Yapay Zeka Modelleri
Yapay zekâ modelleri, eğitim verilerine dayanarak tahminlerde bulunur. Sayılar, metin veya multimedya gibi her alanda çalışabilirler.
Dünya Temel Modelleri: 10 Kullanım Alanı
Robotları ve otonom araçları (AV'leri) fiziksel dünyada eğitmek maliyetli, zaman alıcı ve riskli olabilir. Dünya Temel Modelleri, gerçek dünya ortamlarının gerçekçi simülasyonlarını mümkün kılarak ölçeklenebilir bir alternatif sunar. Bu modeller, fiziksel testlere bağımlılığı azaltarak robotik, otonom araçlar (AV'ler) ve diğer alanlarda geliştirme ile dağıtımı hızlandırır. Dünya Temel Modelleri'nin nasıl çalıştığını, gerçek hayattaki kullanım alanlarını ve…
LLM Kendi Kendine Barındırma için VRAM Hesaplayıcı
Bir LLM'yi kendi kendine barındırmak, çıkarımı operatörün kontrol ettiği donanımda, üçüncü taraf bir API aracılığıyla değil, çalıştırmak anlamına gelir; bu da maliyeti, veri kontrolünü ve gizlilik profilini değiştirir. Bir modelin hiç çalışıp çalışmayacağı belleğe bağlıdır. Hesaplayıcı, modele, hassasiyetine, bağlam uzunluğuna ve hedef donanıma bağlı olarak bir modelin yerel olarak çalıştırılması için gereken VRAM veya birleşik…
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 Otomasyonu: En İyi 7 Araç ve 8 Vaka Çalışması
LLM otomasyonu; AI ajanları, fine-tune edilmiş LLM'ler ve RAG modelleri dahil olmak üzere LLM'lerden yararlanarak görevleri otomatikleştiren ve koordine eden akıllı otomasyon araçlarına geçişi ifade eder. LLM otomasyonunun ne olduğunu, en önemli gerçek hayat uygulamalarını ve başlıca araçlarını keşfedin: Otomasyonda büyük dil modelleri, Doğal Dil İşleme (NLP) ile mevcut süreç otomasyonu yöntemlerini birleştiren sistematik bir…
LLM Orkestrasyonu: 22 Framework ve Ağ Geçidi
LLM orkestrasyonunu optimize etmek, kaynak kullanımını kontrol altında tutarken performansı artırmanın anahtarıdır. Farklı orkestrasyon yaklaşımlarının pratikte nasıl performans gösterdiğini değerlendirmek için şunları kıyasladık: Seçili LLM orkestrasyon araçlarını keşfedin; geliştirici framework'leri ve kurumsal ağ geçitleri dahil: LLM orkestrasyonu, karmaşık görevleri verimli şekilde yerine getirmek için birden fazla Büyük Dil model'lerini (LLM's) yönetmeyi ve entegre etmeyi içerir.…
AIM Enterprise: Ajansal Kurumsal Kıyaslama
İşletmeler düzenli görevleri için her gün LLM'ler kullanır. En uygun maliyetli LLM'leri bulmak için, strateji, pazarlama, İK, satış ve operasyonlar genelinde 69 gerçek kurumsal görev kullandığımız ajansal bir kurumsal kıyaslama olan AIM Enterprise'ı tasarladık. İki hakem model her dosyayı puanladı ve sıklıkla uyuşmazlığa düştü. Bireysel puanların yaklaşık üçte birinde ikisi, ölçeğin dörtte birinden fazla ayrıştı…
Text-to-SQL: LLM Doğruluk Karşılaştırması
36 büyük dil modelini 759 soru üzerinde BIRD-SQL'den çalıştırdık; her model, 11 aday arasından kendisinin belirlemesi gereken bir veritabanına karşı SQL yazdı. Ayrıştırılabilen her sorgu gerçek veritabanında çalıştırıldı ve sonuç kümesi BIRD'ün altın sorgusunun sonuç kümesiyle karşılaştırıldı. Eksik, hatalı biçimlendirilmiş ve yürütme hatası veren sorgular ıskalanmış olarak puanlandı. Her çalıştırma sıcaklık 0'da, zero-shot olarak ve…
Zaman Serisi Sınıflandırma Karşılaştırması: Temel Modeller ve Klasik Yöntemler
13 zaman serisi sınıflandırma yöntemini, önceden eğitilmiş zaman serisi temel modellerinden 2019'dan 22 özellikli bir temel modele kadar, donmuş bir protokol altında 33 UCR/UEA veri seti üzerinde karşılaştırdık. Bu, 14.638 kayıtlı yöntem-veri seti-yeniden örnekleme hücresidir; bunların 11.874 kadarı puanlanmıştır. Grafik, her birinin tamamladığı 15 tek değişkenli veri setinde 12 yöntemi karşılaştırıyor; her veri seti aynı…
LLM Parametreleri: GPT-5 High, Orta, Düşük ve Minimal
OpenAI'in GPT-5 ailesi gibi bazı LLM'ler, farklı sürümlerde (ör. GPT-5, GPT-5-mini ve GPT-5-nano) ve yüksek, orta, düşük ve minimal dahil olmak üzere çeşitli parametre ayarlarıyla gelir. Aşağıda, bu model sürümleri arasındaki farkları, benchmark performanslarını ve benchmark'ları çalıştırmanın maliyetlerini inceleyerek keşfediyoruz. Analizimizde GPT-5 ailesini kullandık. Muhakeme, kodlama, talimat takibi ve matematik dahil olmak üzere çeşitli alanlarda…
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.…