• Buradasın

    Hugging Chat AI hangi yapay zeka?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Hugging Chat AI, Hugging Face tarafından geliştirilen ve Open Assistant projesiyle desteklenen açık kaynaklı bir yapay zekâ sohbet botudur 145.
    Bu platform, Llama modeline dayanmaktadır 5. HuggingChat, e-posta taslağı hazırlama, rap sözleri oluşturma ve kod yazma gibi ChatGPT'ye benzer görevleri yerine getirebilir 1.
    HuggingChat, kullanıcılar tarafından özelleştirilebilir ve API aracılığıyla mevcut uygulamalara entegre edilebilir 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. aitoolselection.com
        1
      2. zdnet.com
        2
      3. cozumpark.com
        3
      4. teknomers.com
        4
      5. arkthinker.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zeka AI ne işe yarar?

    Yapay zeka (AI), insan zekasını taklit ederek çeşitli görevleri yerine getirmeye yarar. Yapay zekanın bazı kullanım alanları: Önerici sistemler. Makine çevirisi. Sinyal işleme. Regresyon analizi. Görüntü işleme. Kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri. Sağlık hizmetleri. Tahmin. Otonom araçlar.
    5 kaynak

    LLM yapay zeka nedir?

    LLM (Large Language Model), büyük miktarda veri üzerinde önceden eğitilmiş, derin öğrenme tabanlı gelişmiş yapay zeka modelleridir. LLM'lerin bazı kullanım alanları: Dil çevirisi; Metin oluşturma; Soru cevaplama; Duygu analizi; Metin sınıflandırması. LLM'ler, dönüştürücüler olarak bilinen bir sinir ağı alt kümesi kullanır ve dikkat mekanizmalarına sahip bu modeller, giriş dizilerini verimli bir şekilde işleyerek bağlamı geleneksel yöntemlere göre daha iyi kavrar. Popüler LLM örnekleri arasında OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın LaMDA'sı ve Claude 2 bulunur.
    5 kaynak

    Huggingface sohbet yapay zekası nasıl kullanılır?

    Hugging Face sohbet yapay zekasını kullanmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Hesap Oluşturma: Hugging Face web sitesine giderek ücretsiz bir hesap açın. 2. Gerekli Kütüphaneleri Yükleme: pip kullanarak Transformers, Datasets ve Tokenizers kütüphanelerini yükleyin. 3. Önceden Eğitilmiş Modelleri İnceleme: Hugging Face Model Hub'da metin sınıflandırma, adlandırılmış varlık tanıma veya dil üretimi gibi görevler için uygun modelleri gözden geçirin. 4. Model Yükleme: AutoModel ve AutoTokenizer sınıflarını kullanarak önceden eğitilmiş bir modeli ve ilişkili tokenizer'ı yükleyin. 5. Verileri Ön İşleme: Modelin tokenizer'ını kullanarak metni modelin anlayabileceği bir formata dönüştürün. 6. Çıkarım Yapma: Ön işlenmiş veriler üzerinde metin oluşturma veya girişi sınıflandırma gibi tahminler yapmak için yüklenen modeli kullanın. 7. Modeli İnce Ayarlama (İsteğe Bağlı): Gerekirse, Transformers kütüphanesindeki Trainer sınıfını kullanarak modeli belirli veri setiniz üzerinde ince ayar yapın. 8. Model Kaydetme ve Paylaşma: İnce ayar yapılmış modelinizi kaydedin ve toplulukla paylaşmak veya projelerinizde kullanmak için Hugging Face Hub'a yükleyin. 9. Demo Oluşturma (İsteğe Bağlı): Diğerlerinin kolayca test etmesi ve kullanması için modelinizin etkileşimli bir demosunu oluşturmak üzere Hugging Face Spaces'i kullanın.
    5 kaynak