Bulut LLM ile Yerel LLM'lar: Örnekler ve Faydalar
Bulut LLM'lar, GPT-5.5 ve Claude Opus 4.7 gibi gelişmiş modeller tarafından güçlendirilerek ölçeklenebilirlik ve erişilebilirlik sunar. Buna karşılık, Llama 4, DeepSeek V4 ve Qwen3.6-Plus gibi açık kaynaklı modellerle çalışan Yerel LLM'lar, daha güçlü gizlilik ve özelleştirme sağlar.
Bulut LLM'lerin ne olduğunu, güçlü ve zayıf yönlerini, gerçek yaşam örnekleriyle en yaygın vaka çalışmalarını ve bunların yerel LLM'lerden nasıl farklılaştığını keşfedin.
Bulut Büyük Dil Modeli (LLM) Nedir?
Bulut LLM'lar (bulut tabanlı büyük dil modelleri), şirketin yerel sunucularına yüklenip yönetilmek yerine bulut altyapısında barındırılır ve çalıştırılır. GPT-5 ailesi, Google'ın Gemini 3 Pro/Flash serisi ve Anthropic'in Claude Opus 4.7 ve Claude Sonnet 4.6 gibi bu modeller, gelişmiş dil anlama ve üretme yeteneklerine sahip yapay zeka sistemleridir.
Bulut LLM'lar şunlardır:
- İnternet üzerinden API'ler aracılığıyla erişilir.
- Ölçeklenebilir ve sağlayıcı tarafından yönetilir.
Pahalı donanım (GPU'lar, sunucular, depolama) satın almak ve bakımlarını yapmak yerine, işletmeler bu modellere bulut üzerinden bağlanır ve ihtiyaç duydukça kullanır.
Bulut LLM'lar nasıl çalışır
- LLM, uzak bulut sunucularında çalışır.
- Bir işletme, metin/veriyi bir API aracılığıyla modele gönderir.
- Model, isteği bulutta işler.
- Yanıt internet üzerinden döndürülür.
Bulut LLM sağlayıcıları genellikle kullanıma dayalı, çok sayıda uygulama için daha maliyet etkin olabilecek kullandıkça öde fiyatlandırma modeli kullanır. Ancak, kullanım arttıkça maliyetler hızla artabilir.
Şu durumlarda en uygun olanlardır:
- Düşük teknik uzmanlığa sahip ekipler: Bulut LLM'lar, genellikle kullanıcı dostu arayüzler ve API'ler aracılığıyla erişilebilir olup, etkili bir şekilde uygulamak ve kullanmak için daha az teknik bilgi gerektirir.
- Sınırlı teknoloji bütçesine sahip ekipler: Bir LLM oluşturmak veya eğitmek maliyetli bir çabadır. Bulut LLM'lar, önemli ön donanım ve yazılım yatırımlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Kullanıcılar, bulut LLM hizmetleri için abonelik veya kullanım bazında ödeme yapabilir; bu daha bütçe dostu olabilir.
En son modeller
OpenAI GPT-5.5
OpenAI, GPT-5.5'i ajans işleri, kodlama, araştırma, veri analizi, belge oluşturma, elektronik tablo görevleri, bilgisayar kullanımı ve çok adımlı iş akışları için en gelişmiş modeli olarak tanıttı.
Temel iyileştirmeler şunlardır:
- Kodlama ve yazılım mühendisliği: GPT-5.5, OpenAI'ın bugüne kadarki en güçlü ajans kodlama modelidir. Terminal-Bench 2.0'da %82,7 ve SWE-Bench Pro'da %58,6 puan alarak, daha az token kullanarak birkaç kodlama değerlendirmesinde GPT-5.4'ü geride bıraktı.
- Pratikte bu, GPT-5.5'in büyük kod tabanlarını daha iyi anlayabileceği, belirsiz hatalar üzerinden akıl yürütebileceği, varsayımları test edebileceği ve ilgili dosyalar arasında değişiklikleri taşıyabileceği anlamına gelir.
- Bilgi işi ve bilgisayar kullanımı: GPT-5.5, çevrimiçi araştırma, veri analizi, belge oluşturma, elektronik tablo modelleme ve slayt oluşturma dahil olmak üzere daha geniş profesyonel görevler için tasarlanmıştır. OpenAI, modelin kullanıcı niyetini anlamada, araçları kullanmada, çıktıları kontrol etmede ve dağınık girdileri kullanılabilir iş ürünlerine dönüştürmede daha iyi olduğunu belirtmektedir.
- Model, profesyonel ve bilgisayar kullanımı görevleri için GDPval'de %84,9 ve OSWorld-Verified'de %78,7 dahil olmak üzere değerlendirmelerde de iyileşme gösterdi.
- Bilimsel araştırma: OpenAI, GPT-5.5'in bilimsel ve teknik iş akışlarında, özellikle kanıtı keşfetmeyi, varsayımları test etmeyi, verileri analiz etmeyi ve araştırma çıktıları üretmeyi gerektiren görevlerde daha güçlü performansını vurgulamaktadır. Model, GeneBench'te GPT-5.4'ün üzerinde iyileşme gösterdi ve biyoinformatik ve veri analizi değerlendirmesi olan BixBench'te güçlü sonuçlar elde etti.
- Çıkarım verimliliği: GPT-5.5, önemli bir gecikme cezası olmadan daha yüksek zeka sunmayı amaçlamaktadır. Gerçek dünya sunumunda GPT-5.4'ün token başına gecikmesini eşler ve aynı Codex görevleri için daha az token kullanır. Ayrıca, token oluşturma hızlarını %20'den fazla artıran altyapı iyileştirmeleri bildirmektedir.
- Güvenlik ve siber güvenlik: GPT-5.5, siber güvenlik ve biyolojik veya kimyasal risk alanları için daha güçlü güvenlik önlemleri içerir.
Şekil 1: OpenAI GPT 5.5 benchmark performansı.1
Anthropic Claude Opus 4.7
Claude Opus 4.7, zorlu kurumsal ve geliştirici kullanım durumları için tasarlanmıştır. Claude ürünleri, Claude API'si, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI ve Microsoft Foundry üzerinden kullanıma sunulmuştur.
Claude Opus 4.7, şu alanlarda önceki Claude modellerini iyileştirir:
- Yazılım mühendisliği: Karmaşık kodlama görevleri, hata ayıklama, kod incelemesi ve uzun süreli mühendislik iş akışlarında daha güçlü performans.
- Talimat takibi: Kullanıcı istemlerinin daha hassas yürütülmesi, bu da ekiplerin daha önceki modeller için oluşturulan istemleri ayarlamasını gerektirebilir.
- Görüntü yetenekleri: Ekran görüntüleri, diyagramlar, yoğun belgeler ve teknik görsellerle yardımcı olmak için daha yüksek çözünürlüklü görüntü anlama desteği.
- Profesyonel iş: Arayüzler, belgeler, sunumlar, finansal analiz ve kurumsal iş akışları için daha iyi çıktılar.
- Hafıza kullanımı: Daha uzun, çok oturumlu görevler arasında dosya sistemi tabanlı hafızayı kullanma yeteneğinde iyileşme.
Şekil 2: Claude Opus 4.7 benchmark performansı.2
Anthropic Claude Sonnet 4.6
Anthropic Claude Sonnet 4.6, Şubat 2026 itibarıyla hem ücretsiz hem de ücretli Claude kullanıcıları için en son varsayılan model olarak konumlandırılmıştır. Kullanıcılar için fiyatlandırma değişikliği yapmadan gerçek dünya yeteneklerinde geniş iyileştirmeler getiren Sonnet 4.5'e göre önemli bir yükseltmeyi temsil eder:
- Gelişmiş yetenekler: Sonnet 4.6, gelişmiş kodlama becerileri, daha iyi uzun bağlam akıl yürütme, ajans planlama, genel bilgi işi ve bilgisayar kullanımı getirerek çeşitli profesyonel iş akışlarında yetenekli hale gelir (Şekil 2'ye bakın).
- Büyük bağlam penceresi: Modelin daha önceki içeriği takip etmeden çok uzun girdileri işlemesini sağlayan 1 milyon token'lık bir bağlam penceresini (beta) destekler.
- Dengeli performans ve maliyet: Karmaşık görevlerde güçlü performans sunarken, Opus 4.6 gibi amiral gemisi modellerden daha hızlı ve daha uygun maliyetli olacak şekilde tasarlanmıştır.
- Kullanım durumları: Kodlama yardımı, ajans iş akışları, belge ve elektronik tablo görevleri ve Claude API aracılığıyla profesyonel uygulamalar için uygundur.
Şekil 3: İnsanlığın Son Sınavı değerlendirmesindeki önemli LLM'lerden sonuçlar.3
Google Cloud
Google Cloud, uygulamalar oluşturma, dağıtma ve işletme için kapsamlı bir bulut hizmetleri paketi sağlar:
Vertex AI Studio
Vertex AI Studio, üretken yapay zeka modellerini prototipleme, test etme ve özelleştirme için tasarlanmıştır. Geliştiricilerin ve ekiplerin prompt'lar tasarlayabildiği, model davranışını test edebildiği ve üretken iş akışlarını ince ayar yapabildiği grafiksel bir arayüz sağlar.
Vertex AI Studio, Google'ın Model Garden'ından gelişmiş modellere erişimi destekler ve chatbot'lar, içerik oluşturucular ve çok modlu asistanlar geliştirmeyi hızlandırmaya yardımcı olur.
Vertex AI Agent Builder
Vertex AI Agent Builder, geliştiricilere akıl yürütebilen, eylemler alabilen, arka uç sistemlerle entegre olabilen ve küresel ölçekte çalışabilen yapay zeka ajanları oluşturmak için araçlar ve çerçeveler sağlar.
Google AI ile Müşteri Etkileşim Paketi
Müşteri Etkileşim Paketi, üretken yapay zeka kullanarak müşteri hizmetlerini ve iletişim merkezi operasyonlarını geliştirmeye odaklanan uçtan uca bir çözümdür.
Web, mobil, ses ve e-posta boyunca tutarlı ve kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için konuşma tabanlı yapay zekayı (chatbot'lar ve gerçek zamanlı yardım araçları gibi) çok kanallı iletişim merkezi işlevselliği ile birleştirir.
Not: Nisan 2026 itibarıyla, Google, Vertex AI yeteneklerini Gemini Kurumsal Ajan Platformu'nda birleştirdi; model oluşturma, DevOps, güvenlik ve ajan orkestrasyonunu Vertex AI Studio ve Agent Builder gibi ayrı araçları sürdürmek yerine birleştirilmiş bir arayüzde birleştirdi.4
Bulut LLM'ların güçlü yönleri
Düşük bakım çabaları
Bulut LLM kullanıcıları, bulut hizmet sağlayıcıları bu sorumlulukları üstlendiği ve maliyetlerin abonelik fiyatlarına eklendiği için altta yatan altyapının bakımından ve güncellenmesinden kurtulur.
Operasyonel güvenilirlik
Bulut sağlayıcıları, genellikle yerel dağıtımlardan daha yüksek çalışma süresi sağlayan birden fazla yedeklilik, yedekleme ve devralma katmanı sunar.
Bağlantı
Bulut LLM'lar, internet bağlantısı olan her yerden erişilebilir olup, coğrafi olarak dağınık ekipler arasında uzaktan iş birliğini ve kullanımı sağlar.
Ayrıca, sağlayıcılar modellerini sürekli olarak iyileştirir, özellikler ekler ve izleme panoları, günlük kaydı ve güvenlik entegrasyonları dahil olmak üzere araçlar sağlar, böylece bağlantıyı güçlendirir.
Daha düşük maliyetler
Kullanıcılar, donanım ve yazılım temini ile ilişkili ilk sermaye harcamalarını azaltan ve talep üzerine erişimi mümkün kılan maliyet etkin kullandıkça öde fiyatlandırma modellerinden yararlanabilir..
Bulut LLM'ların zayıf yönleri
Güvenlik riskleri
Hassas verilerin depolanması veya LLM'ların kullanılması, potansiyel veri ihlalleri veya yetkisiz erişim nedeniyle bulut güvenlik endişelerini gündeme getirebilir. Bu, karmaşık sosyal mühendislik saldırılarına karşı savunmasız olabilecekleri için güçlü gizlilik endişeleri olan şirketler için bir yük olabilir.
Bağımlılık ve tedarikçi kilitlenmesi
Bir bulut sağlayıcısına güvenmek kilitlenmeye yol açabilir. Sağlayıcı fiyatlandırma, API koşulları veya model erişimini değiştirirse, uyum sağlamak zor olabilir.
Gecikme
Bulut LLM'lar ağ bağlantısı gerektirir. Gerçek zamanlı veya gecikmeye duyarlı uygulamalar için bu, yerel işleme ile karşılaştırıldığında bir darboğaz olabilir.
Sınırlı özelleştirme
Bulut LLM'ları seçen ekipler, yönetilen çıkarım (örn. GPT-5.5, Gemini 3 Pro, Claude Opus 4.7) ve gelişen araçlara erişimden faydalanabilir, ancak özelleştirme, kendi kendine barındırılan alternatiflere kıyasla sınırlı kalır.
Düzenleyici uyumluluk zorlukları
Kişisel verilerin bulutta depolanması veya işlenmesi, GDPR, HIPAA ve diğer düzenlemelere uygun olmalıdır; bu da kullanımı kısıtlayabilir veya ek güvenlik önlemleri gerektirebilir.
Bulut LLM kullanım durumları
Kullanım kolaylıkları ve daha düşük başlangıç maliyetleri nedeniyle, bulut LLM'lar temel iş ve sektör alanlarında yaygın olarak uygulanır:
chatbot'lar ve müşteri desteği
Bulut LLM'lar, sohbet botlarını ve müşteri sorgularını doğal dilde anlayan ve yanıt veren sanal asistanları güçlendirir. Bu sistemler 7/24 çalışabilir, aynı anda binlerce isteği işleyebilir ve sabit komut dosyaları olmadan kişiselleştirilmiş, bağlama duyarlı yanıtlar sağlayabilir.
Bekleme sürelerini azaltır, ücretsiz insan ajanlarını rutin sorulardan kurtarır ve ölçekli hızlı ve doğru destek sunarak müşteri memnuniyetini artırır.
İçerik oluşturma
LLM'lar metin oluşturabilir ve yaratıcı ve tekrarlayan yazma görevlerinin otomasyonunu sağlayabilir:
- Pazarlama: e-posta kampanyaları, blog yazıları, sosyal medya metinleri ve reklam içeriği taslağı.
- Dokümantasyon: Raporları özetleme, yardım makaleleri oluşturma veya dahili bilgi tabanı içeriği oluşturma.
Dolandırıcılık tespiti
LLM'lar, büyük veri setleri içindeki metinleri ve desenleri analiz ederek dolandırıcılığı veya anormallikleri işaretlemeye yardımcı olabilir.
Örneğin, finans alanında, LLM'lar, dolandırıcılığı işaret edebilecek olağandışı faaliyetleri belirlemek için işlem geçmişlerini ve iletişim günlüklerini analiz eder.
Geleneksel olarak makine öğrenimi modelleri dolandırıcılık tespitinde etkili olsa da, LLM'lar, iletişime gömülü sosyal mühendislik veya dolandırıcılık desenlerini tespit etmeye yardımcı olabilecek yapılandırılmamış metindeki anlatıyı ve bağlamı anlayarak değer katar.
Sağlık yardımı
LLM'lar, idari görevlere ek olarak çeşitli sağlık iş akışlarını destekler:
- Hasta etkileşimi: Sanal asistanlar hasta sorularına yanıt verebilir, ilaç hatırlatabilir veya bakım planlarında rehberlik edebilir.
- Klinik dokümantasyon: Klinikçi-hasta konuşmalarının tıbbi transkripsiyonunu otomatikleştirme ve grafikleri veya notları özetleme.
- Karar desteği: Tıbbi literatürü veya hasta kayıtlarını sentezleyerek klinikçilere kanıta dayalı içgörüler sağlama.
- Hasta katılımı ve risk değerlendirmesi: LLM tabanlı konuşma tabanlı yapay zeka, COVID-19 şiddeti gibi belirli durumlar için risk tarama araçlarında kullanılabilir.
Eğitim
LLM'lar şu şekilde öğrenmeye yardımcı olur:
- Ders ve ders desteği: Öğrenci sorularına açıklamalar, pratik egzersizler veya geri bildirim sağlama.
- Kişiselleştirilmiş çalışma rehberleri: İçeriği bireysel öğrenme stillerine veya tempoya uyarlama.
- Otomatik puanlama ve geri bildirim: Yazılı yanıtları puanlama ve yapıcı yorumlar sunma.
Yerel LLM'lar nedir?
Yerel LLM'lar, bir kuruluşun kendi sunucularına veya altyapısına yüklenir ve çalıştırılır. Bu modeller daha fazla kontrol ve potansiyel olarak artmış güvenlik sunar ancak önemli uzmanlık ve bakım gerektirir.
Şu anki amiral gemisi örnekleri arasında Qwen 3.6 (Qwen3-Max-Thinking gibi akıl yürütme odaklı varyantlarla), DeepSeek V4 ve Llama 4 yer alır.
Yerel LLM'lar şunlar için uygundur:
- Yüksek teknoloji uzmanlığına sahip ekipler: Büyük teknoloji şirketleri (örn. Google, IBM) veya karmaşık LLM altyapılarını sürdürmek için kaynaklara ve becerilere sahip araştırma laboratuvarları gibi özel bir yapay zeka departmanına sahip kuruluşlar.
- Özel terminolojiye sahip sektörler: Özelleştirilmiş modellerin belirli jargon üzerinde eğitildiği hukuk veya tıp gibi sektörler.
- Bulut altyapısına yatırım yapan işletmeler: Bulut teknolojilerine önemli yatırımlar yapan şirketler. (yani, Salesforce) yerinde LLM'ları daha etkili bir şekilde kurabilir.
Yerel LLM'ların güçlü yönleri
Yüksek güvenlik operasyonları
Bu, kuruluşların verileri ve bunların nasıl işlendiği üzerinde tam kontrolü korumalarına, veri gizliliği düzenlemeleri ve iç güvenlik politikalarıyla uyumu sağlamalarına olanak tanır.
Hız
Bulut gecikmesi bir darboğaz olabilirken, Yerel LLM'lar daha akıcı iş akışları sağlayabilir.
Örneğin, Oxford kökenli bir şirket olan Diffblue, OpenAI'ın bulut LLM'larını, yerel pekiştirmeli öğrenme kullanan kendi ürünü Diffblue Cover ile karşılaştırdı.
Java kodu için otomatik olarak birim testleri oluşturma testlerinde, LLM tarafından oluşturulan testler belirli kriterleri karşılamak için manuel incelemeyi gerektirdi ve bulut GPU'larında test başına 20-40 saniye sürerek daha yavaştı. Buna karşılık, Diffblue Cover'ın yerel yaklaşımı test başına sadece 1,5 saniye sürdü.5
Yerel LLM'ların zayıf yönleri
Başlangıç maliyetleri
GPU'lar ve sunuculara önemli yatırım gerekir; bu, orta ölçekli bir teknoloji şirketinin yerel bir LLM altyapısı kurmak için birkaç yüz bin dolar harcaması senaryosuna benzer.
Ölçeklenebilirlik ve donanım ihtiyaçları
Modeli ince ayar yapmak gibi değişen talepleri karşılamak için kaynakları ölçeklendirmede zorluklar.
Çevresel endişeler
Yapay zeka eğitimi son derece enerji yoğundur; tahminler, GPT-4 eğitiminin yaklaşık 50 GWh elektrik gerektirdiğini, GPT-3 eğitiminin ise yaklaşık 1.287 MWh tükettiğini göstermektedir.
Üretken yapay zeka eğitim kümeleri, tipik hesaplama iş yüklerinden 8 kata kadar daha fazla enerji kullanabilir; bu da model ölçeği arttıkça güç talebinin keskin bir şekilde arttığını gösterir. Daha fazla bilgi için yapay zeka enerji tüketimi'ni okuyun.
Yerinde vs bulut LLM'ların karşılaştırılması
Şekil 4: LLM'ların dağıtım gücünü gösteren görsel.6
Bulut LLM'lar, genellikle büyük teknoloji şirketleri tarafından genel uygulamalar için geliştirilen geniş ölçekli, esnek çözümlerdir. Buna karşılık, yerinde LLM'lar, kontrol ve güvenlik kritik olduğunda belirli kurumsal ihtiyaçlar için özelleştirilmiştir.
Bu, bir pazar ayrımını vurgular: bulut LLM'lar hacim ve inovasyona odaklanırken, yerinde LLM'lar, net ekonomik hedeflere sahip özel, güvenli uygulamalar için seçilir.
İşte farklı faktörlere göre yerel ve bulut LLM'ların karşılaştırması:
*Genel maliyetler, iş ihtiyaçlarına bağlı olarak hızlanabilir.
Tercih edilen kaynak olarak ekleBulut donanımında yerel LLM'lar
Bir başka seçenek, yerinde LLM'lar oluşturmak ve bu modelleri bulut donanımı kullanarak çalıştırmaktır. Bu şekilde, kuruluşlar modelleri ve verileri üzerinde kontrolü korurken bulut altyapısının hesaplama gücünden ve ölçeklenebilirliğinden yararlanabilir.
Yerel ile bulut LLM arasında nasıl seçim yapılır?
Şekil 5: Yerinde ile API LLM'leri arasındaki farkları gösteren görsel.7
Yerel veya bulut LLM'lar arasında seçim yaparken, göz önünde bulundurmanız gereken bazı sorular vardır:
1. Yerinde uzmanlığa sahip misiniz?
Yerel olarak LLM'ları çalıştırmak, makine öğrenimi ve karmaşık BT altyapısını yönetme konusunda önemli teknik uzmanlık gerektirir. Bu, güçlü bir teknik ekibe sahip olmayan kuruluşlar için bir zorluk olabilir.
Buna karşılık, bulut tabanlı LLM'lar, bakım ve güncellemeler dahil olmak üzere teknik yükün çoğunu bulut sağlayıcısına devreder ve bu da özel BT çalışanlarından yoksun işletmeler için daha uygun bir seçenek haline getirir.
2. Bütçe kısıtlamalarınız nelerdir?
Yerel LLM dağıtımı, özellikle GPU'lar nedeniyle güçlü hesaplama donanımına olan ihtiyaçtan kaynaklanan önemli ön maliyetler içerir. Bu, küçük şirketler veya startup'lar için büyük bir engel olabilir. Buna karşılık, bulut LLM'lar, genellikle abonelikler veya kullandıkça öde planları gibi kullanıma dayalı fiyatlandırma modelleriyle daha düşük başlangıç maliyetlerine sahiptir.
3. Veri boyutunuz ve hesaplama ihtiyaçlarınız nelerdir?
Sürekli, yüksek hacimli hesaplama ihtiyaçları ve bunları destekleyecek altyapıya sahip işletmeler için yerel LLM'lar daha güvenilir bir seçim olabilir. Ancak, bulut LLM'lar, değişen taleplere sahip işletmeler için faydalı olan ölçeklenebilirlik sunar.
Bulut modeli, özellikle hesaplama ihtiyaçları periyodik olarak artan şirketler için (örn. Kara Cuma sezonunda kozmetik şirketi) iş yüklerini yönetmek için kaynakların kolayca ölçeklenmesine olanak tanır.
4. Risk yönetimi varlıklarınız nelerdir?
Yerel LLM'lar, veri güvenliği üzerinde daha doğrudan kontrol sağlar ve hassas bilgilerle (finansal veya sağlık verileri gibi) uğraşan kuruluşlar tarafından tercih edilebilir, ancak aynı zamanda sağlam iç güvenlik protokolleri gerektirir. Bulut LLM'lar, internet üzerinden veri iletimi nedeniyle potansiyel olarak daha yüksek riskler oluştururken, genellikle güvenlik önlemlerine önemli yatırımlar yapan sağlayıcılar tarafından yönetilir.
Bulut LLM vaka çalışmaları
Manz ve deepset Cloud
Avusturyalı bir yasal yayıncı olan Manz, yasal araştırmayı semantik arama ile optimize etmek için deepset Cloud'u kullandı.8 Kapsamlı yasal veritabanları, ilgili belgeleri bulmak için daha verimli bir yol gerektiriyordu. NLP ve Almanca dil modelleri konusundaki uzmanlığıyla deepset Cloud aracılığıyla semantik bir öneri sistemi uyguladılar. Manz, araştırma iş akışlarını önemli ölçüde iyileştirdi.
Cognizant ve Google Cloud
Cognizant ve Google Cloud, sağlık sorunlarını ele almak için Büyük Dil Modelleri (LLM'lar) dahil olmak üzere üretken yapay zekayı kullanmak için iş birliği yapmaktadır.9 Google Cloud'un Vertex AI platformunu ve Cognizant'ın sektör uzmanlığını kullanarak sağlık idari süreçlerini (itirazlar ve hasta katılımı gibi) basitleştirmeyi amaçlıyorlar. Bu ortaklık, sağlık operasyonlarını optimize etmek ve iş verimliliğini artırmak için bulut tabanlı LLM'ların potansiyelini göstermektedir.
Allied Banking Corporation ve Finastra
Hong Kong merkezli Allied Banking Corporation, temel bankacılık operasyonlarını buluta taşıdı ve Finastra'nın yeni nesil Essence çözümüne yükseltti.10 Ayrıca, gelişmiş raporlama için Finastra'nın Perakende Analitiğini uyguladılar. Bu hamle, gelecekteki büyüme ve verimlilik kazanımlarını mümkün kılan modern, maliyet etkin teknolojiye yönelik stratejik bir değişikliği yansıtmaktadır.
Bu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Bulut LLM ile Yerel LLM'lar: Örnekler ve Faydalar}},
year = {2026},
month = may,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/cloud-llm}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 18 Mayıs 2026}
}Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.