-i6a77249e192b0.png)
En güncel haberleri, analizleri ve rehberleri tek bir yerde arayın.
Yapay zekâ, veri merkezlerinde yalnızca işlemci sayısını artırmıyor; hesaplama, bellek, ağ ve soğutmanın birlikte tasarlanmasını gerektiriyor. Büyük modellerin eğitimi ile milyonlarca kullanıcıya yanıt üretmek farklı altyapı ihtiyaçları doğuruyor. Bu dönüşümün başarısı, en güçlü donanımı almak kadar...
6 saat önce
Veri etiketleme, bir görüntüdeki nesneyi işaretlemekten iki yapay zekâ yanıtını karşılaştırmaya kadar farklı işlemleri kapsar. Bu işaretler, modelin neyi öğrenmesi veya nasıl değerlendirilmesi gerektiğini belirler. Ancak bütün yapay zekâ eğitimleri insan eliyle etiketlenmiş veri gerektirmez; önemli...
6 saat önce
Yapay zekâ altyapısı kurmak artık yalnızca güçlü işlemciler satın almakla tamamlanmıyor. Bu donanımları çalıştıracak elektriğe zamanında, güvenilir ve yönetilebilir maliyetle erişmek de gerekiyor. Veri merkezi işletmecilerinin enerji anlaşmalarına ve üretim projelerine yönelmesi, teknoloji ile elekt...
6 saat önce
İzlediğimiz videolardan yapay zekâ yanıtlarına kadar birçok dijital hizmet, veri merkezlerinde çalışan sistemler sayesinde bize ulaşıyor. Sunucular, ağ bağlantıları, güç ve soğutma altyapısı birlikte çalışarak bu hizmetlerin sürekliliğini destekliyor. Peki bir kullanıcı isteği bu görünmeyen altyapıd...
6 saat önce
Bir şirketin belge arşivinde “uzaktan çalışma koşulları” başlıklı bir metin bulunduğunu düşünelim. Kullanıcı ise “Evden çalışmak için hangi şartları sağlamalıyım?” diye soruyor.
6 saat önce
Bir yapay zekâ modeline soru sorduğunuzda cevabın ekranda parça parça belirdiğini görürsünüz. Bunun nedeni, büyük dil modellerinin metni genellikle bir sonraki tokenı tahmin ederek üretmesidir. Her yeni token, daha önce oluşturulan metne bağlıdır.
7 saat önce
Büyük yapay zekâ sistemlerinde güçlü işlemcilere sahip olmak tek başına yeterli değildir. İşlemcilerin birbirleriyle ve ağ altyapısıyla ne kadar verimli haberleştiği de toplam performansı etkiler.
7 saat önce
Bir yapay zekâ modeli geliştirmek için veri toplamak, her zaman yeterli örneğe ulaşmak anlamına gelmez. Bazı durumlar gerçek hayatta nadiren görülür. Bazı kayıtlar hassas bilgiler içerir. Bazı örnekleri oluşturmak ise pahalı, tehlikeli veya zaman alıcı olabilir.
1 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
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
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
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
Veriler depolanırken veya ağ üzerinden aktarılırken şifrelenebilir. Ancak geleneksel uygulamalarda hesaplama yapılabilmesi için bu verilerin genellikle kullanılabilir, açık biçime dönüştürülmesi gerekir. Bu durum, hassas bilgilerin harici sistemlerde işlenmesini zorlaştırabilir.
5 gün önce
Yapay zekâ uygulamaları, metinleri ve görselleri karşılaştırmak için embedding adı verilen sayısal vektörlerden yararlanabilir. Ancak milyonlarca kayıt içeren bir sistemde, her sorguyu bütün vektörlerle karşılaştırmak önemli bir işlem yükü oluşturur.
5 gün önce
Sensörler, kameralar ve bağlantılı makineler sürekli veri üretir. Bu verilerin tamamını uzak bir bulut merkezine göndermek, özellikle hızlı tepki gerektiren uygulamalarda gecikmeye ve yoğun ağ trafiğine neden olabilir.
5 gün önce
Yapay zekâ modellerinin eğitiminde kullanılan bilgiler, farklı cihazlarda ve kurumlarda bulunabilir. Sağlık kayıtları, kişisel mesajlar ve kurumsal belgeler gibi hassas verilerin ortak bir sunucuda toplanması ise gizlilik ve güvenlik açısından sorunlar oluşturabilir.
5 gün önce
Yapay zekâ modellerini geliştirmek için kullanılan bilgiler farklı cihazlarda ve kurumlarda bulunabilir. Telefonlardaki kullanım verileri, hastanelerdeki kayıtlar veya işletmelerin üretim verileri her zaman ortak bir veri havuzuna taşınamaz. Gizlilik beklentileri, güvenlik gereksinimleri ve kurumlar...
5 gün önce
Büyük yapay zekâ modellerinin eğitimi, çok sayıda verinin tekrar tekrar işlenmesini gerektirir. Bu işlemleri tek bir cihazda yürütmek zaman alabilir. Eğitim yükünün birden fazla GPU’ya dağıtılması, mevcut hesaplama kaynaklarından daha fazla yararlanılmasını sağlar.
1 hafta önce
Yapay zekâ sistemlerinin performansı, işlemcilerin hesaplama gücü kadar aralarındaki iletişime de bağlıdır. Çok sayıda hızlandırıcının birlikte çalıştığı sistemlerde verilerin taşınması, enerji tüketimi ve ağ kapasitesi açısından önemli bir mühendislik problemidir.
1 hafta önce
Bir yapay zekâ modelinin verdiği yanıt, yalnızca modelin yeteneklerine bağlı değildir. Kullanıcı isteğinin açıklığı, sunulan belgelerin güncelliği ve önceki konuşmalardan hangi bilgilerin korunduğu da sonucu etkiler.
1 hafta önce