• Buradasın

    Yapay zekada dil modelleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zekada dil modelleri (LLM - Large Language Models), insan dilini analiz edebilme, anlayabilme ve yeni metinler yaratabilme becerisine sahip yapay zeka sistemleridir 14.
    Bazı dil modelleri:
    • GPT-4o ve O1 (OpenAI) 2.
    • Grok 2 (X) 2.
    • Gemini 1.5 Pro ve Gemini 2.0 Flash (Google) 2.
    • Claude 3.5 (Anthropic) 2.
    • Kimi K1.5 (Beijing Moonshot AI Technology Co.) 2.
    • DeepSeek V3 ve R1 (DeepSeek) 23.
    Dil modellerinin çalışma prensibi:
    1. Veri toplama ve ön işleme 4. Devasa miktarda metin verisi toplanır ve işlenir 4.
    2. Tokenizasyon 4. Metinler küçük anlam birimlerine ayrılır 4.
    3. Model eğitimi 4. Derin öğrenme teknikleri ile model, kelimelerin bağlam içindeki yerini öğrenir 4.
    4. Fine-tuning (ince ayar) 14. Model, belirli görevler veya alanlar için tekrar eğitilir 14.
    Dil modelleri, metin yazdırma, YKS AYT matematik problemi çözme, kod yazma gibi çeşitli görevlerde kullanılabilir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. botpress.com
        1
      2. innova.com.tr
        2
      3. enformatik.cu.edu.tr
        3
      4. unite.ai
        4
      5. yenicaggazetesi.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri arasındaki fark nedir?

    Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri arasındaki temel farklar şunlardır: Kapsam: Yapay zeka, insan zekasını taklit eden geniş bir kavramdır; derin öğrenme ise yapay sinir ağlarını kullanarak büyük miktarda veriyi işleyen ve analiz eden bir makine öğrenimi alt kümesidir. Teknikler: Derin öğrenme, çok katmanlı derin sinir ağlarını kullanırken, yapay zeka mantık, kural tabanlı sistemler ve istatistiksel yöntemler içerir. Veri İşleme: Derin öğrenme, büyük ve yapılandırılmamış veri kümeleriyle çalışırken, yapay zeka daha küçük ve yapılandırılmış veri kümeleri için uygundur. Karmaşıklık: Derin öğrenme, çok karmaşık hesaplamalar ve büyük veri setleri gerektirir; yapay zeka ise daha basit problemler için kullanılabilir. Performans: Derin öğrenme, büyük verilerle yüksek doğruluk sağlar, yapay zeka ise verilere fazla bağımlı olmadan temel muhakeme yapabilir. Derin öğrenme, yapay zekanın bir alt dalı olmasına rağmen, her yapay zeka uygulaması derin öğrenme gerektirmez.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve yapay zekâ modelleri nelerdir?

    Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Modelleri: Yapay Zeka (AI), problem çözmek amacıyla insan zekasını taklit eden sistemleri ifade eder. Bazı Makine Öğrenmesi Modelleri: Denetimli Öğrenme (Supervised Learning). Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning). Yarı Denetimli Öğrenme (Semi-Supervised Learning). Takviyeli Öğrenme (Reinforced Learning). Bazı Yapay Zeka Modelleri: Nöral Ağlar (Neural Networks). Derin Öğrenme (Deep Learning). Konuşma Tanıma ve Doğal Dil Anlama. Görüntü ve Video İşleme.
    5 kaynak

    Yapay zeka ve dil teknolojileri nelerdir?

    Yapay zeka ve dil teknolojileri şu şekilde özetlenebilir: Büyük dil modelleri (LLM). Chatbotlar. Dil çeviri teknolojileri. Yapay zeka ve dil teknolojilerinin bazı kullanım alanları: Akıllı asistanlar. Müşteri hizmetleri. İçerik üretimi. Eğitim teknolojileri. Kişisel üretkenlik araçları.
    5 kaynak

    Yapay zekada derin öğrenme nedir?

    Yapay zekada derin öğrenme, bilgisayarların bilgileri insan beynine benzer şekillerde işlemesini sağlayan bir makine öğrenimi türüdür. Derin öğrenmenin bazı özellikleri: Çok katmanlı sinir ağları: Büyük miktarda veriyi işlemek için birden fazla nöral ağ katmanı içerir. Otomatik özellik belirleme: Makinelerin, verilerin hangi özelliklerinin önemli olduğunu otomatik olarak belirlemesini sağlar. Yüksek doğruluk: Karmaşık veri sınıflandırmalarında ve desen tanımada yüksek doğruluk sağlar. Yapılandırılmamış veri analizi: Metin, ses ve görsel gibi yapılandırılmamış verileri işleyebilir. Kullanım alanları: Görüntü ve ses tanıma: Ses tanıma, nesne tanıma ve tespiti. Sağlık hizmetleri: Hastalıkların erken teşhisi. Finans: Hisse senedi değer tahminleri ve dolandırıcılık tespiti. Sosyal medya: Kullanıcı analizi ve hedefli reklamcılık.
    5 kaynak

    Yapay zeka hangi dilleri kodlayabilir?

    Yapay zeka, çeşitli programlama dillerini kodlayabilir. En yaygın kullanılanlar şunlardır: 1. Python: Yapay zeka ve makine öğrenimi için en popüler dildir. 2. C++: Performans gerektiren uygulamalarda kullanılır, özellikle derin öğrenme ve görüntü işleme projelerinde tercih edilir. 3. R: Veri analizi ve istatistiksel modelleme için idealdir. Ayrıca, JavaScript, Swift, TypeScript gibi diller de yapay zeka kodlamasında kullanılabilir.
    5 kaynak

    Türkçe yapay zeka var mı?

    Evet, Türkçe yapay zeka modelleri bulunmaktadır. Bunlardan bazıları: T3 AI: Türkiye Teknoloji Takımı Vakfı tarafından geliştirilen bu proje, Türkçe düşünebilen bir yapay zeka modeli oluşturmayı hedeflemektedir. Türkçe Büyük Dil Modeli: TÜBİTAK BİLGEM tarafından geliştirilen bu model, Türkçeyi iyi konuşabilen ve Türk kültürünü anlayan bir yapay zeka sağlamayı amaçlamaktadır. Masqot: Türkçe yapay zeka modelleri üzerine çalışmalar yürüten bir platformdur. Ayrıca, Türkiye'deki yapay zeka girişimlerinin sayısı her geçen gün artmakta ve bu alanda devlet tarafından sağlanan güçlü destekler de bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Yapay zeka türleri nelerdir?

    Yapay zeka türleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Dar (Zayıf) Yapay Zeka: Belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmış ve eğitilmiştir. Genel Yapay Zeka (AGI): İnsan düzeyinde bilişsel yeteneklere sahip olup, farklı alanlardaki bilgileri anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahiptir. Süper Yapay Zeka (ASI): İnsan zekasını aşan, kendi kendine öğrenen ve gelişen bir yapay zeka türüdür. Reaktif Makineler: Geçmiş deneyimleri saklamaz, belirli görevleri yerine getirmek için tasarlanmıştır. Sınırlı Hafızalı Makineler: Geçmiş deneyimleri veya verileri kısa bir süreliğine saklayabilir. Zihin Teorisi: İnsanların düşüncelerini, duygularını ve niyetlerini anlama yeteneğine sahiptir. Özbilinçli Yapay Zeka: Kendi bilincine ve farkındalığına sahiptir. Ayrıca, derin öğrenme, makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi yapay zeka alt dalları da bulunmaktadır.
    5 kaynak