-i6a77249e192b0.png)
En güncel haberleri, analizleri ve rehberleri tek bir yerde arayın.
Bir yapay zekâ asistanından hava durumunu öğrenmesini, siparişinizi sorgulamasını veya takviminize toplantı eklemesini isteyebilirsiniz. Bu görevler, metin üretmenin yanında ilgili uygulamalara erişmeyi de gerektirir.
5 gün önce
Bir şirketin projeleri, çalışanları ve tedarikçileri hakkında bilgiler farklı belgelerde bulunabilir. Kullanıcının sorusunu yanıtlamak için bazen tek bir paragrafı bulmak yeterlidir. Bazen de farklı kayıtlardaki bağlantıları birlikte değerlendirmek gerekir.
5 gün önce
Bir arama sisteminden bazen belirli bir ürün kodunu bulmasını, bazen de günlük dille anlattığımız sorunu anlamasını bekleriz. Ancak bu iki ihtiyaç, aynı arama yöntemiyle her zaman yeterince karşılanamaz.
4 gün önce
Büyük dil modellerini belirli bir göreve uyarlamak, modelin bütün parametrelerini yeniden eğitmeyi gerektirmeyebilir. Parametre verimli ince ayar (PEFT) yöntemleri, sınırlı sayıda parametreyi güncelleyerek eğitim ve depolama maliyetlerini azaltmayı amaçlar.
4 gün önce
Büyük dil modellerinin önemli bir bölümü, metni sırayla token üreterek oluşturur. Her adımda yeni tokenın önceki bağlamla ilişkisi değerlendirilir. Geçmiş tokenlara ait bütün hesaplamaların her seferinde yeniden yapılması, üretimi gereksiz yere yavaşlatabilir.
4 gün önce
Yapay zekâ uygulamaları, kullanıcıların sorularını yanıtlamanın yanında dosyaları inceleyebilir, veritabanlarını sorgulayabilir ve farklı yazılımlarda işlemler gerçekleştirebilir. Ancak bu yetenekler, dil modelinin tek başına sahip olduğu özellikler değildir. Modelin harici sistemlerle çalışmasını s...
3 gün önce
Büyük dil modelleri metinleri analiz edebilir ve yanıt üretebilir. Ancak bir e-posta göndermek, takvime etkinlik eklemek veya veritabanından güncel bilgi almak için harici yazılımlarla bağlantı kurulması gerekir. Bu bağlantıları, modelin içinde bulunduğu uygulama yönetir.
3 gün önce
Yapay zekâ uygulamalarının dosyaları incelemesi, veritabanlarını sorgulaması veya takvim kayıtları oluşturması için harici sistemlerle bağlantı kurması gerekir. Büyük dil modeli, yapılacak işlemi belirlemeye yardımcı olabilir; gerçek erişim ve işlem yürütme görevlerini ise yazılım bileşenleri üstlen...
3 gün önce
Büyük dil modellerinin kapasitesini artırmak için daha fazla parametre kullanmak mümkündür. Ancak model büyüdükçe hesaplama, bellek ve iletişim maliyetleri de önem kazanır. Araştırmacılar bu nedenle model kapasitesini, her girdide yapılacak hesaplamayı aynı oranda artırmadan büyütmenin yollarını gel...
3 gün önce
Büyük dil modellerinde daha fazla parametre, daha geniş öğrenme kapasitesi sağlayabilir. Ancak modelin büyümesi, hesaplama ve bellek ihtiyacını da artırabilir. Mixture of Experts (MoE), model kapasitesini her token için yapılan hesaplamayla aynı oranda büyütmeden artırmaya yönelik mimari yaklaşımlar...
3 gün önce
Büyük dil modellerinde daha fazla parametre kullanmak, modelin öğrenme kapasitesini artırabilir. Ancak bu büyüme; eğitim, bellek ve çıkarım maliyetlerinin yönetilmesini de zorlaştırır. Araştırmacılar bu nedenle kapasiteyi artırırken her girdide yapılan hesaplamayı sınırlayabilecek mimariler geliştir...
3 gün önce
Yapay zekâ uygulamalarının bir raporu incelemesi, takvimde uygun saat bulması veya veritabanından güncel bilgi alması için harici sistemlerle bağlantı kurması gerekir. Büyük dil modeli, isteği yorumlamaya yardımcı olur; gerçek erişim ve işlem yürütme görevlerini ise uygulamanın yazılım bileşenleri g...
3 gün önce
Büyük yapay zekâ modellerinin yeteneklerinden yararlanmak, önemli miktarda bellek ve hesaplama kaynağı gerektirebilir. Özellikle cihaz üzerinde çalışan uygulamalarda ve yoğun kullanıcı trafiğine sahip servislerde, modelin doğruluğu kadar çalıştırma maliyeti de önem taşır.
3 gün önce
Önceden eğitilmiş bir yapay zekâ modelini yeni görevlere uyarlarken iki hedef önem kazanır: yeni görevde başarılı olmak ve modelin mevcut yeteneklerini mümkün olduğunca korumak. Bütün parametrelerin güncellendiği tam ince ayar, önemli kaynak gerektirebilir ve önceki görevlerde performans kaybına yol...
3 gün önce
Büyük dil modelleri yanıt üretirken önceki tokenlara ait bazı hesaplamaları KV Cache (Key-Value Cache) içinde saklar. Böylece geçmiş metnin aynı hesaplamalarını her adımda yeniden yapmak gerekmez. Ancak uzun bağlamlar ve eş zamanlı istekler, bu önbelleğin önemli miktarda GPU belleği tüketmesine yol...
3 gün önce