Hizmetler
Bize Ulaşın

LLM Kullanım Durumları, Analizler ve Ölçümler

Kurumsal LLM benimsemesine rehberlik etmek için performansı, kullanım durumlarını, maliyet analizlerini, dağıtım seçeneklerini ve en iyi uygulamaları kıyaslıyoruz.

LLM Kullanım Durumları, Analizler ve Ölçümler Keşfedin

Hedef Kitle Simülasyonu: LLM'ler İnsan Davranışını Tahmin Edebilir mi?

LLM
Kıyaslama
22 Haz

Pazarlamada, LLM'lerin insan davranışını ne kadar doğru tahmin ettiğini değerlendirmek, hedef kitle ihtiyaçlarını öngörmedeki etkinliklerini değerlendirmek ve uyumsuzluk, etkisiz iletişim veya istenmeyen etki risklerini tanımak açısından kritik öneme sahiptir. LLM'ler ile hedef kitle simülasyonu, sanal kitlelerin modellenmesini sağlar ve kuruluşların maliyetli anketlere veya odak gruplarına başvurmadan içeriklere veya ürünlere verilecek tepkileri öngörmesine yardımcı olur. Yapay…

Devamını Oku
LLM
Kıyaslama
15 Haz

Yapay Zeka Ağ Geçitleri için OpenAI: OpenRouter Alternatifleri

OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq ve AI/ML API'yi üç gösterge (ilk token gecikmesi, toplam gecikme ve çıktı token sayısı) üzerinden, toplam gecikme için kısa prompt'lar (yaklaşık 18 token) ve uzun prompt'lar (yaklaşık 203 token) ile 300 test yaparak karşılaştırdık. Bu yapay zeka ağ geçitlerinden birini kullanmayı planlıyorsanız şunları yapabilirsiniz: Bu karşılaştırmada OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq ve…

LLM
Kıyaslama
5 Haz

Siber Güvenlikte Büyük Dil Modelleri

SecBench kullanarak 9 siber güvenlik alanında 7 büyük dil modeli değerlendirdik; SecBench, güvenlik görevleri için büyük ölçekli ve çok formatlı bir benchmark'tır. Her modeli veri güvenliği, kimlik ve erişim yönetimi, ağ güvenliği, zafiyet yönetimi ve bulut güvenliği gibi alanları kapsayan 44.823 çoktan seçmeli soruda (MCQ) ve 3.087 kısa cevaplı soruda (SAQ) test ettik. Bu büyük…

LLM
İçgörü
26 May

Müşteri Hizmetleri için ChatGPT: En İyi 10 Kullanım Senaryosu

ChatGPT, müşteri hizmetlerinde bir yenilikten altyapıya evrildi. Şirketler, yanıt sürelerini kısaltmak, ekiplerinin karşılayamayacağı hacmi yönetmek ve rutin etkileşimlerin maliyetini düşürmek için onu kullanıyor. Ancak sonuçlar, nasıl uygulandığına bağlı olarak keskin bir şekilde değişir. OpenAI daha yetenekli bir model olan GPT-5.2 yayınladı ve bu model talimatları takip etme, uzun bağlamlarda akıl yürütme ve doğru, marka ile…

LLM
Kıyaslama
15 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…

SSS