Yapay Zeka Modelleri
Yapay zekâ modelleri, eğitim verilerine dayanarak tahminlerde bulunur. Sayılar, metin veya multimedya gibi her alanda çalışabilirler.
Büyük Dil Modellerinin Geleceği
ChatGPT haftalık 900 milyon aktif kullanıcıya ulaştı ve günlük yaklaşık 2,5 milyar komut işledi. Kendi kendine eğitim, gerçek kontrolü ve LLM sınırlamalarını ele alabilecek seyrek uzmanlık gibi umut vadeden yaklaşımları inceleyerek büyük dil modellerinin geleceğini görün.
'da LLM Orkestrasyonu: En İyi 22 Çerçeve ve Giriş Noktası
Birden fazla LLM'yi aynı anda çalıştırmak, verimli bir şekilde yönetilmediği takdirde maliyetli ve yavaş olabilir. LLM orkestrasyonunu optimize etmek, kaynak kullanımını kontrol altında tutarken performansı iyileştirmenin anahtarıdır.
Müşteri Hizmetleri için ChatGPT: En İyi 10 Kullanım Alanı
ChatGPT, müşteri hizmetlerinde yenilik olmaktan çıkıp altyapı haline geldi. Şirketler, yanıt sürelerini kısaltmak, ekiplerinin kaldıramayacağı hacmi yönetmek ve rutin etkileşimlerin maliyetini düşürmek için bunu kullanıyor. Ancak sonuçlar, nasıl uygulandığına bağlı olarak büyük ölçüde değişiyor. OpenAI, talimatları takip etmede, uzun bağlamlarda akıl yürütmede daha iyi olan, önemli ölçüde daha yetenekli bir model olan GPT-5.2'yi piyasaya sürdü.
Büyük Çok Modlu Modeller (LMM'ler) ve Büyük Çok Modlu Modeller (LLM'ler)
Özenle seçilmiş bir veri kümesi kullanarak, Büyük Çok Modlu Modellerin (LMM'ler) finansal akıl yürütme görevlerindeki performansını değerlendirdik. Yüksek kaliteli finansal örneklerin bir alt kümesini analiz ederek, modellerin finansal alanda çok modlu verilerle işlem yapma ve akıl yürütme yeteneklerini değerlendirdik. Metodoloji bölümü, kullanılan veri kümesi ve değerlendirme çerçevesine ilişkin ayrıntılı bilgiler sunmaktadır.
Tablo Modelleri Performans Testi: 19 Veri Kümesi Üzerinde Performans
Yaklaşık 260.000 örnek ve 250'den fazla özellik içeren, 435 ila yaklaşık 49.000 satır arasında değişen veri küme boyutlarına sahip 19 gerçek dünya veri kümesi üzerinde, yaygın olarak kullanılan 7 tablo tabanlı öğrenme modelini karşılaştırmalı olarak değerlendirdik. Amacımız, tipik bir kurumsal ortamı oluşturan farklı boyut ve yapıdaki (örneğin sayısal ve kategorik) veri kümeleri için en iyi performans gösteren model ailelerini anlamaktı.
'te Büyük Ölçekli Dil Modellerinin Değerlendirilmesi: 10+ Ölçüt ve Yöntem
Büyük Dil Modeli değerlendirmesi (yani LLM değerlendirmesi), büyük dil modellerinin (LLM'ler) çok boyutlu değerlendirmesidir. Etkin değerlendirme, LLM'lerin seçimi ve optimizasyonu için çok önemlidir. İşletmelerin aralarından seçim yapabileceği bir dizi temel model ve bunların varyasyonları vardır, ancak kesin performans ölçümü olmadan başarıya ulaşmak belirsizdir.
Çerçevelerle Birlikte LLM Değerlendirme Ortamı
LLM'leri değerlendirmek, çok turlu akıl yürütmeyi, üretim performansını ve araç kullanımını değerlendiren araçlar gerektirir. Bir modelin beklenen davranıştan nasıl ve ne zaman saptığını belirlemek için yapılandırılmış metrikler, günlükler ve izler sağlayan popüler LLM değerlendirme çerçevelerini incelemek için 2 gün harcadık.
LLM Ölçekleme Yasaları: Yapay Zeka Araştırmacılarından Analiz
Büyük dil modelleri, metin verilerinden öğrenilen kalıplara dayanarak bir sonraki belirteci tahmin eder. LLM ölçekleme yasaları terimi, model performansını hesaplama miktarına, eğitim verilerine ve eğitim sırasında kullanılan model parametrelerine bağlayan ampirik düzenlilikleri ifade eder. Bu ilişkilerin pratikte modern model tasarımını nasıl etkilediğini anlamak için, […]'den elde edilen bulguları inceledik.
ChatGPT'nin 50'den Fazla Gerçek Hayat Örneğiyle Kullanım Alanı
ChatGPT, 2026 yılının başlarında haftalık 900 milyon aktif kullanıcıya ulaştı; bu da dünya nüfusunun yaklaşık %10'una denk geliyor. OpenAI, 2025 yılının ortalarında yıllık 10 milyar dolarlık yinelenen gelire ulaştı. Peki bu 900 milyon insan bununla ne yapıyor? OpenAI ve Harvard ekonomisti David Deming, bunu öğrenmek için 1,5 milyon konuşmayı analiz etti. Bu, […]'ın en büyük çalışmasıdır.
Sağlık Sektöründe Kullanılan 9 Büyük Dil Modelini Karşılaştırın
USMLE sorularından türetilmiş, lisansüstü düzeyde klinik sınav kıyaslama seti olan MedQA veri setini kullanarak 9 LLM'yi kıyasladık. Her model, standartlaştırılmış bir yönlendirme kullanarak aynı çoktan seçmeli klinik senaryoları yanıtladı ve bu da doğruluğun doğrudan karşılaştırılmasını sağladı. Ayrıca, toplam çalışma süresini tamamlanan MedQA soru sayısına bölerek soru başına gecikmeyi de kaydettik.