Yapay Zeka Modelleri
Yapay zekâ modelleri, eğitim verilerine dayanarak tahminlerde bulunur. Sayılar, metin veya multimedya gibi her alanda çalışabilirler.
- LLMİçgörü27 Ağu
LLM Otomasyonu: En İyi 7 Araç & 8 Vaka Çalışması
LLM otomasyonu, görevleri otomatikleştirmek ve koordine etmek için AI ajanları, ince ayarlı LLM'ler ve LLM'ler de dahil olmak üzere RAG modellerinden yararlanan akıllı otomasyon araçlarına geçişi ifade eder. LLM otomasyonunun ne olduğunu, en önemli gerçek yaşam uygulamalarını ve başlıca araçlarını keşfedin: Otomasyondaki büyük dil modelleri, Doğal Dil İşleme (NLP)'yi mevcut süreç otomasyonu yöntemleriyle birleştiren sistematik…
- Yapay Zeka Modelleri24 Ağu
Zaman Serisi Sınıflandırma Karşılaştırması: Temel Modeller ve Klasik Yöntemler
13 zaman serisi sınıflandırma yöntemini, önceden eğitilmiş zaman serisi temel modellerinden 2019'dan 22 özellikli bir temel modele kadar, donmuş bir protokol altında 33 UCR/UEA veri seti üzerinde karşılaştırdık. Bu, 14.638 kayıtlı yöntem-veri seti-yeniden örnekleme hücresidir; bunların 11.874 kadarı puanlanmıştır. Grafik, her birinin tamamladığı 15 tek değişkenli veri setinde 12 yöntemi karşılaştırıyor; her veri seti aynı…
- LLMİçgörü19 Ağu
Müşteri Hizmetleri için ChatGPT: En İyi 10 Kullanım Alanı
ChatGPT, müşteri hizmetlerinde yenilik olmaktan çıkıp altyapıya dönüştü. Şirketler; yanıt sürelerini kısaltmak, ekiplerinin karşılayamayacağı hacmi yönetmek ve rutin etkileşimlerin maliyetini azaltmak için kullanıyor. Ancak sonuçlar, nasıl uygulandığına bağlı olarak büyük farklılık gösteriyor. OpenAI piyasaya sürdü GPT-5.6, önemli ölçüde daha yetenekli bir model; bu model, yönerge izleme, uzun bağlamlarda akıl yürütme ve doğru, marka ile uyumlu…
- LLMKıyaslama16 Ağu
Daha Akıllı ve Daha Yoğun Modeller için 71 LLM'nin Zeka Yoğunluğu
Şubat 2023 ile Mayıs 2026 arasında yayımlanan 71 LLM'yi izledik ve zeka yoğunluğunu ölçmek için 10 halka açık benchmark topladık. Yetkinlik puanını, modelin tükettiği kaynağa (aktif parametreler, eğitim hesaplama gücü ve inference fiyatı) böldük. Zeka yoğunluğunu hesaplamak için şu adımları uyguladık: Puanlama yaklaşımı ve kaynak bazında dağılımlar için metodoloji bölümüne bakın. 2026 ortasına gelindiğinde yapay…
- LLMKıyaslama15 Nis
LLM Kuantizasyonu: BF16 vs FP8 vs INT4
Qwen3-32B'yi tek bir NVIDIA H100 80GB GPU üzerinde 4 hassasiyet seviyesinde (BF16, FP8, GPTQ-Int8, GPTQ-Int4) benchmark'ladık. Her yapılandırma, bilgi ve kod üretimi kapsayan 2 benchmark'ta (~12.2K soru) ve verimliliği ölçmek için 2.000'den fazla inference çalıştırmasında değerlendirildi. Int4, MMLU-Pro'da 2 puandan daha az kayıp yaşarken BF16'dan 2.7 kat daha hızlıdır, ancak kod üretimi (HumanEval) 8 puan…