Hizmetler
Bize Ulaşın

Yapay Zeka Modelleri

Yapay zekâ modelleri, eğitim verilerine dayanarak tahminlerde bulunur. Sayılar, metin veya multimedya gibi her alanda çalışabilirler.

Yapay Zeka Modelleri Keşfedin

LLM İnce Ayar Rehberi: İşletmeler İçin

LLM
İçgörü
16 Tem

LLM çıktı zorluklarınız için özel çözümlere giden bağlantıları takip edin. Eğer LLM'niz: Büyük dil modellerinin (LLM'ler) yaygın olarak benimsenmesi, insan dilini işleme yeteneğimizi geliştirdi. Ancak, genel eğitimleri genellikle belirli görevler için optimumun altında performansla sonuçlanır. Bu sınırlamanın üstesinden gelmek için, LLM'leri farklı uygulama alanlarının benzersiz gereksinimlerine göre uyarlamak amacıyla ince ayar yöntemleri kullanılır. Büyük bir…

Devamını Oku
LLM
İçgörü
16 Tem

LLM Gözlemlenebilirlik Araçları: Weights & Biases, Langsmith

LLM uygulamaları, tek turlu sohbetlerden araçları kullanan, veritabanlarını sorgulayan ve diğer modellerle koordinasyon kuran çok adımlı ajanlara doğru genişledi ve bu da davranışlarını yorumlamayı zorlaştırdı. LLM gözlemlenebilirliği, bu karmaşık iş akışlarına sürekli görünürlük sağlayarak kuruluşların kaliteyi izlemesine, hataları tespit etmesine, sorunları gidermesine ve performans ile maliyetleri yönetmesine yardımcı olur. W&B Weave, Weights & Biases'ın LLM…

LLM14 Tem

LLM Fiyatlandırması: En İyi 15+ Sağlayıcı Karşılaştırması

Bir LLM için ödeme yapmanın iki yolu vardır: büyük sağlayıcıların abonelik planları veya token kullanımına göre faturalandırılan kullandıkça öde API modeli. Her modelin verimliliğini ve maliyet etkinliğini değerlendirmek için model adlarına tıklayarak benchmark sonuçlarını, gerçek dünya gecikme sürelerini ve fiyatlandırmayı görüntüleyin. Sıralama: Modeller, tüm benchmark'lardaki ortalama konumlarına göre sıralanmıştır. En iyi LLM'lerin halüsinasyon oranlarını ve…

LLM
İçgörü
12 Tem

LLM Self-Hosting için VRAM Hesaplayıcı

Kendi barındırılan bir LLM, çıkarımın operatörün kontrol ettiği donanım üzerinde, üçüncü taraf bir API üzerinden değil, çalıştırılması anlamına gelir; bu durum maliyet, veri kontrolü ve gizlilik profilini değiştirir. Bir modelin çalışıp çalışmadığı tamamen belleğe bağlıdır. Hesaplayıcı, modelin, hassasiyetinin, bağlam uzunluğunun ve hedef donanımın temelinde bir modelin yerel olarak çalışması için gereken VRAM veya birleşik belleği…

LLM
Kıyaslama
10 Tem

Finans Alanında 40+ LLM Karşılaştırması: Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol

Finans alanında 40+ LLM'i, hangi modellerin tablo analizi, tahminleme ve oran hesaplamaları gibi karmaşık finansal muhakeme görevlerinde üstün performans gösterdiğini belirlemek için FinanceReasoning karşılaştırma testindeki 238 zor soru üzerinde değerlendirdik. LLM'leri FinanceReasoning karşılaştırma testindeki (Tang ve diğerleri) 238 zor soru üzerinde değerlendirdik.1 Bu alt küme, finansal kavramları ve formülleri içeren karmaşık, çok adımlı nicel muhakemeyi…

LLM
İçgörü
10 Tem

LLM Otomasyonu: En İyi 7 Araç ve 8 Vaka Çalışması

LLM otomasyonu, AI ajanları, ince ayar yapılmış LLM'ler ve RAG modelleri dahil olmak üzere LLM'leri kullanarak görevleri otomatikleştiren ve koordine eden akıllı otomasyon araçlarına geçişi ifade eder. LLM otomasyonunun ne olduğunu, en önemli gerçek hayat uygulamalarını ve başlıca araçlarını keşfedin: Büyük dil modellerinin otomasyonda kullanımı, Doğal Dil İşleme (NLP) ile mevcut süreç otomasyon yöntemlerini birleştiren…

LLM
Kıyaslama
8 Tem

LLM Kullanım Durumlarına Göre Gecikme Karşılaştırması

Toplam 1.320 istekle 11 üst düzey büyük dil modelini karşılaştırdık; akıl yürüten ve akıl yürütmeyen modelleri ayırdık ve ilk token gecikmesini, token başına gecikmeyi ve toplam yanıt süresini ölçtük. Gecikmeyi nasıl ölçtüğümüze dair ayrıntıları burada bulabilirsiniz. Akıl yürüten ve akıl yürütmeyen modelleri ayrı ayrı raporluyoruz. Akıl yürüten modeller ilk görünür yanıttan önce birkaç saniye düşünmeye…

LLM
Kıyaslama
7 Tem

HALC-Bench: LLM Uzun Bağlam Geri Getirme Benchmark'ında Halüsinasyon

HALC-Bench (LLM Uzun Bağlam Geri Getirme Benchmark'ında Halüsinasyon) büyük bir dil modelinin, hedef dokümanda bulunmayan bir metrik için kanıt uydurmaya karşı direncini, modelin bağlam penceresinin başına, ortasına ve sonuna yerleştirilmiş 3 samanlık kullanarak, 204 soru ile ölçer. claude-fable-5 her samanlık konumunda 204 tuzağın hepsini doğru yanıtladı. Kalan modeller arasında en az halüsinasyon gösteren gpt-5.5 oldu.…

LLM
Kıyaslama
7 Tem

71 LLM'nin Zeka Yoğunluğu: Daha Akıllı ve Daha Yoğun Modeller

Şubat 2023 ile Mayıs 2026 arasında yayınlanan 71 LLM'yi izledik ve zeka yoğunluğunu ölçmek için 10 genel kıyaslama topladık. Yetkinlik puanını modelin tükettiği kaynağa (aktif parametreler, eğitim hesaplaması ve çıkarım fiyatı) böldük. Zeka yoğunluğunu hesaplamak için şu adımları izledik: Puanlama yaklaşımı ve kaynak başına dökümler için metodoloji bölümüne bakın. 2026 ortasına gelindiğinde, yapay zeka ekosistemi…

LLM
İçgörü
6 Tem

50+ ChatGPT Kullanım Alanları ve Gerçek Hayat Örnekleri

ChatGPT, 2026'nın başlarında yaklaşık 1 milyar haftalık aktif kullanıcıya ulaştı; bu, dünya nüfusunun yaklaşık %10'u.1 OpenAI, CFO Sarah Friar tarafından onaylanan 2025 yılı için yıllık gelirde 20 milyar doları aştı.2 Anthropic Ekonomik İndeksi, iki kullanım modunu ayırt eder: bir insanın yapay zeka ile etkileşime girdiği artırma ve yapay zekanın görevleri bağımsız olarak tamamladığı otomasyon. Tüketici…

AI Models
Kıyaslama
3 Tem

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…