• Buradasın

    LLM hangi altyapıda çalışır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    LLM (Büyük Dil Modeli), transformer mimarisi temelinde çalışır 134. Bu mimari, modelin sadece kelimeleri değil, cümleler arasındaki bağlamı, hatta metnin tonunu ve niyetini de anlamasını sağlar 4.
    LLM'lerin çalıştığı diğer altyapı unsurları şunlardır:
    • Parametreler ve katman yapısı 134. Modelin "büyüklüğü", genellikle içerdiği milyarlarca parametre ile ölçülür 13. Bu parametreler, modelin eğitim sırasında öğrendiği bilgileri temsil eder 4.
    • Veri temelli eğitim 4. LLM'ler, dilin genel kurallarını öğrenmek için kamuya açık kaynaklarla ön eğitim alır ve ardından kuruma özel verilerle model yeniden eğitilir 4.
    • Güvenlik ve kontrol 4. Modelin tahminleri, kontrollü çıktı üretimi, içerik filtreleme katmanları, güven puanı hesaplama ve insan onaylı akışlar gibi yöntemlerle yönetilir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. azure.microsoft.com
        1
      2. hardlexgroup.com.tr
        2
      3. aws.amazon.com
        3
      4. coderspace.io
        4
      5. botpress.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    LLM açılımı nedir?

    LLM, iki farklı açılımın kısaltmasıdır: 1. Large Language Models (Büyük Dil Modelleri). 2. Hukuk Yüksek Lisansı (Master of Laws).
    5 kaynak

    LLM ne işe yarar?

    LLM (Large Language Models), yani büyük dil modelleri, metin anlama ve oluşturma gibi doğal dil işleme (NLP) görevlerini gerçekleştirmek için dönüştürücü modeller kullanan derin öğrenme algoritmalarıdır. LLM'lerin bazı kullanım alanları: Sohbet robotları ve sanal asistanlar. Kod oluşturma ve hata ayıklama. Duygu analizi. Metin sınıflandırması ve kümeleme. Çeviri. Özetleme. İçerik üretimi.
    5 kaynak

    Altyapı çeşitleri nelerdir?

    Altyapı çeşitleri arasında öne çıkanlar şunlardır: Fiber Optik Altyapı: Verilerin ışık hızında iletimini sağlayan optik fiber kablolar kullanır. DSL (Digital Subscriber Line) Altyapı: Telefon hatları üzerinden yüksek hızlı internet erişimi sağlar. Koaksiyel Kablo Altyapısı: Kablo TV sistemlerinde ve kablolu internet erişiminde yaygın olarak kullanılır. Kablosuz İnternet Altyapı Teknolojileri: Wi-Fi ve mobil ağlar gibi kablosuz iletişim teknolojilerini içerir. Uydu İnternet: Geleneksel kablolu altyapının olmadığı yerlerde internet erişimi sağlar. Taşınabilir Modemler: Fiziksel bir altyapıya ihtiyaç duymadan internet erişimi sağlar.
    5 kaynak

    LLM hangi veri seti ile eğitilir?

    LLM (Büyük Dil Modelleri), milyonlarca hatta milyarlarca kelimeden oluşan büyük veri setleri ile eğitilir. Bu veri setleri genellikle aşağıdaki kaynaklardan elde edilir: - Edebiyat: Kitaplar, şiirler, oyunlar. - Çevrimiçi içerikler: Bloglar, web sayfaları, forumlar. - Haberler ve güncel olaylar. - Sosyal medya: Facebook, Twitter, Instagram gibi platformlardaki metinler. Ayrıca, LLM'ler eğitilmeden önce veriler temizlenir, işlenir, standartlaştırılır ve bir NoSQL veritabanında saklanır.
    5 kaynak

    LLM hangi alanlarda kullanılır?

    Large Language Models (LLM), çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: Sohbet robotları ve sanal asistanlar. Kod oluşturma ve hata ayıklama. Duygu analizi. Metin sınıflandırması ve kümeleme. Çeviri. Özetleme. İçerik üretimi. Otomatik tamamlama.
    5 kaynak

    LLM modeli nasıl çalışır?

    LLM (Large Language Model) modeli, insan dilini anlamak ve üretmek için tasarlanmış yapay zeka modelleridir. Çalışma prensibi şu aşamalardan oluşur: 1. Veri Toplama: Model, internet kaynakları, kitaplar, makaleler ve veritabanları gibi çeşitli kaynaklardan gelen büyük hacimli metin verilerine maruz kalır. 2. Model Eğitimi: Veriler, modelin dil yapısını, kelime ilişkilerini ve cümle yapılarını öğrenebilmesi için derin öğrenme algoritmaları ile eğitilir. 3. İnce Ayar: Model, daha küçük ve göreve özgü bir veri kümesi ile daha fazla eğitilir. 4. Yanıt Üretimi: LLM, metin verilerini analiz ederek kelimeler arasındaki ilişkileri belirler ve anlamlı yanıtlar oluşturur. LLM modelleri, transformer mimarisini kullanarak bağlamı anlama ve akıcı metinler üretme konusunda başarılıdır.
    5 kaynak