• Buradasın

    Yapay zekada dil modelleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zekada dil modelleri, insan dilini anlamak, yorumlamak ve üretmek için tasarlanmış gelişmiş yapay zeka sistemleridir 13.
    Bazı popüler yapay zekada dil modelleri şunlardır:
    1. GPT (Generative Pre-trained Transformer): OpenAI tarafından geliştirilen, metin üretimi, sohbet botları ve içerik önerileri gibi görevler için kullanılır 34.
    2. GPT-3: 175 milyar parametresiyle yapay zeka topluluğunu kasıp kavuran, tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı metin oluşturma yeteneğine sahip bir modeldir 4.
    3. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Google tarafından geliştirilen, arama motorları, metin sınıflandırma ve soru yanıtlama gibi alanlarda kullanılır 34.
    4. LaMDA (Language Model for Dialogue Applications): Google'ın sohbet botları ve etkileşimli konuşmalar için geliştirdiği bir dil modelidir 3.
    5. Gemini: Google'ın doğal dil işleme, yaratıcı içerik üretimi ve yazılım geliştirme gibi alanlarda kullandığı bir dil modelidir 3.
    Ayrıca, Claude, Grok-1, LLaMA, Mistral 7B ve Falcon 180B gibi diğer açık kaynak ve barındırılan dil modelleri de mevcuttur 1.
    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

    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

    Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri arasındaki fark nedir?

    Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Miktarı: Derin öğrenme, daha büyük ve karmaşık veri setlerine ihtiyaç duyar. 2. Hesaplama Gücü: Derin öğrenme, yüksek işlem gücü ve güçlü donanımlar (GPU, TPU) gerektirir. 3. Özellik Mühendisliği: Derin öğrenme modelleri, ham veriyle doğrudan çalışabilir ve hangi özelliklerin önemli olduğunu kendi başına öğrenebilir. 4. Eğitim Süresi: Derin öğrenme modelleri, büyük veri setleri üzerinde uzun eğitim süreçleri gerektirir (günler veya haftalar). 5. Performans ve Doğruluk: Derin öğrenme, özellikle görüntü işleme, konuşma tanıma ve dil işleme gibi alanlarda insan seviyesine yakın doğruluk oranları elde edebilir.
    5 kaynak

    Yapay zeka ve dil teknolojileri nelerdir?

    Yapay zeka ve dil teknolojileri şu şekilde özetlenebilir: 1. Yapay Zeka (AI): - Görüntü Oluşturma: Yeni görüntüler sıfırdan veya açıklamalara dayalı olarak oluşturma. - Metin Oluşturma: İnsan yazısını taklit ederek metin yazma. - Konuşma Oluşturma ve Tanıma: Sözlü kelimeler üretme ve insan konuşmasını anlama. - Çok Modlu AI: Metin, görüntü ve ses gibi farklı veri türlerini birleştirme. - Sohbet Robotları ve Akıllı Asistanlar: İnsan benzeri sohbetler gerçekleştirme ve bağlamı anlama. 2. Dil Teknolojileri: - Doğal Dil İşleme (NLP): Metin verilerini yorumlama, anlama ve anlam toplama. - Büyük Dil Modelleri (LLMs): Geniş veri setleri üzerinde eğitilen ve insan dilini anlamak, üretmek ve işlemek için tasarlanmış gelişmiş yapay zeka sistemleri. - Yazım ve Dil Bilgisi Denetimi: Metinlerdeki hataları tespit eden ve düzelten yapay zeka tabanlı uygulamalar. - Oyunlaştırılmış Öğrenme: Dil öğrenme süreçlerini daha eğlenceli hale getiren uygulamalar.
    5 kaynak

    Türkçe yapay zeka var mı?

    Evet, Türkçe yapay zeka modelleri bulunmaktadır. Bunlardan bazıları şunlardır: 1. Yazeka: Yandex tarafından geliştirilen, Türkçe dil desteği sunan yapay zeka destekli arama motorudur. 2. T3AI’LE: Selçuk Bayraktar ve T3 Vakfı tarafından geliştirilen, Türkçe için özel olarak tasarlanmış büyük bir dil modelidir. 3. Caretta: Sürdürülebilirlik üzerine Türkçe verilerle eğitilmiş, karbon salınımı hesaplama yeteneğine sahip bir yapay zeka modelidir. 4. Rytr: Türkçe dil desteği sunan, içerik üretimi için kullanılan yapay zeka destekli bir yazma asistanıdır.
    5 kaynak

    Yapay zeka türleri nelerdir?

    Yapay zeka (YZ) türleri genel olarak şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Geleneksel Yapay Zeka: Belirli görevleri otomatikleştirir ve optimize eder, önceden tanımlanmış kurallara ve algoritmalara dayanır. 2. Tahmine Dayalı Yapay Zeka: Geçmiş verilerin analizine dayanarak sonuçları tahmin eder. 3. Konuşma Temelli Yapay Zeka: İnsanlar ve makineler arasında doğal dil etkileşimlerini kolaylaştırır, sohbet robotlarını ve sanal asistanları mümkün kılar. 4. Üretken Yapay Zeka: Metin, görüntü, kod ve diğer çıktıları oluşturur, denetimsiz öğrenme teknikleri kullanır. 5. Derin Öğrenme: Bilgiyi katmanlar halinde işleyen ve karmaşık problemleri çözebilen yapay zeka modelidir. 6. Uzman Sistemler: Belirli bir alanda bilgi bazlı karar verme yeteneğine sahiptir. Ayrıca, dar yapay zeka, genel yapay zeka ve süper yapay zeka gibi daha geniş sınıflandırmalar da mevcuttur.
    5 kaynak

    Yapay zekada derin öğrenme nedir?

    Yapay zekada derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt dalı olup, yapay sinir ağları ile verilerden öğrenmeyi amaçlar. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Toplanan veri temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Bilgisayara verileri analiz etmeyi öğretmek için bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme): Veri modele verilir ve model, veriyi analiz ederek tahminler yapar. 5. Test Etme: Model, eğitim sürecinden sonra daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Kullanım alanları arasında görüntü ve video işleme, doğal dil işleme, sağlık, finans ve otonom araçlar bulunur.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve yapay zekâ modelleri nelerdir?

    Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Modelleri şu şekilde açıklanabilir: 1. Makine Öğrenmesi: Yapay zekanın bir alt dalıdır ve bilgisayarların açıkça programlanmadan veri analizi yoluyla öğrenmesini sağlar. Üç ana kategoriye ayrılır: - Gözetimli Öğrenme: Etiketli veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. - Gözetimsiz Öğrenme: Etiketsiz veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. - Pekiştirmeli Öğrenme: Modelin deneme yanılma yoluyla öğrenerek en iyi sonuca ulaşmaya çalıştığı öğrenme türüdür. 2. Yapay Zeka: İnsan zekasını taklit eden ve karmaşık problemleri çözebilen bilgisayar sistemlerini ifade eder. Farklı türleri vardır: - Dar Yapay Zeka (ANI): Belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış yapay zeka türüdür. - Genel Yapay Zeka (AGI): İnsan zekasına eşdeğer veya daha üstün bilişsel yeteneklere sahip yapay zeka türüdür. - Süper Yapay Zeka (ASI): İnsan zekasını her alanda aşan yapay zeka türüdür. Örnek Uygulamalar: Makine öğrenmesi ve yapay zeka modelleri, sağlık, otomotiv, tarım, finans ve eğitim gibi birçok sektörde kullanılmaktadır.
    5 kaynak