Yapay Zeka
Üretken yapay zeka, büyük dil modelleri, RAG, yönetişim çerçeveleri, MLOps uygulamaları ve yapay zeka donanımı da dahil olmak üzere yapay zeka üzerine pratik bilgiler, araştırmalar ve kıyaslama verilerini keşfedin. Yapay zeka ortamını şekillendiren temel araçlar, uygulama stratejileri ve kurumsal kullanım örnekleri hakkında bilgi edinin.
Yapay Zeka Keşfedin
- LLMKıyaslama3 Kas
Finans Alanında 90+ LLM'ler: Claude Opus 5.5 & Gemini 4 Argon
Test seti, 238 sorudan oluşan FinanceReasoning kıyaslamasının (Tang ve diğerleri) zor alt kümesidir. Doğruluk, doğru yanıtlanan soruların yüzdesidir. Sayısal yanıtlara %0,2 göreli tolerans uygulanır. Çıktı token'ları, 238 yanıt boyunca üretilen token'lardır. Girdi token'ları maliyet hesaplamasında ayrıca sayılır. Maliyet, maliyet analizimizde kaydedilen token sayıları ve ücretleri kullanılarak soru-yanıtlama çalışması için hesaplanan USD harcamadır. Bazı girdi sayıları…
- LLMKıyaslama3 Kas
AIM-Text-to-SQL Benchmark: SQL Doğruluğu 70+ LLM Genelinde
SQL doğruluğu, puanlanan sorgulardan referans sonucu döndürenlerin yüzdesidir. Yanlış rotalar ve bozuk olarak işaretlenen referanslar hariç tutulur. Referans sorgu, beklenen yanıt olarak sağlanan SQL ifadesidir. Her model, puanlama veritabanı seçimlerine bağlı olduğu için farklı bir SQL soru kümesine ulaşır. Bu alt kümelerdeki ve çalıştırma kurulumundaki farklılıklar karşılaştırmaları sınırlar. claude-opus-5.5 444/506 puanlanan soruda referans sonucu eşleştirdi.…
- Yapay Zeka Temelleriİçgörü3 Kas
Uzmanlardan Yapay Zeka İş Kaybı Üzerine En İyi 20+ Tahminler
Bir McKinsey danışmanı olarak, on yıl boyunca işletmelerin yeni teknolojileri benimsemesine yardımcı oldum. Hızlı cevaplarım: Not: Grafiklerin boyutu, iş kaybı tahmininin büyüklüğüyle ilişkilidir. Analizimizde atıfta bulunulan yüzdeler, genel iş yerinden edilmesine ilişkin varsayımlardan türetilmiştir. Belirli senaryolarda, bu varsayımlar yapay zeka benimsenmesinden kaynaklanan potansiyel iş kazanımlarını içeriyordu. Ancak, net iş kaybını değerlendirmede tutarlılığı korumak için, tahmini…
- Yapay Zeka YönetişimiAçık Dünya Değerlendirmesi2 Kas
En İyi 12 Yapay Zeka Yönetişim Aracı Karşılaştırması
Yapay zeka yönetişimi ortamını haritalamak için 12 önde gelen platformu 11 temel yetenek kapsamı açısından inceledik ve her aracın en iyi yaptığı şeyi vurguladık. Uçtan uca: Yönetişimin her iki tarafını da kapsar; bir tarafta yasal uyumluluk, diğer tarafta teknik model testi. Uyumluluk: Politika, risk ve denetimi ele alır, ancak teknik model testini diğer araçlara bırakır.…
- LLMİçgörü2 Kas
LLM Parametreleri: Türler, Ölçekleme, İnce Ayar Rehberi
Parametre sayısı, büyük bir dil modelinin en çok alıntılanan özelliklerinden biridir; ancak bir modelin ne kadar iyi performans gösterdiğini veya çalıştırmanın ne kadara mal olduğunu belirlemez. Aşağıdaki grafik, 31 modeli LLM Endeksi puanına ve yedi benchmark'taki görev başına ortalama maliyetine göre karşılaştırır. Dört model, hiçbir başka modelin daha düşük maliyetle daha yüksek puan sunmadığı Pareto…
- RAGKıyaslama30 Eki
AIM-Agentic RAG Kıyaslaması: 11 SQL Veritabanı Arasında Yönlendirme
Yönlendirme doğruluğu, nihai yanıtında modelin doğru veritabanını açıkça belirttiği puanlanan soruların yüzdesidir. Ana sonuç, 184 zor olarak işaretlenen soruyu kullanır; bu işaretleme hem benzerlik testimiz hem de üç LLM'den oluşan jüri tarafından yapıldı. Açık bildirim içermeyen yanıtlar kredi almaz. gemini-4-argon, zor soruların 173/184'ünde doğru veritabanını seçti. claude-opus-5,5 %90,2 ile izledi (166/184). Muse Wonder %86,4 kaydetti…
- Yapay Zeka Modelleri29 Eki
Zaman Serisi Sınıflandırma Benchmark: Foundation Model'ler ve Klasik Yöntemler
13 zaman serisi sınıflandırma yöntemini, önceden eğitilmiş zaman serisi foundation model'lerden 22 özellikli bir temel çizgiye kadar, 33 UCR/UEA dataset'i üzerinde tek bir dondurulmuş protokol altında kıyasladık. Bu, 14.638 kayıtlı yöntem-dataset-yeniden örnekleme hücresi; bunların 11.874 tanesi puanlanmıştır. Grafik, her birinin tamamladığı 15 tek değişkenli dataset üzerinde 12 yöntemi karşılaştırır; her dataset aynı 5 eğitim/test bölmesinde…
- Endüstrilerde Yapay Zekaİçgörü29 Eki
En İyi 50 Derin Öğrenme Kullanım Örneği ve Vaka Çalışması
Derin öğrenme, verilerden öğrenmek için yapay sinir ağlarını kullanır. Büyük ve yüksek kaliteli veri kümeleri üzerinde eğitildiğinde yüksek doğruluk elde eder; bu da bol veriye sahip olduğunuz ve doğru tahminlere ihtiyaç duyduğunuz her yerde değerli olmasını sağlar. Aşağıda, sektörler ve iş fonksiyonları genelindeki gerçek derin öğrenme uygulamaları somut örneklerle birlikte verilmiştir. Derin öğrenme modelleri; yapılandırılmış…