Yapay Zeka Modelleri
Yapay zekâ modelleri, eğitim verilerine dayanarak tahminlerde bulunur. Sayılar, metin veya multimedya gibi her alanda çalışabilirler.
- LLMÖzellik Karşılaştırması6 Eki
LLM Fiyatlandırması: En İyi 15+ Sağlayıcı Karşılaştırması
Mart 2023'teki GPT-3.5 Turbo’dan en son sürümlere kadar 160'tan fazla LLM'nin lansman fiyatlarını boyut sınıfına göre gruplandırarak takip ediyoruz. Ayrıca mevcut model'lerin API fiyatlarını benchmark sonuçlarıyla karşılaştırıyor ve büyük sağlayıcıların abonelik planlarını inceliyoruz. Fiyatlar milyon token başınadır; üç birim girdiye karşılık bir birim çıktı olacak şekilde harmanlanmıştır ve süre sınırlı promosyonları içermez. Açık ağırlıklı model'lerin…
- LLMKıyaslama30 Eyl
OpenAI için AI Ağ Geçitleri: OpenAI: 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 ağ geçitlerinden birini kullanmayı planlıyorsanız şunları yapabilirsiniz: Bu benchmark'ta OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq ve…
- LLMİçgörü21 Eyl
LLM Kendi Kendine Barındırma için VRAM Hesaplayıcı
Bir LLM'yi kendi kendine barındırmak, çıkarımı operatörün kontrol ettiği donanımda, üçüncü taraf bir API aracılığıyla değil, çalıştırmak anlamına gelir; bu da maliyeti, veri kontrolünü ve gizlilik profilini değiştirir. Bir modelin hiç çalışıp çalışmayacağı belleğe bağlıdır. Hesaplayıcı, modele, hassasiyetine, bağlam uzunluğuna ve hedef donanıma bağlı olarak bir modelin yerel olarak çalıştırılması için gereken VRAM veya birleşik…
- LLMKıyaslama18 Eyl
Agentic IT: Yapay Zeka Ajanları Bir Benchmark Tasarlayabilir mi?
16 model'i text-to-SQL ve araç çağırma alanında bir benchmark tasarımında test ettik. Her model konu başına bir benchmark oluşturdu; toplam 32 gönderim oldu. Hiçbir gönderim tüm rubrik ölçütlerini geçemedi. Ajanlar testleri oluşturup çalıştırabildi ancak hiçbiri kendi puanlayıcısına ait hem boş-yanıt testini hem de doğru-yanıt testini gösteremedi. Text-to-SQL, sade bir dille yazılmış soruyu bir veritabanı sorgusuna…
- LLMKıyaslama17 Eyl
AIM Enterprise: Otonom Kurumsal Benchmark
Kuruluşlar düzenli görevleri için her gün LLM'ler kullanır. En maliyet etkin LLM'leri bulmak için, strateji, pazarlama, İK, satış ve operasyonları kapsayan 69 gerçek kurumsal görev kullandığımız etmen tabanlı bir kurumsal benchmark olan AIM Enterprise'ı tasarladık, İki hakem model, kontrolleri geçen her dosyayı puanladı. Bireysel puanların %32,7'sinde iki hakem ölçeğin dörtte birinden fazla farklılaştı ve bu…
- Yapay Zeka Modelleriİçgörü15 Eyl
Dünya Temel Modelleri: 10 Kullanım Alanı
Robotları ve otonom araçları (AV'leri) fiziksel dünyada eğitmek maliyetli, zaman alıcı ve riskli olabilir. Dünya Temel Modelleri, gerçek dünya ortamlarının gerçekçi simülasyonlarını mümkün kılarak ölçeklenebilir bir alternatif sunar. Bu modeller, fiziksel testlere bağımlılığı azaltarak robotik, otonom araçlar (AV'ler) ve diğer alanlarda geliştirme ile dağıtımı hızlandırır. Dünya Temel Modelleri'nin nasıl çalıştığını, gerçek hayattaki kullanım alanlarını ve…
- Yapay Zeka Modelleriİçgörü15 Eyl
Zaman Serisi Temel Modelleri: Kullanım Alanları ve Faydaları
Zaman serisi temel modelleri (TSFM'ler); her dataset veya sektör için ayrı bir model gerektirmeden zaman serisi verilerinde tahminleme, sınıflandırma, eksik veri tamamlama ve anomali tespiti yapan önceden eğitilmiş modellerdir. TSFM'ler; finans, perakende, enerji ve sağlık gibi alanlarda genelleme yapmak için transformer tabanlı mimariler ve büyük ölçekli zaman serisi dataset'lerini kullanır. Zaman serisi temel modellerinin mimarisini,…
- Yapay Zeka ModelleriKıyaslama15 Eyl
İlişkisel Temel Modelleri Karşılaştırın
SAP-RPT-1-OSS'yi gradyan artırma (LightGBM, CatBoost) ile 17 tablo dataset'inde kıyasladık; bunlar semantik-sayısal spektrumu, küçük/yüksek semantik tabloları, karma iş dataset'lerini ve büyük düşük semantik sayısal dataset'leri kapsıyor. Amacımız, ilişkisel bir LLM'nin önceden eğitilmiş semantik önceliklerinin geleneksel ağaç modellerine göre nerede avantaj sağlayabileceğini ve ölçek ya da düşük semantik yapı altında nerede zorluklarla karşılaştığını ölçmektir. Aşağıda, tüm…