Yapay Zeka Modelleri
Yapay zekâ modelleri, eğitim verilerine dayanarak tahminlerde bulunur. Sayılar, metin veya multimedya gibi her alanda çalışabilirler.
- Yapay Zeka Modelleri29 Eki
Zaman Serisi Sınıflandırma Benchmark: Foundation Model'ler ve Klasik Yöntemler
13 zaman serisi sınıflandırma yöntemini, önceden eğitilmiş zaman serisi foundation model'lerden 22 özellikli bir temel çizgiye kadar, 33 UCR/UEA dataset'i üzerinde tek bir dondurulmuş protokol altında kıyasladık. Bu, 14.638 kayıtlı yöntem-dataset-yeniden örnekleme hücresi; bunların 11.874 tanesi puanlanmıştır. Grafik, her birinin tamamladığı 15 tek değişkenli dataset üzerinde 12 yöntemi karşılaştırır; her dataset aynı 5 eğitim/test bölmesinde…
- LLMİçgörü28 Eki
Büyük Dil Model'lerinin Geleceği
Büyük Dil Model'lerinin geleceğini, kendi kendine eğitim, doğruluk kontrolü ve seyrek uzmanlık gibi LLM sınırlamalarını ele alabilecek yaklaşımları karşılaştırarak görün. LLM'ler konuşmalar sırasında eğitim verilerine güvenmek yerine dış kaynaklara erişir. Model dış veritabanlarını sorgular, güncel bilgileri alır ve alıntılar sağlar. Sınırlama: Hâlâ hatalar yapar. Alıntılar doğruluğu garanti etmez; model'ler bazen kaynakları yanlış aktarır veya alıntılanan…
- LLMKıyaslama27 Eki
AI Gateway'ler OpenAI için: OpenRouter Alternatifleri
OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq ve AI/ML API'yi üç gösterge (ilk token gecikmesi, toplam gecikme ve çıktı token sayısı) açısından, toplam gecikme için kısa prompt'lar (yaklaşık 18 token) ve uzun prompt'lar (yaklaşık 203 token) kullanan 300 test ile benchmark ettik. Bu AI gateway'lerinden birini kullanmayı planlıyorsanız şunları yapabilirsiniz: Bu benchmark'ta, OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq ve AI/ML…
- LLMİçgörü26 Eki
50+ ChatGPT Kullanım Alanları ve Gerçek Hayat Örnekleri
ChatGPT, 2026'nın başlarında dünya nüfusunun kabaca %10'ine denk gelen yaklaşık 1 milyar haftalık aktif kullanıcıya ulaştı. OpenAI, CFO Sarah Friar tarafından doğrulanan 2025 yılı yıllık gelirinde $20 milyar eşiğini aştı. Anthropic Ekonomik Endeksi ikikullanım modunu ayırt eder: insanın yapay zeka ile etkileşime girdiği artırım ve yapay zekanın görevleri bağımsız olarak tamamladığı otomasyon. Tüketici kullanımı %52…
- LLMKıyaslama26 Eki
HALC-Bench: LLM Uzun Bağlamlı Getirme Kıyaslamasında Halüsinasyon
HALC-Bench (LLM Hallucination on Long-Context Retrieval Benchmark), hedef belgede bulunmayan bir metrik için kanıt uydurmaya karşı büyük bir dil modelinin direncini, modelin bağlam penceresinin başına, ortasına ve sonuna yerleştirilen 3 saman yığını kullanarak 204 soruyla ölçer. claude-fable-5, her saman yığını konumundaki 204 tuzağın tamamını doğru yanıtladı. Kalan modeller arasında en az halüsinasyonu gpt-5.5 üretti. Saman…
- LLMKıyaslama23 Eki
Daha Akıllı ve Daha Yoğun Modeller için 71 LLM'in Zekâ Yoğunluğu
Şubat 2023 ile Mayıs 2026 arasında yayımlanan 71 LLM'i izledik ve zekâ yoğunluğunu ölçmek için 10 halka açık benchmark topladık. Yetenek puanını modelin tükettiği kaynağa (aktif parametreler, eğitim hesaplaması ve inference fiyatı) böldük. Zekâ yoğunluğunu hesaplamak için şu adımları uyguladık: Puanlama yaklaşımı ve kaynak bazında dağılımlar için metodoloji bölümüne bakın. 2026 ortasına gelindiğinde, yapay zekâ…
- LLMAçık Dünya Değerlendirmesi21 Eki
LLM Orkestrasyonu: 21 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 bir şekilde yerine getirmek için birden fazla Büyük Dil Modelini (LLM'leri) yönetmeyi ve entegre etmeyi…
- LMMİçgörü20 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…