Yapay Zeka Modelleri
Yapay zekâ modelleri, eğitim verilerine dayanarak tahminlerde bulunur. Sayılar, metin veya multimedya gibi her alanda çalışabilirler.
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…
Zaman Serisi Temel Modelleri: Kullanım Alanları ve Faydaları
Zaman serisi temel modelleri (TSFM'ler); her dataset veya sektör için ayrı bir model gerektirmeden zaman serisi verilerinde tahminleme, sınıflandırma, eksik veri tamamlama ve anomali tespiti yapan önceden eğitilmiş modellerdir. TSFM'ler; finans, perakende, enerji ve sağlık gibi alanlarda genelleme yapmak için transformer tabanlı mimariler ve büyük ölçekli zaman serisi dataset'lerini kullanır. Zaman serisi temel modellerinin mimarisini,…
AIM Enterprise: Ajanik Kurumsal Benchmark
Kurumlar düzenli görevleri için her gün LLM'ler kullanıyor. En maliyet etkin LLM'leri bulmak için, farklı kategorilerde 69 kurumsal görevi kullandığımız ajansal bir kurumsal benchmark olan AIM Enterprise'ı tasarladık. Her model her görev için bir dosya teslim etti. Puanlar görelidir: jüriler her yanıtı aynı görevdeki diğer yanıtlara göre sıralar, bu nedenle ortalama puan tasarım gereği 50'dir.…
LLM Ölçekleme Yasaları: Yapay Zeka Araştırmacılarından Analiz
Büyük dil modelleri, metin verilerinden öğrenilen kalıplara dayanarak bir sonraki token'ı tahmin eder. LLM ölçekleme yasaları terimi, model performansını eğitim sırasında kullanılan hesaplama miktarı, eğitim verisi ve model parametreleriyle ilişkilendiren deneysel düzenlilikleri ifade eder. Bu ilişkilerin pratikte modern model tasarımını nasıl etkilediğini anlamak için 8 akademik makaleden bulguları ve 3 büyük yapay zeka laboratuvarı ile…
LLM Gözlemlenebilirlik Araçları: Weights & Biases, Langsmith
LLM uygulamaları, tek turlu sohbetlerden araçları kullanan, veritabanlarını sorgulayan ve diğer modellerle koordine olan çok adımlı ajanlara doğru genişledi; bu da davranışlarını yorumlamayı zorlaştırıyor. 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'in LLM gözlemlenebilirlik…
Büyük Çok Modlu Modeller (LMM'ler) ve LLM'ler
Finansal muhakeme görevlerinde Büyük Çok Modlu Modellerin (LMM'ler) performansını, özenle seçilmiş bir veri kümesi kullanarak değerlendirdik. Yüksek kaliteli finansal örneklerin bir alt kümesini analiz ederek, modellerin finansal alanda çok modlu verileri işleme ve muhakeme yeteneklerini değerlendiriyoruz. Metodoloji bölümü, kullanılan veri kümesi ve değerlendirme çerçevesi hakkında ayrıntılı bilgiler sunmaktadır. Büyük çok modlu modelleri keşfedin ve onları…
Müşteri Hizmetleri için ChatGPT: En İyi 10 Kullanım Alanı
ChatGPT, müşteri hizmetlerinde yenilik olmaktan çıkıp altyapıya dönüştü. Şirketler yanıt sürelerini kısaltmak, ekiplerinin karşılayamayacağı hacimleri yönetmek ve rutin etkileşimlerin maliyetini düşürmek için kullanıyor. Ancak sonuçlar, nasıl uygulandığına bağlı olarak keskin biçimde değişiyor. OpenAI piyasaya sürdü GPT-5.6'yı, önemli ölçüde daha yetenekli bir model ki bu model talimat takibinde, uzun bağlamlarda akıl yürütmede ve doğru, markaya uygun…
Zaman Serisi Sınıflandırma Benchmark'ı: Temel Modeller vs Klasik Yöntemler
Önceden eğitilmiş zaman serisi temel modellerinden 2019'dan 22 özellikli bir temel yönteme kadar 13 zaman serisi sınıflandırma yöntemini, 33 UCR/UEA dataset'i üzerinde donmuş tek bir protokol altında benchmark ettik. Bu, 14.638 kaydedilmiş yöntem-dataset-yeniden örnekleme hücresi demektir, bunların 11.874'ü puanlanmıştır. Grafik, benchmark'ın ana karşılaştırmasını göstermektedir: her birinin sonuç ürettiği 15 tek değişkenli dataset üzerinde 12 yöntem,…
LLM Kullanım Durumlarına Göre Gecikme Karşılaştırması
En iyi 11 büyük dil modelini toplam 1.320 istek ile test ettik, akıl yürüten ve akıl yürütmeyen modelleri birbirinden 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 olarak raporluyoruz. Akıl yürüten modeller, ilk görünür yanıttan önce…
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…