Yapay Zeka Modelleri
Yapay zekâ modelleri, eğitim verilerine dayanarak tahminlerde bulunur. Sayılar, metin veya multimedya gibi her alanda çalışabilirler.
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, YZ 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…
Agentic IT: Can LLMs Design a Benchmark
We gave 12 large language models the job a benchmark team does: invent a benchmark, build it, run four models through it, and report the results. Each did it twice. None of the 24 attempts passed every criterion, and six of the rubric’s checks were passed by none of them. The two topics are text-to-SQL,…
Dünya Temel Modelleri: 10 Kullanım Alanı
Fiziksel dünyada robotları ve otonom araçları (AV'leri) eğitmek maliyetli, zaman alıcı ve riskli olabilir. Dünya Temel Modelleri, gerçek dünya ortamlarının gerçekçi simülasyonlarını sağlayarak ölçeklenebilir bir alternatif sunar. Bu modeller, fiziksel teste olan bağımlılığı azaltarak robotik, AV ve diğer alanlarda geliştirme ve dağıtımı hızlandırır. Dünya Temel Modelleri'nin nasıl çalıştığını, gerçek hayattaki kullanım alanlarını ve sundukları somut…
Metin-SQL: LLM Doğruluğu Karşılaştırması
36 büyük dil modelini BIRD-SQL veri kümesindeki 759 soru üzerinde çalıştırdık; her model, 11 aday arasından kendi belirlemesi gereken bir veritabanına karşı SQL yazdı. Çözümlenebilen her sorgu gerçek veritabanında yürütüldü ve sonuç kümesi BIRD'in altın sorgusunun sonuç kümesiyle karşılaştırıldı. Eksik, hatalı ve yürütme hatası veren sorgular isabetsiz olarak değerlendirildi. Tüm çalıştırmalar sıcaklık 0'da, sıfır atışla…
En İyi Sabit Ücretli LLM API Sağlayıcıları
Sabit ücretli LLM sağlayıcıları, token başına faturalandırma yerine aylık sabit bir fiyat karşılığında sınırsız model kullanımı sunar. Bu model, ajan tabanlı kodlama oturumları on milyonlarca token kullanabildiğinden, token başına faturanın tahmin edilmesi zor olduğu için yaygınlaştı. Gerçek bir sabit ücret sunan çok az sağlayıcı vardır; sabit olarak pazarlanan çoğu planın altında bir kullanım kotası yatar.…
LLM Orkestrasyonu: 22 Framework'lar ve Gateway'ler
LLM orkestrasyonunu optimize etmek, kaynak kullanımını kontrol altında tutarken performansı artırmanın anahtarıdır. Farklı orkestrasyon yaklaşımlarının pratikte nasıl performans gösterdiğini değerlendirmek için şunları test ettik: Seçili LLM orkestrasyon araçlarını keşfedin, geliştirici framework'leri ve kurumsal gateway'ler dahil: LLM Orkestrasyonu, karmaşık görevleri verimli bir şekilde gerçekleştirmek için birden fazla Büyük Dil Modelini (LLM's) yönetmeyi ve entegre etmeyi içerir.…
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.…
İlişkisel Temel Modelleri Karşılaştırma
Semantik-sayısal spektrumu, küçük/yüksek semantik tabloları, karma iş dataset'lerini ve büyük düşük semantik sayısal dataset'leri kapsayan 17 tablo dataset'i üzerinde SAP-RPT-1-OSS'i gradyan boosting'e (LightGBM, CatBoost) karşı benchmark ettik. Amacımız, ilişkisel bir LLM'in önceden eğitilmiş semantik ön bilgilerinin geleneksel ağaç modellerine göre nerede avantaj sağlayabileceğini ve ölçek veya düşük semantik yapı altında nerede zorluklarla karşılaştığını ölçmektir. Aşağıda,…
Çok Modlu Yapay Zeka Modellerini Görsel Muhakeme Konusunda Karşılaştırın
Önde gelen 15 çok modlu yapay zeka modelini 200 görsel tabanlı soru kullanarak görsel muhakeme konusunda kıyasladık. Değerlendirme iki parkurdan oluşuyordu: veri görselleştirme yorumlamasını test eden 100 grafik anlama sorusu ve örüntü tanıma ile uzamsal muhakemeyi değerlendiren 100 görsel mantık sorusu. Tutarlı ve güvenilir sonuçlar sağlamak için her soru 5 kez çalıştırıldı. Test prosedürlerimizi öğrenmek…