• Buradasın

    LLM ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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 145.
    LLM'lerin bazı kullanım alanları:
    • Sohbet robotları ve sanal asistanlar 14. Müşteri desteği, potansiyel müşteri takibi ve kişisel asistanlık konularında yardımcı olur 4.
    • Kod oluşturma ve hata ayıklama 14. Yazılımcıların kod parçacıkları üretmesine, koddaki hataları belirleyip düzeltmesine yardımcı olur 4.
    • Duygu analizi 4. Müşteri memnuniyetinin otomatik olarak anlaşılmasını sağlar 4.
    • Metin sınıflandırması ve kümeleme 4. Ortak temaları ve eğilimleri belirlemek amacıyla büyük miktardaki verileri düzenleyebilir, kategorilere ayırabilir ve sıralayabilir 4.
    • Çeviri 4. Belgeleri ve web sayfalarını farklı dillere çevirebilir 4.
    • Özetleme 4. Makaleleri, yazıları, müşteri isteklerini veya toplantı notlarını özetleyebilir 4.
    • İçerik üretimi 4. Alana özgü içerik sunabilir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. llmnedir.com
        1
      2. azure.microsoft.com
        2
      3. octapull.com
        3
      4. blog.openzeka.com
        4
      5. omerbagci.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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 açılımı nedir?

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