Berk Kalelioğlu
Araştırma ilgi alanları
Berk, makine öğrenimi, etmen tabanlı yapay zeka araçları ve büyük ve küçük dil modelleri (LLM'ler ve SLM'ler) üzerine odaklanmaktadır.Kendisi, AIMultiple benchmark ekibinin bir parçasıdır; değerlendirmeler yapmakta ve okuyucuların yeni gelişen teknolojileri ve gerçek dünyadaki uygulamalarını anlamalarına yardımcı olacak içgörüler sunmaktadır.
Profesyonel deneyim
Kariyerine ODTU IVME-R'de Teknoloji Proje Lideri olarak başladı ve burada fiziksel kuantum ve sözde rastgele sayı üreteçleri geliştirme projesine liderlik etti.IVME-R'deki görevinden sonra bir oyun geliştirme şirketi kurdu ve Steam'de bir oyun yayımladı.
Daha sonra kariyerini yapay zekaya yöneltti ve AIMultiple'a Araştırmacı olarak katıldı.
Eğitim
Berk, Ankara Üniversitesi'nden matematik alanında lisans derecesine sahiptir.Berk Tarafından Son Makaleler
Agentic IT: Can LLMs Design a Benchmark
We gave 12 large language models the job a benchmark team does: invent a benchmark, build it, run four models through it, and report the results. Each did it twice. None of the 24 attempts passed every criterion, and six of the rubric’s checks were passed by none of them. The two topics are text-to-SQL,…
En İyi Sabit Ücretli LLM API Sağlayıcıları
Sabit ücretli LLM sağlayıcıları, token başına faturalandırma yerine aylık sabit bir fiyat karşılığında sınırsız model kullanımı sunar. Bu model, ajan tabanlı kodlama oturumları on milyonlarca token kullanabildiğinden, token başına faturanın tahmin edilmesi zor olduğu için yaygınlaştı. Gerçek bir sabit ücret sunan çok az sağlayıcı vardır; sabit olarak pazarlanan çoğu planın altında bir kullanım kotası yatar.…
Tabular Model Karşılaştırması: 19 Veri Kümesinde Performans
8 tablosal öğrenme modelini, yaklaşık 260.000 örnek içeren 19 gerçek dünya veri kümesi üzerinde karşılaştırdık; veri kümesi boyutları 435 ile 48.800 satır arasında değişiyor. Her model aynı makinede 5 katlı çapraz doğrulama ve aynı bölmelerle çalıştırıldı. Her veri kümesi, birincil metriğe göre belirlenen modeller arası birebir karşılaşmalardan oluşan bir turnuva formatındadır. Elo, model başına 483…
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.