10+ Büyük Dil Modeli Örneği ve Karşılaştırma Testi

Önde gelen tescilli ve açık kaynaklı büyük dil modeli örneklerini karşılaştırmak için açık kaynaklı kıyaslama araçlarını kullandık. Doğru modeli bulmak için kullanım durumunuzu seçebilirsiniz.

En popüler büyük dil modellerinin karşılaştırılması

Kullanıcı tercihi, kodlama ve güvenilirlik olmak üzere üç temel ölçüte dayalı bir model puanlama sistemi geliştirdik.

Modelin nihai puanının yanında fiyat grafiğini de görüntüleyebilirsiniz.

• Akıl Yürütme : Yapay zekâ akıl yürütme kıyaslama testimizi kullanarak, sıfır örnek soru kullanılarak yapılan bir eğitim ortamında 100 matematik sorusunu test ettik. Bu kıyaslama, akıl yürütme modellerini değerlendirdi ve aralarındaki farklılıkları vurgulamak için akıl yürütme yapmayan modellerle karşılaştırdı.
• Kodlama: Kodlama metriği, OpenLM.ai kullanıcıları tarafından değerlendirilen LLM'nin kod üretme yeteneklerini gösterir. ¹
• Güvenilirlik: En güvenilir modeller için, çeşitli konulardaki haberlerden kesin sayısal değer yanıtları alma konusunda bir LLM'nin güvenilirliğini değerlendirdik ; yanıtlar, genellemeler yerine kesin rakamlarda doğruluğu sağlamak için gerçek verilerle karşılaştırıldı.

Değerlendirme ölçütlerimizi işletmelerin ihtiyaçlarını göz önünde bulundurarak geliştirdik. Bu süreçte, OpenLM'nin Chatbot Arena'sından alınan kodlama puanlarını kullandık ve tüm puanların farklı değerlendirme aralıklarına sahip olması nedeniyle puan tablomuza min-max normalizasyonu uyguladık.

Bu yaklaşım, en yüksek puan alan modelin her bir ölçüt için %100 puan alırken, en düşük puan alan modelin %0 puan alacağı anlamına gelir.

Üç ölçümden elde edilen sonuçlar 0 ile 33,3 arasında orantılı olarak dağıtılarak toplam 100 puan oluşturulmuştur.

API maliyeti, 1 API çağrısı için 1.000.000 giriş ve çıkış token'ı üzerinden hesaplanmıştır. LLM'lerin fiyatlandırma yöntemlerini anlamanıza yardımcı olacak bir makalemiz var. Fiyatlandırma modelleri sağlayıcılar arasında farklılık gösterir, ancak token başına fiyatlandırma en yaygın kullanılan yaklaşımdır.

Maliyet tahminine yardımcı olmak için, LLM API Fiyat Hesaplayıcımız , token hacmi ihtiyaçlarınızı girmenize ve sonuçları girdi maliyeti, çıktı maliyeti ve toplam maliyete göre sıralamanıza olanak tanır. Bu araç, kullanıma dayalı fiyatlandırmanın net bir dökümünü sağlayarak bilinçli karar vermeyi mümkün kılar.

Önde gelen büyük dil modeli örnekleri

Büyük dil modellerini, performanslarını ve gerçek dünya gecikme sürelerini (tablodaki her modelin adına tıklayarak ulaşabilirsiniz) inceleyerek ve genel verimliliklerini ve maliyet etkinliklerini anlamak için fiyatlandırmalarını gözden geçirerek değerlendirebilirsiniz.

Daha detaylı bilgi için, mevcut ve popüler modellerin karşılaştırmalarını inceleyin; bu karşılaştırmalar arasında Büyük Çok Modlu Modellerin (LMM'ler) genel bir görünümü ve bunların Büyük Çok Modlu Modellerden (LLM'ler) nasıl farklılaştığı ile en iyi 30'dan fazla konuşma tabanlı yapay zeka platformunun ayrıntılı analizi yer almaktadır.

Popüler modellerin detaylı analizi

1. OpenAI'in GPT-5'ü

Ağustos 2025'te yayınlanan GPT-5 , OpenAI'in birleşik akıl yürütme modelidir. Göreve bağlı olarak hızlı yanıtlar ve daha derin akıl yürütme arasında otomatik olarak geçiş yapar. ChatGPT kademelerinin tamamında mevcuttur ve Pro erişiminde genişletilmiş akıl yürütme özelliği bulunur.

Temel özellikler:

• Gerçek zamanlı yönlendirme yoluyla hızlı tepki ve gelişmiş mantıksal düşünmeyi birleştirir.
• 400.000'e kadar belirteci işleyerek büyük belgelerin ve çok modlu girdilerin analizine olanak tanır.
• Önceki modellere kıyasla halüsinasyonları ve bilgi hatalarını azaltır.

Performansın öne çıkan noktaları:

• Matematik, kodlama, çok modlu görevler ve sağlık alanlarında yüksek puanlar elde eder.
• Karmaşık mantıksal işlemler için daha az belirteç kullanır, bu da verimliliği artırır.
• Hata ayıklama, ön uç oluşturma ve tasarım mantığı için daha güçlü kodlama desteği sağlar.
• Daha tutarlı ve yapılandırılmış metinler üretir ve ton kontrolünü iyileştirir.

Farklı ihtiyaçlara yönelik çeşitler:

• Profesyonel (düşünme) : Karmaşık profesyonel görevler için geliştirilmiş akıl yürütme modu.
• Standart : Genel amaçlı kullanım için dengeli seçenek.
• Mini : Rutin işler için uygun maliyetli model.
• Nano : Yüksek hacimli veya gömülü uygulamalar için hafifletilmiş versiyon.

OpenAI GPT-5.2

OpenAI'in GPT-5.2 sürümü, elektronik tablolar ve sunumlar oluşturma, kodlama, görüntü anlama, uzun bağlamlı akıl yürütme ve güvenilir araç kullanımı gibi karmaşık ve çok adımlı görevlerde daha güçlü performansa odaklanmaktadır.

OpenAI numaralı rapor, GPT-5.2 numaralı raporun, GDPval dahil olmak üzere birçok kıyaslama ölçütünde en iyi sonuçları elde ettiğini ve gerçek dünyadaki mesleki görevlerin büyük bir bölümünde insan profesyonelleri geride bıraktığını veya onlarla eşit performans gösterdiğini belirtiyor.

Model ayrıca, yazılım mühendisliği performansında (örneğin, SWE-Bench Pro ve SWE-Bench Verified) iyileşme, daha düşük yanılsama oranları ve uzun dokümanların anlaşılmasında önemli kazanımlar sunmaktadır. Bu gelişmelerle birlikte, GPT-5.2, sözleşmelerin, raporların ve çok dosyalı projelerin analizi için daha uygun hale gelmektedir.

GPT-5.2 ayrıca grafiklerin ve arayüzlerin yorumlanması için görme yeteneklerini geliştirir ve araç çağırma kıyaslamalarında yüksek güvenilirlik elde ederek müşteri desteği ve veri analizi gibi iş akışlarında uçtan uca otomasyonu destekler. ²

2. Claude 4.6

Anthropic, Şubat 2026 itibarıyla en gelişmiş Sonnet modeli olan Claude Sonnet 4.6'yı tanıttı. Kodlama, uzun bağlamlı akıl yürütme, ajan planlaması, bilgisayar kullanımı ve bilgiye dayalı çalışmalarda geniş kapsamlı iyileştirmeler sunuyor:

• Bağlam penceresi: Model, 1 milyon tokenlik bir bağlam penceresi (beta) içerir ve Claude.ai'deki Ücretsiz ve Pro kullanıcılar için varsayılan seçenek haline gelir; fiyatlandırma Sonnet 4.5'ten değişmemiştir.
• Performans: Anthropic, Sonnet 4.6'nın Opus sınıfı modellerle arasındaki farkın büyük bir kısmını kapattığını, ekonomik açıdan değerli görevler için en üst düzey performansa yakın bir performans sunarken daha uygun fiyatlı kaldığını iddia ediyor.
• Bilgisayar kullanım yetenekleri: Claude'un API'ler yerine tıklama ve yazma yoluyla yazılım çalıştırmasına olanak tanır ve komut satırı enjeksiyon saldırılarına karşı daha yüksek direnç gösterir.

Platforma yapılan ek güncellemeler arasında, araç kullanımının iyileştirilmesi, bağlam sıkıştırma ve Claude for Excel'deki MCP bağlantıları gibi genişletilmiş entegrasyonlar yer alıyor; bu sayede kurumsal sistemler genelinde daha otomatik iş akışları sağlanıyor.

3. İkizler

Gemini 3 Pro, karmaşık akıl yürütme ve profesyonel düzeydeki görevler için tasarlanmış DeepMind'ın en yeni çok modlu temel modelidir.

Yetenekler şunları içerir:

• Gelişmiş akıl yürütme ve anlama: Gemini 3 Pro, karmaşık görevlerde yüzeysel yanıtların ötesine geçerek ayrıntılı yanıtlar üretir.
• Çok modlu zeka: Metin , görüntü , ses, video ve koddan gelen bilgileri doğal olarak işler ve sentezler.
• Gelişmiş kodlama ve ajans yetenekleri: Gemini 3 Pro, titreşim tabanlı kodlama ve ajans tabanlı kodlamaya odaklanmıştır. Önceki nesillere göre talimatları daha etkili bir şekilde takip edebilir, kod yazabilir ve araçlarla entegre olabilir; çok adımlı görevleri ve otonom iş akışlarını destekler.

Gemini 3 Pro, temel değerlendirmelerde diğer büyük modellerle karşılaştırıldığında en yüksek puanları alarak, muhakeme, çok modlu anlama, matematik ve kodlama görevlerinde kayda değer güçlü yönler sergiliyor.

Ayrıca ScreenSpot-Pro ve Video-MMMUi gibi görüntü ve çok modlu kıyaslama testlerinde de güçlü performans sergileyerek, birçok rakibine kıyasla görüntü, video ve görsel verilerin daha iyi yorumlanmasını sağlıyor. ³

4. DeepSeek-R1

DeepSeek-R1, DeepSeek-AI'nin transformatör mimarisi üzerine inşa edilmiş, akıl yürütmeye odaklı en yeni büyük dil modelidir (LLM). Gelişmiş akıl yürütme için çok aşamalı eğitim, pekiştirmeli öğrenme (RL) ve soğuk başlangıç verilerini bir araya getirir.

Sürümler:

• DeepSeek-R1-Zero : Denetimli ince ayar yapılmadan RL ile eğitilmiş, muhakeme konusunda mükemmel ancak okunabilirlik sorunları olan bir örnek.
• DeepSeek-R1 : Çok aşamalı eğitimle geliştirildi, GPT-4 seviyesindeki modellerle rekabet ediyor.

Ek olarak, Qwen ve Llama'ya dayalı altı damıtılmış model (1,5 milyar ila 70 milyar parametre), farklı hesaplama ihtiyaçlarını karşılamaktadır.

5. Qwen (Alibaba Cloud)

Qwen modelleri, gelişmiş yapay zeka uygulamaları için veri ve model boyutunu ölçeklendirir. En son sürüm olan Qwen2.5-Max, Uzmanlar Karışımı (MoE) kullanır ve RLHF ve SFT ile 20 trilyondan fazla token üzerinde önceden eğitilmiştir.

Qwen3.5 ve Qwen3.5-Plus

Qwen, akıl yürütme, kod üretimi, ajan iş akışları ve çok modlu anlama için yerel çok modlu (görsel-dil) bir model olan Qwen3.5-397B-A17B ile başlayarak Qwen3.5 sürümünü yayınladı.

Model, doğrusal dikkati (Kapılı Delta Ağları) seyrek Uzman Karışımı ile birleştiren hibrit bir mimari kullanır. Qwen ayrıca çok dilli kapsamı önemli ölçüde genişleterek, desteklenen dil ve lehçe sayısını 119'dan 201'e çıkardı.

Alibaba ayrıca, 1 milyon tokenlik bağlam penceresi ve uyarlanabilir araç kullanımıyla yerleşik araç desteği sunan, Alibaba Cloud Model Studio üzerinden erişilebilen barındırılan bir sürüm olan Qwen3.5-Plus'ı da tanıttı.

Karşılaştırma sonuçları, Qwen3.5-397B-A17B'nin dilsel muhakeme, talimat takibi, kodlama, ajan kıyaslamaları, çok dilli değerlendirmeler ve belge anlama, mekansal muhakeme ve video anlama gibi görme-dil görevlerinde öncü modellerle rekabetçi bir performans sergilediğini göstermektedir.

6. Lama 4

Nisan 2025'te piyasaya sürülen Llama 4, Meta'un karma uzman (MoE) mimarisiyle oluşturulmuş, açık ağırlıklı, yerel olarak çok modlu en yeni model ailesidir.

İki ana varyant sunmaktadır:

• Llama 4 Scout , tek bir H100 GPU'ya sığabilen, rekor kıran 10 milyon token bağlam penceresine sahip, 17 milyar aktif parametreli bir modeldir.
• Llama 4 Maverick , 128 uzmana (toplam 400 milyar parametre) sahip 17 milyar aktif parametreli bir model olup, akıl yürütme, kodlama ve çok modlu görevlerde GPT-4o ve Gemini 2.0 Flash modellerinden daha iyi performans göstermektedir.

Her iki model de 288 milyar aktif parametreye ve 2 trilyon toplam parametreye sahip bir araştırma modeli olan Llama 4 Behemoth'tan türetilmiştir.

Teknik yenilikler

• Llama 4, belirteçlerin parametrelerin yalnızca bir kısmını etkinleştirdiği bir Uzmanlar Karışımı (MoE) mimarisi sunarak, yoğun ve MoE katmanlarının dönüşümlü kullanımı yoluyla eğitim ve çıkarım verimliliğini artırır.
• Çok modlu yapıya sahip olan bu sistem, metin, görüntü ve video token'larını birlikte işlemek için erken birleştirme yöntemini kullanır ve çapraz modlu akıl yürütme için 30 trilyondan fazla çok modlu token üzerinde eğitilmiştir.
• Llama 4 Scout, 10 milyona kadar token'ı destekleyerek bağlam kapasitesini genişletiyor ve çoklu belge özetleme, kod tabanı analizi ve uzun vadeli görev çıkarımı gibi gelişmiş kullanım durumlarına olanak tanıyor.
• Eğitim verimliliği için FP8 hassasiyetinden, MetaP hiperparametre ayarlamasından ve 200 dillik bir veri setinden (Llama 3'ten 10 kat daha büyük) yararlanır. Eğitim sonrası yenilikler arasında, konuşma kalitesini korurken akıl yürütme, kodlama ve çok modlu yetenekleri güçlendiren uyarlanabilir pekiştirme stratejileriyle birleştirilmiş, hafif SFT, çevrimiçi RL ve DPO'nun yeni bir işlem hattı yer almaktadır.

7. xAI Grok-4 ve Grok-4.1

xAI'nin Grok-4 ve onun geliştirilmiş halefi Grok-4.1, Şubat 2026 itibarıyla şirketin en gelişmiş büyük ölçekli dil işleme modellerini temsil etmektedir.

Çok modlu ve araç destekli akıl yürütme sistemleri olarak tasarlanan bu modeller, diyalogsal yapay zeka, ajan tabanlı görev yürütme, uzun bağlamlı akıl yürütme ve gerçek zamanlı bilgi alma için geliştirilmiştir.

xAI, Grok-4.1'i doğruluk, hizalama ve genişletilmiş görev tutarlılığı için optimize edilmiş bir iyileştirme olarak konumlandırdı. "Hızlı" ve uzun bağlamlı yapılandırmalar gibi varyantlar, kurumsal dağıtımları ve ajan tabanlı iş akışlarını hedefliyor. ⁴

8. Mistral Large 3

Mistral Large 3, Mistral AI'in amiral gemisi uzmanlar karışımı (MoE) modelidir. Büyük bir toplam parametre sayısı ve belirteç başına daha küçük bir aktif parametre alt kümesi ile oluşturulmuş olup, çıkarım verimliliğini korurken sınır düzeyinde akıl yürütme ve kodlama performansı sunar.

Model, genişletilmiş bağlam pencerelerini ve yerel çok modlu yetenekleri destekleyerek, metin ve görsel girdileri tek bir akıl yürütme çerçevesi içinde işleyebilme olanağı sunar. Bu özelliği sayesinde kurumsal belge iş akışları, kod üretimi, veri analizi ve çok modlu ajan işlem hatları için uygundur. ⁵

9. ByteDance Doubao 2.0 (Seed 2.0 ailesi)

ByteDance'ün Seed 2.0 model ailesi üzerine inşa edilen Doubao 2.0, Çin'in yaygın olarak kullanılan yapay zeka asistanına önemli bir yükseltme getiriyor. Özellikle ajan tabanlı iş akışları için tasarlanan sistem, çok adımlı akıl yürütme, otonom görev yürütme, yapılandırılmış araç kullanımı ve geliştirilmiş kodlama performansına odaklanıyor.

Model ailesi, Pro, Lite, Mini ve Code gibi özel varyantlar içererek, kullanım senaryolarına göre maliyet-performans optimizasyonuna olanak tanır.

10. Amazon Nova 2

Amazon Nova 2, kurumsal yapay zeka iş yükleri için tasarlanmış, Amazon'un ikinci nesil temel model ailesidir. Tüketici odaklı yapay zeka sistemlerinin aksine, Nova 2 öncelikle altyapı olarak konumlandırılmıştır, AWS Bedrock ile entegre edilmiştir ve kurumsal ortamlarda ölçeklenebilir dağıtım için tasarlanmıştır.

Nova 2 serisi, metin, çok modlu ve konuşmadan konuşmaya özelliklerini kapsayan Lite, Pro, Sonic ve Omni gibi varyantları içerir.

Nova 2 Pro ve Lite modelleri metin üretimi, mantıksal çıkarım ve iş akışı otomasyonuna odaklanırken, Sonic ve Omni modelleri gerçek zamanlı konuşma ve çok modlu etkileşimi de kapsar. Bu mod kapsamı, işletmelerin tek bir bulut sağlayıcısı kullanarak sesli asistanlar, çok modlu yardımcı pilotlar ve tamamen otomatikleştirilmiş arka uç sistemleri oluşturmasına olanak tanır. ⁶

Kullanım örnekleri ve gerçek hayattan büyük dil modeli örnekleri

İşte LLM modellerinin bazı önemli kullanım alanları ve ilgili örnekler. Üretken yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için Üretken Yapay Zeka uygulamaları bölümüne bakın.

1. İçerik oluşturma ve üretme

• Yazım desteği: Hukuk yüksek lisans mezunları, blog yazılarından araştırma makalelerine kadar yazılı içeriklerin taslaklarını hazırlama, düzenleme ve geliştirme süreçlerinde, iyileştirme önerileri sunarak veya verilen talimatlara göre metin oluşturarak yardımcı olabilirler.  
  • Gerçek hayattan bir örnek: Grammarly, kullanıcılarına dil bilgisi, noktalama ve üslup iyileştirmeleri önermek için LLM'leri kullanır ve böylece yazılarının kalitesini artırır. ⁷
• Yaratıcı yazarlık: Yaratıcı ipuçlarına dayanarak şiir, öykü veya senaryo oluşturun, yazarlara fikir üretme veya projelerini tamamlama konusunda yardımcı olun.
  • Gerçek hayattan bir örnek: OpenAI'in GPT-4 tarafından desteklenen AI Dungeon , kullanıcılara etkileşimli hikayeler oluşturma ve keşfetme olanağı sunan, yaratıcı anlatılar içeren bir hikaye moduna sahiptir. ⁸
• Pazarlama içeriği oluşturma: Belirli hedef kitlelere yönelik, ürün açıklamaları, sosyal medya gönderileri ve reklamlar da dahil olmak üzere ilgi çekici pazarlama içerikleri oluşturun.
  • Gerçek hayattan bir örnek: Yapay zekâ tabanlı içerik üreticisi Copy.ai, sosyal medya gönderileri, ürün açıklamaları ve e-posta kampanyaları da dahil olmak üzere pazarlama içeriği oluşturmak için LLM'leri kullanıyor.
• Dil çevirisi: Bağlamı ve anlamı koruyarak farklı diller arasında metin çevirme.
  • Gerçek hayattan bir örnek: DeepL Translator, dil çevirisi için dilsel veriler üzerinde eğitilmiş LLM modelleri kullanır. ⁹

2. Müşteri desteği ve sohbet botları

• Otomatik müşteri hizmetleri : LLM'ler, müşteri sorularını yanıtlayabilen, sorunları giderebilen ve gerçek zamanlı olarak ürün önerileri sunabilen sohbet botlarına güç veriyor.
  • Gerçek hayattan bir örnek: Bank of America, müşterilerine bakiye sorgulama, ödeme yapma ve finansal tavsiye alma gibi görevlerde yardımcı olmak için LLM'ler tarafından desteklenen yapay zeka sohbet robotu Erica'yı kullanıyor.
• Sanal asistanlar: LLM'ler, sanal asistanların kullanıcı sorularına yanıt vermesini, görevleri yönetmesini ve akıllı cihazları kontrol etmesini sağlar.
  • Gerçek hayattan örnekler: Amazon'un Alexa'sı ve Google Asistanı, iki yönlü konuşmalar yapmak için LLM'leri kullanır; bunlar öncelikle ev otomasyonu ve mobil cihazlarda mevcuttur. ^{10 11}
• Kişiselleştirilmiş yanıtlar: Müşteri geçmişi ve tercihlerine göre özelleştirilmiş yanıtlar oluşturarak genel müşteri deneyimini iyileştirin.
  • Gerçek hayattan bir örnek: Müşteri hizmetleri platformu Zendesk, müşteri desteğinde kişiselleştirilmiş yanıtlar sunmak için LLM'leri kullanıyor. ¹²

3. Yazılım geliştirme

Dil modelleri, mevcut geliştiricilere ve kod yazmayı öğrenen kişilere şu konularda yardımcı olabilir:

• Kod yazımı: Geliştiricilere kod parçacıkları oluşturarak, öneriler sunarak ve açıklayıcı talimatlara göre tüm fonksiyonları veya sınıfları yazarak yardımcı olun.
  • Gerçek hayattan bir örnek: Code Llama, kod odaklı veri kümeleri üzerinde eğitilerek oluşturulmuş, kod konusunda uzmanlaşmış bir LLM'dir. Kod ve doğal dil istemleri üretebilir. Doğal dili kullanarak kod işleyebilir. Kullanıcı, "Bana Fibonacci dizisini çıktı olarak veren bir fonksiyon yaz." diye sorarsa, LLM verilen isteme göre bir çıktı kodu oluşturacaktır. ¹³

• Hata tespiti ve düzeltme: Olası hataları tespit etmek ve düzeltme önerileri sunmak için kodu analiz edin, böylece hata ayıklama sürecini kolaylaştırın.
• Kod dokümantasyonu: Kaynak koda dayanarak API referansları, kod yorumları ve kullanıcı kılavuzları da dahil olmak üzere teknik dokümantasyon oluşturun.
  • Gerçek hayattan bir örnek: Yapay zekâ tabanlı kod dokümantasyon aracı TabNine, kod değişiklikleri meydana geldikçe dokümantasyonu güncellemek ve düzeltmek için LLM'leri kullanır. ¹⁴

4. İş zekası

• Veri yorumlama: Karmaşık veri kümelerini yorumlayarak, teknik olmayan paydaşlar için daha kolay anlaşılabilir özetler ve bilgiler sunmak. Başlıca uygulamalar şunlardır:
  • İçgörü oluşturma
  • Veri analizi
  • Hikaye oluşturma
• Rapor oluşturma: Ham verilerden ve analizlerden otomatik olarak iş raporları, finansal özetler ve yönetici bilgilendirme notları oluşturun.
  • Gerçek hayattan bir örnek: Microsoft Araştırmanın yaklaşımı olan GraphRAG, özel bir veri kümesine dayalı bir bilgi grafiği oluşturmak için LLM'yi kullanır ve işletmelerin derin teknik uzmanlığa ihtiyaç duymadan içgörüler elde etmelerine yardımcı olur.

5. Finans

• Finansal risk değerlendirme analizi: Geçmiş verileri analiz ederek, kalıpları belirleyerek ve potansiyel piyasa düşüşlerini tahmin ederek finansal riskin değerlendirilmesine yardımcı olmak.
  • Gerçek hayattan bir örnek: Bloomberg GPT, finansal veriler konusunda özel olarak eğitilmiş bir Hukuk Yüksek Lisansı (LLM) programıdır ve analistlerin finansal raporlardan risk içgörüleri ve tahminleri oluşturmalarına yardımcı olur. ¹⁵
• Dolandırıcılık tespiti: İşlem kalıplarını analiz ederek ve şüpheli davranışlar için uyarılar oluşturarak dolandırıcılık faaliyetlerinin belirlenmesine yardımcı olur.
  • Gerçek hayattan bir örnek: Feedzai, işlem kalıplarını analiz etmek ve dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için LLM'leri kullanmaktadır. ¹⁶

6. Sağlık ve tıp

• Tıbbi soru yanıtlama : LLM'ler tıbbi soruları yanıtlayarak hasta triyajına yardımcı olabilirler.
  • Gerçek hayattan bir örnek: Google Araştırma tarafından geliştirilen bir LLM olan Med-PaLM, okuyucuların hasta testlerinden elde edilen bulguları analiz etmelerine yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır. Böylece okuyucu, hastalık, test veya tedavi için en uygun cevabı seçebilir. ¹⁷
• İlaç araştırması: İlaç ve tıp alanındaki bilimsel literatürü analiz edin ve özetleyin.
  • Gerçek hayattan bir örnek: Yapay zeka destekli ilaç keşfi ve geliştirme şirketi BenevolentAI, bilimsel literatürü analiz etmek ve potansiyel ilaç adaylarını belirlemek için LLM'leri kullanmaktadır. ¹⁸

7. Yasal ve uyumluluk

• Sözleşme analizi: Hukuki belgeleri inceleyip analiz ederek, önemli maddeleri, potansiyel riskleri ve dikkat gerektiren alanları belirlemek.
  • Gerçek hayattan bir örnek: Kira Systems, yasal sözleşmelerden önemli bilgileri analiz etmek ve çıkarmak için LLM'leri kullanmaktadır. ¹⁹
• Mevzuat uyumluluğu: İlgili yasal metinleri analiz ederek ve özetleyerek mevzuata uyumluluğun izlenmesini otomatikleştirin.
  • Gerçek hayattan bir örnek: Compliance.ai, ilgili değişiklikleri izlemek ve bunları şirket içi politikalarınız, prosedürleriniz ve kontrollerinizle eşleştirmek için LLM'lerden (Liderlik Düzey Modelleri) yararlanır. ²⁰
• Hukuk araştırması: Avukatlara ve hukuk uzmanlarına araştırma yapmalarında yardımcı olmak amacıyla emsal kararları, kanunları ve hukuki görüşleri özetleyin.
  • Gerçek hayattan bir örnek: Casetext'in CARA sistemi, avukatların yüklediği belgelere dayanarak ilgili içtihatları ve yasal emsalleri sunmak için LLM'leri kullanır. Bazı uygulamalar şunlardır:
    • Olaylarınız ve hukuki sorunlarınızla ilgili güncel emsal davaları bulun.
    • Belgelerinizde eksik vaka olup olmadığını kontrol etme
    • Karşı tarafın avukatının gözden kaçırdığı hukuk davalarını bulmak

8. Eğitim ve öğretim

• Kişiselleştirilmiş özel ders: LLM'ler yapay zeka eğitmenleri gibi davranarak öğrencilere adım adım açıklamalar ve özelleştirilmiş geri bildirimler sunar.
  • Gerçek hayattan örnek: Khan Academy'nin Khanmigo'su, öğrencilerin matematik problemlerini çözmelerine, makale yazmalarına ve eleştirel düşünme becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmak için GPT-4 kullanıyor. ²¹
• Kurumsal eğitim ve oryantasyon: LLM'ler çalışanlar için eğitim içeriği, testler ve uyarlanabilir öğrenme yolları oluşturur.

9. İnsan kaynakları ve işe alım

• Özgeçmiş inceleme ve aday eşleştirme: Hukuk yüksek lisans mezunları, iş tanımlarını ve özgeçmişleri analiz ederek en iyi adayları önerir.
  • Gerçek hayattan bir örnek : HiredScore, özgeçmişleri inceleyerek ve karmaşık iş eşleşmelerini belirleyerek işe alım sürecini iyileştirmek için yapay zekayı kullanıyor. ²²
• Çalışan bağlılığı anketleri : LLM'ler, açık uçlu anket yanıtlarını özetler ve çalışanların duygu ve düşüncelerine dair içgörüler sunar.

10. Perakende ve E-Ticaret

• Ürün önerileri: LLM'ler müşteri davranışlarını analiz eder ve kişiselleştirilmiş alışveriş önerileri oluşturur.
• Müşteri memnuniyeti analizi: Yapay zeka modelleri, müşteri yorumlarını işleyerek trendleri belirler ve envanter ile pazarlama stratejilerini şekillendirir.

SSS'ler

Referans Linkleri

1.

Chatbot Arena + | OpenLM.ai

2.

Introducing GPT-5.2 | OpenAI

3.

Gemini 3.1 Pro — Google DeepMind

4.

Grok 4.1 | xAI

xAI

5.

Introducing Mistral 3 | Mistral AI

6.

Amazon introduces new frontier Nova models, a pioneering Nova Forge service for organizations to build their own models, and Nova Act for building agents

US About Amazon

7.

What Are Large Language Models? AI’s Linguistic Giants | Grammarly

8.

The Story Mode

9.

DeepL's next-gen LLM outperforms ChatGPT-4, Google, and Microsoft for translation quality

10.

https://ring.com/gb/en/support/categories/alexa?page=2&utm_source=bing&utm_medium=search-cpc&utm_campaign=ever

11.

Google Assistant, your own personal Google

Google Assistant

12.

Was ist generative KI? Funktionsweise, Beispiele & Vorteile

Zendesk

13.

Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding

14.

AI code documentation: Why documentation hurts and how AI helps - Tabnine

Tabnine

15.

Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

16.

About Us | Feedzai

Feedzai

17.

Med-PaLM - Med-PaLM

18.

BenevolentAI | AI Drug Discovery | AI Pharma

19.

AI Contract Review Software | Kira | Litera

20.

Financial and Regulatory Compliance Software

Compliance.ai

21.

Khanmigo Archives - Khan Academy Blog

Khan Academy

22.

AI For Recruiting | Workday US

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da e-posta pazarlama ve satış videoları üzerine odaklanan bir sektör analistidir. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalışmıştır. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans ve Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder