Yapay Zeka Modelleri
Yapay zekâ modelleri, eğitim verilerine dayanarak tahminlerde bulunur. Sayılar, metin veya multimedya gibi her alanda çalışabilirler.
50+ ChatGPT Kullanım Alanları ve Gerçek Hayat Örnekleri
ChatGPT, 2026'nın başlarında yaklaşık 1 milyar haftalık aktif kullanıcıya ulaştı; bu, dünya nüfusunun yaklaşık %10'u.1 OpenAI, CFO Sarah Friar tarafından onaylanan 2025 yılı için yıllık gelirde 20 milyar doları aştı.2 Anthropic Ekonomik İndeksi, iki kullanım modunu ayırt eder: bir insanın yapay zeka ile etkileşime girdiği artırma ve yapay zekanın görevleri bağımsız olarak tamamladığı otomasyon. Tüketici…
Tabular Model Karşılaştırması: 19 Veri Kümesinde Performans
8 tablosal öğrenme modelini, yaklaşık 260,000 örnek içeren 19 gerçek dünya veri kümesi üzerinde karşılaştırdık; veri kümesi boyutları 435 ile 48,800 satır arasında değişiyor. Her model aynı makinede 5 katlı çapraz doğrulama ve aynı bölmelerle çalıştırıldı. Her veri kümesi, birincil metriğe göre belirlenen modeller arası birebir karşılaşmalardan oluşan bir turnuva formatındadır. Elo, model başına 483…
Çok Modlu Yapay Zeka Modellerini Görsel Muhakeme Üzerinde Karşılaştırın
15 önde gelen çok modlu yapay zeka modelini, 200 görsel tabanlı soru kullanarak görsel muhakeme üzerinde 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…
İlişkisel Temel Modelleri Karşılaştırın
17 tabular veri setinde, yarı anlamsal-yarı sayısal spektrum, küçük/yüksek anlamsal tablolar, karmaşık iş veri setleri ve büyük düşük anlamsal sayısal veri setleri üzerinde gradient boosting (LightGBM, CatBoost) karşısında SAP-RPT-1-OSS benchmark'ını yaptık. Amaçımız, ilişkisel bir LLM'in önceden eğitilmiş anlamsal öncüllerinin geleneksel ağaç modellerine göre avantaj sağlayabileceği ve ölçek altında veya düşük anlamsal yapıda zorluklarla karşılaştığı noktaları…
LLM Pazar Payı: Kullanım ve Benimsemeyi Karşılaştırın
Biz LLM pazar payını, kullanım tabanlı verileri ve web ziyareti tahminlerini birleştirerek, büyük dil modellerine olan talebin yapay zeka laboratuvarları ve yapay zeka uygulamaları arasında nasıl dağıldığını göstermek için analiz ettik: Bu sonuçları nasıl ölçtüğümüzü ve hesapladığımızı görmek için yöntemi okuyun. Birleşik Devletler, tüm dört ay boyunca web ziyaretlerinde hakimdi ve sürekli olarak 85.5–90.5% oranına…
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…
Büyük Görüntü Modellerini Karşılaştırın: GPT-4o vs YOLOv8n
Büyük görüntü modelleri (LVM'ler), kusur tespiti, tıbbi teşhis ve çevresel izleme gibi görsel görevleri otomatikleştirebilir ve geliştirebilir. Her biri 1.000 görüntü üzerinden YOLOv8n, DETR ve GPT-4o Vision olmak üzere üç nesne tespit modelini test ettik; mAP@0.5, çıkarım hızı, FLOPs ve parametre sayısı gibi metrikleri ölçtük. Adil bir karşılaştırma sağlamak amacıyla tüm görüntüler 800×800 piksele yeniden…
Görsel Dil Modelleri ve Görüntü Tanıma Karşılaştırması
Gelişmiş Görsel Dil Modelleri (VLM'ler) geleneksel görüntü tanıma modellerinin yerini alabilir mi? Bunu öğrenmek için, üç paradigmada önde gelen 16 modeli benchmark'ladık: geleneksel CNN'ler (ResNet, EfficientNet), VLM'ler ( GPT-4.1, Gemini 2.5 gibi) ve Bulut API'leri (AWS, Google, Azure). Ortalama Hassasiyet (mAP), birincil doğruluk metriğimiz olarak kullanıldı ve gecikme süresi, maliyet ve sınıfa özgü performans analizi…
Sağlık Hizmetlerinde 9 Büyük Dil Modelini Karşılaştırın
USMLE sorularından türetilen lisansüstü düzeyde bir klinik sınav benchmark'ı olan MedQA dataset'ini kullanarak 9 LLM'leri benchmark'a tabi tuttuk. Her model, doğruluğun doğrudan karşılaştırılmasını sağlamak için standartlaştırılmış bir prompt kullanarak aynı çoktan seçmeli klinik senaryoları yanıtladı. Ayrıca, toplam çalışma süresini tamamlanan MedQA maddelerinin sayısına bölerek soru başına gecikme süresini kaydettik. Benchmark metodolojisi: Bu benchmark, sağlık hizmetleri…
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…