Yapay Zeka Modelleri
Yapay zekâ modelleri, eğitim verilerine dayanarak tahminlerde bulunur. Sayılar, metin veya multimedya gibi her alanda çalışabilirler.
Tabular Models Benchmark: 19 Datasets Üzerinde Performans
Yapay Zeka ModelleriKıyaslama16 EkiWe benchmarked 13 tabular learning model'ini 19 gerçek dünya dataset'i üzerinde benchmark'ladık; bu dataset'ler yaklaşık 272.000 örneği kapsıyor ve boyutları 435 ile 48.800 satır arasında değişiyor. Her model, aynı bölünmeler üzerinde 5 katlı çapraz doğrulama ile çalıştı. Her dataset, birincil metrik tarafından belirlenen modeller arası bire bir eşleşmelerin round-robin turnuvasıdır. Elo, tüm 1.398 eşleşmeyi model…
- System OneKıyaslama15 Eki
AIM-Decision: Jev vs Clef vs LLM'ler
Karar modelleri, System One modelleri olarak da adlandırılır, metni token üretmek yerine sabit bir seçenek kümesini puanlar. Bir güvenlik açığını veya ürün geri çağırmasını derecelendirmek gibi 1.655 sınıflandırma sorusunda 50 karar modelini test ettik ve bunların 47 tanesini 50 tarayıcı görevinde çalıştırdık. Birleşik sonuçlar için AIM System One Index sayfasına bakın. Görev başına bir…
- LLMKıyaslama15 Eki
Görsel Muhakemede Multimodal AI Model'lerini Karşılaştırın
40 önde gelen multimodal AI model'lerini görsel muhakeme üzerinde 200 görsel tabanlı soru kullanarak benchmark ettik. Değerlendirme iki parkurdan oluştu: veri görselleştirme yorumlamayı test eden 100 grafik anlama sorusu ve örüntü tanıma ile uzamsal muhakemeyi ölçen 100 görsel mantık sorusu. Test prosedürlerimizi öğrenmek için benchmark metodolojimize bakın. Her model görsel mantıkta grafiklerden daha düşük puan…
- LLMİçgörü15 Eki
Büyük Multimodal Model'ler (LMM'ler) vs LLM'ler
LLM'leri ve LMM'leri, aşağıdaki tabloda model'in adına tıklayarak benchmark skorlarını ve gerçek dünyadaki gecikme sürelerini karşılaştırarak değerlendirin. Ayrıca genel verimliliği ve değeri yargılamak için girdi ve çıktı fiyatlandırmalarını da tartabilirsiniz. *Ses yalnızca E2B, E4B ve 12B model'lerinde yerleşiktir. Beş boyutta mevcuttur: E2B, E4B, 12B, 26B A4B ve 31B. Aile; tüm model'lerde değişken en boy oranları…
- LLMİçgörü14 Eki
10+ Büyük Dil Modeli Örnekleri
Önde gelen özel mülk ve açık kaynaklı büyük dil modellerini karşılaştırmak için açık kaynaklı benchmark'ları derledik. Size uygun modeli bulmak için kullanım senaryonuzu seçin. Büyük dil modellerini, benchmark performanslarını ve gerçek dünyadaki gecikme sürelerini inceleyerek (tablodaki her modelin adına tıklayarak erişilebilir) ve genel verimlilik ile maliyet etkinliğini değerlendirmek için fiyatlandırmalarını gözden geçirerek değerlendirebilirsiniz. Maliyet tahminine…
- LLMÖzellik Karşılaştırması14 Eki
En İyi LLMOps Araçları ve MLOPs ile Karşılaştırması
LLMOps platformları, büyük dil modellerinin operasyonel tarafını yönetir: dağıtım, izleme, değerlendirme ve maliyet yönetimi. Çeşitli kullanım durumları için en uygun olanı belirlemeye yardımcı olmak amacıyla en iyi LLMOps araçlarını, temel özelliklerini, fiyatlandırma modellerini ve birbirlerinden nasıl ayrıldıklarını inceledik. Her bir metriğin detaylı açıklaması aşağıda verilmiştir: LLMOps platformları, şunları sağlayarak LLM'lerin yaşam döngüsünü destekler: LLMOps platformları…
- LLMKıyaslama14 Eki
AIM-Text-to-SQL Karşılaştırması: SQL Doğruluğu 70+ LLM'de
SQL doğruluğu, referans sonucunu döndüren puanlanan sorguların yüzdesidir. Yanlış yönlendirmeler 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 yürütme kurulumundaki farklılıklar karşılaştırmaları sınırlar. claude-opus-5.5, 444 / 506 puanlanan soruda referans…
- LLMKıyaslama14 Eki
Finans Alanında 90+ LLM Benchmark'ı: Claude Opus 5.5 ve Gemini 4 Argon
Test seti, FinanceReasoning benchmark'ının (Tang ve diğerleri) 238 soruluk zorlu 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 ayrı olarak sayılır. Maliyet, maliyet analizimizde kaydedilen token sayılarına ve fiyatlarına dayanarak soru yanıtlama çalışması için hesaplanan ABD doları harcamasıdır. Bazı…