• Buradasın

    İş dünyasında en çok talep gören programlama dilleri ve kullanım alanları

    muhalif.com.tr29 Ağustos
  • Python’dan Swift’e, Java’dan Rust’a kadar iş dünyasında öne çıkan programlama dilleri ve kullanım alanları rehberi.muhalif.com.tr’te aç

    Diğer yayınlar

    Yapay zeka trendine karşı isyan bayrağı açan tarayıcı
    chip.com.tr30 Ağustos
    Yapay zekada yeni dönem: Writer, kendi kendine gelişen dil modellerini tanıttı
    yenicaggazetesi.com.tr26 Ağustos

    İçerik konuları

    Grok

  • Yanıt bulun

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zekâ dil modelleri (LLM) çeşitli sektörlerde kullanılabilir:
    • Hukuk: Yasal belgelerin araştırılması ve hazırlanması, sözleşmeler veya vasiyetnamelerin yazılması 34.
    • Perakende ve e-ticaret: Müşteri verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunma 34.
    • Eğitim: Öğrenciler için alıştırma problemleri ve sınavlar oluşturma, ders kitaplarını farklı dillere çevirme 34.
    • Sağlık: Proteinleri, molekülleri, DNA ve RNA'yı anlamak için model eğitme 4.
    • Finans: Mali müşavirlerin görüşmelerini özetleme ve toplantı dökümleri oluşturma 4.
    • Arama motorları: Daha insan benzeri yanıtlar sağlama 4.
    • Yazılım geliştirme: Yazılım oluşturma ve robotlara fiziksel görevler öğretme 4.
    • Pazarlama: Müşteri geri bildirimlerini ve ürün açıklamalarını analiz etme 4.
    • Kredi kartı şirketleri: Anormallik tespiti ve dolandırıcılık analizi yapma 4.
    5 kaynak
    AI dünyasında maliyet tasarrufu sağlamak için bazı yöntemler:
    • Şeffaf fiyatlandırma ve gizli ücretlerden kaçınma 3. Yapay zeka harcamalarının, ek maliyetler olmadan doğrudan kullanım miktarına göre olmasını sağlamak 3.
    • Yapay zeka yanıtlarını önbelleğe alma 3. LLM sağlayıcısına yapılan istek sayısını azaltarak maliyetleri yaklaşık %30 düşürmek 3.
    • Bilgi tabanlarını optimize etme 3. Bilgi tabanlarını daha küçük ve belirli konularla sınırlı tutarak maliyetleri azaltmak 3.
    • Doğru yapay zeka modelini seçme 3. Daha az karmaşık görevler için daha uygun ve ucuz modeller tercih etmek 3.
    • Süreç otomasyonu 2. Yönetim, lojistik veya müşteri hizmetlerindeki rutin faaliyetleri Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) ile hızlandırmak 2.
    • Önleyici bakım 2. AI algoritmaları ile sensör verilerini kullanarak üretimdeki kesinti süresini azaltmak 2.
    • Kaynak optimizasyonu 2. Toprak ve hava durumu verilerini analiz ederek gübrelerin kullanımını kontrol etmek 2.
    5 kaynak
    Writer'ın yeni teknolojisinin etkinliği, erken testlerde matematik sınavlarındaki performans artışı ile ortaya konmuştur 1. Tekrarlanan testler sonrası doğruluk oranı %25'ten %75'e yükselmiştir 1.
    Ancak, bu gelişmenin gerçek bir öğrenme mi yoksa test verilerinin ezberlenmesi mi olduğu tartışmalıdır 1. Ayrıca, modelin yeni bilgiler öğrenirken orijinal güvenlik parametrelerini koruma konusunda zorlandığı, "güvenlik kayması" olarak adlandırılan bir risk oluşturduğu belirtilmiştir 1.
    Writer, teknolojiyi iki kurumsal müşterisiyle beta testinde kullanmaktadır 1. Model, kontrol altındaki kurumsal verilerle öğrenmekte ve internetten sınırsız bilgi çekmemektedir 1. Bu yaklaşım, yapay zekâyı güncel tutarken maliyetleri kontrol altında tutma ve güvenlik dengesini sağlama imkânı sunmaktadır 1.
    5 kaynak
    Yapay zekâ dil modelleri, insan dilini analiz edebilme, anlayabilme ve yeni metinler oluşturabilme becerisine sahiptir 2.
    Çalışma prensipleri:
    • Tokenizasyon 25. Metinler, kelimelere değil, daha küçük parçalara (token) ayrılır 25.
    • Bağlam öğrenimi 2. Her kelimenin veya token'ın çevresindeki kelimelerle ilişkisi analiz edilir 2.
    • Vektörel temsil 2. Her token, sayısal bir vektör olarak ifade edilir 2.
    • Katmanlı işleme (Transformer mimarisi) 2. Metin, birçok işlem katmanından geçer ve her katman, bağlamı daha derinlemesine işler 2.
    • Olasılıklı tahmin 2. Model, verilen girişe göre hangi kelimenin gelme olasılığının yüksek olduğunu hesaplar ve en uygun cevabı üretir 2.
    Dil modelleri, geniş bir veri setiyle eğitilir 12. Bu süreç, veri toplama, ön işleme, model eğitimi, kayıp fonksiyonu ve optimizasyon aşamalarını içerir 2.
    Bazı yapay zekâ dil modelleri:
    • GPT-4 1. 1 trilyon parametreye sahip olduğu iddia edilen bir modeldir 1.
    • BERT 3. Büyük dil modelleri arasında yer alır 3.
    Yapay zekâ dil modelleri, tahmine dayalı metin, makine çevirisi, konuşma tanıma, metin oluşturma, duygu analizi ve soru yanıtlama gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır 3.
    5 kaynak
    Yapay zekada bilgi güncellemenin önemli olmasının bazı nedenleri:
    • Doğruluk ve güvenilirlik: Bilgi güncellemesi, yapay zeka modellerinin ürettiği içeriklerin doğruluğunu artırır, çünkü modeller yeni verilerle daha doğru tahminler yapabilir 15.
    • Uyum ve adaptasyon: Güncellemeler, modellerin yeni durumlara ve bağlamlara daha iyi uyum sağlamasını ve adapte olmasını sağlar 1.
    • Performans artışı: Sürekli geri bildirim ve güncelleme ile yapay zeka sistemleri performansını geliştirir 1.
    • Kişiselleştirme: Kullanıcı davranışlarını analiz ederek daha kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler sunulmasına olanak tanır 1.
    • Güvenlik ve risk yönetimi: Bilgi güncellemesi, özellikle finans gibi alanlarda riskleri önceden tahmin etmeye ve yönetmeye yardımcı olur 1.
    5 kaynak