Hizmetler
Bize Ulaşın

Yapay Zeka Modelleri

Yapay zekâ modelleri, eğitim verilerine dayanarak tahminlerde bulunur. Sayılar, metin veya multimedya gibi her alanda çalışabilirler.

Yapay Zeka Modelleri Keşfedin

Metinden SQL'e: LLM Doğruluk Karşılaştırması

LLM
30 Haz

18 yıldır veri analizi için SQL'i kullanıyorum ve bu yolculuğum danışmanlık günlerimle başladı. Doğal dildeki soruları SQL'e çevirmek, verilere erişimi daha kolay hale getirir ve teknik becerilere sahip olmayan herkesin doğrudan veritabanlarıyla çalışmasına olanak tanır. 34 büyük dil modelini (LLM) metinden SQL'e kıyaslama metodolojimiz ile test ederek SQL komut üretimi performanslarını değerlendirdik: LLM tarafından oluşturulan…

Devamını Oku
LLM30 Haz

LLM Otomasyonu: En İyi 7 Araç ve 8 Vaka Çalışması

LLM otomasyonu, AI ajanları, ince ayar yapılmış LLM'ler ve RAG modelleri dahil olmak üzere LLM'leri kullanan akıllı otomasyon araçlarına geçişi ifade eder ve görevleri otomatikleştirmek ve koordine etmek için kullanılır. LLM otomasyonunun ne olduğu, en iyi gerçek hayat uygulamaları ve önemli araçlar hakkında kapsamlı kapsamımızı keşfedin. LLM otomasyonu nedir? Büyük dil modelleri otomasyonunda, Doğal Dil…

AI Models30 Haz

Görüntü Tanıma ile Karşılaştırıldığında Görüntü Dil Modelleri

Gelişmiş Görüntü Dil Modelleri (VLM'ler), geleneksel görüntü tanıma modellerinin yerini alabilir mi? Bunu öğrenmek için, üç paradigma boyunca 16 önde gelen modeli benchmarkladık: geleneksel CNN'ler (ResNet, EfficientNet), VLM'ler (örneğin GPT-4.1, Gemini 2.5) ve Cloud API'ler (AWS, Google, Azure). Ortalama Ortalama Hassasiyet (mAP), gecikme, maliyet ve sınıfa özgü performans analizleriyle desteklenen birincil doğruluk ölçütümüz olarak hizmet…

LLM29 Haz

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. Sağlık Hizmetleri LLM'leri benchmark sonuçları Benchmark…

LLM26 Haz

LLM Parametreleri: GPT-5 Yüksek, Orta, Düşük ve Minimal

Yeni LLM'ler, örneğin OpenAI'ın GPT-5 ailesi, farklı sürümlerle (örneğin, 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, performans ölçümlerini ve ölçümleri çalıştırma maliyetlerini toplayarak inceliyoruz. Fiyat ve başarı: Temel çıkarımlar Analizimizde GPT-5 ailesini kullandık. Akıl yürütme, kodlama, talimat izleme ve…

AI Models26 Haz

Dünya Çekirdek Modelleri: 10 Kullanım Alanı

Fiziksel dünyada robotların ve otonom araçların (AV'lerin) eğitimi maliyetli, zaman alıcı ve riskli olabilir. Dünya Çekirdek Modelleri, gerçek dünya ortamlarının gerçekçi simülasyonlarını sağlayarak ölçeklenebilir bir alternatif sunar. Bu modeller, fiziksel testlere olan bağımlılığı azaltarak robotik, AV'ler ve diğer alanlarda geliştirme ve dağıtım sürecini hızlandırır. Dünya Çekirdek Modellerinin nasıl çalıştığını, gerçek hayattaki kullanım alanlarını ve sundukları…

LLM26 Haz

LLM VRAM Hesaplayıcısı: Kendi Kendine Barındırma İçin

LLM kullanımının kaçınılmaz hale geldiği bir dönemde, bulut tabanlı API'lara tamamen dayanmak, maliyet, üçüncü şahıslara bağımlılık ve olası gizlilik endişeleri nedeniyle sınırlayıcı olabilir. İşte tam da bu noktada çıkar karşınıza çıkarım (inference) için kendi kendine barındırılan bir LLM (şirket içi LLM barındırma veya şirket içi LLM barındırma olarak da bilinir). Kullanım kolaylığı, performans ve GitHub…

LLM25 Haz

LLM Orkestrasyonu: En İyi 22 framework ve gateway

LLM orkestrasyonunu optimize etmek, kaynak kullanımını kontrol altında tutarken performansı artırmanın anahtarıdır. Farklı orkestrasyon yaklaşımlarının pratikte nasıl performans gösterdiğini değerlendirmek için şunları benchmark'ladık: Agentic orkestrasyon framework'leri: Her biri 100 kez yürütülen özdeş beş ajanlı bir seyahat planlama iş akışı kullanarak pipeline gecikmesi, token kullanımı, ajanlar arası geçişler ve ajan-araç yürütme boşlukları ölçüldü. AI gateway'ler: OpenRouter,…

LLM25 Haz

Büyük Dil Modellerinin Geleceği

Büyük dil modellerinin geleceğini, LLM sınırlamalarını ele alabilecek öz-eğitim, gerçeklik kontrolü ve seyrek uzmanlık gibi umut verici yaklaşımları inceleyerek keşfedin. LLM'lerin başarı oranı karşılaştırması Claude 4.5 Sonnet ve GPT-5.2, hem API mantığında hem de kullanıcı arayüzü entegrasyonunda en tutarlı sonuçlarla en yüksek genel puanlara sahipti. Gemini 3.1 Pro Preview ve GPT-5.2 Codex ise işlevsel arka…

LLM22 Haz

LLM Ölçekleme Yasaları: Yapay Zeka Araştırmacılarından Analiz

Büyük dil modelleri, metin verilerinden öğrenilen desenlere dayanarak bir sonraki token'ı tahmin eder. LLM ölçekleme yasaları terimi, model performansını eğitim sırasında kullanılan hesaplama gücü, eğitim verisi ve model parametreleri miktarıyla ilişkilendiren ampirik düzenliliklere atıfta bulunur. Bu ilişkilerin pratikte modern model tasarımını nasıl etkilediğini anlamak için, beş akademik makaleden bulguları ve üç büyük yapay zeka laboratuvarı…

LLM22 Haz

LLM Fine-Tuning Kılavuzu: Kurumlar İçin

LLM çıktı zorluklarınız için özel çözümlere yönelik bağlantıları takip edin. Eğer LLM'iniz: Alanınızda gereken gerçeklere erişimi yoksa, ya yeni bir LLM eğitin, alana özel bir modele geçin veya gerçekleri getirmek için RAG kullanın İlgili gerçeklere sahip ancak farklı bir stil ve tonda cevap vermesi, belirli çıktı formatlarını takip etmesi veya belirli araçları kullanması gerekiyorsa: Öncelikle,…