Dil modeli

Dil modelleri ve olası uygulamaları hakkında makaleler. Bu bölüm GPT, LLaMA, Mistral ve diğer LLM'leri temellerinden pratik uygulamalarına kadar ele almaktadır.

Abartılı olmayan yapay zeka: neden daha az yapay zeka aracı daha iyi iş anlamına geliyor?

yazar
Abartılı olmayan yapay zeka

Bugün yapay zeka konusuyla ilgilenen herkes neredeyse kaçınılmaz olarak garip bir duyguyla karşılaşıyor: sürekli huzursuzluk. Bir araca alışır alışmaz bir sonraki on araç ortaya çıkıyor. YouTube'da bir video diğerini takip ediyor: „Bu yapay zeka aracı her şeyi değiştiriyor“, „Bunu kesinlikle şimdi kullanmalısın“, „Kaçıranlar geride kalır“. Ve her seferinde, aynı mesaj bilinçaltında yankılanıyor: Çok geç kaldınız. Diğerleri daha ileride. Yakalamak zorundasın.

Bu durum sadece BT çalışanlarını etkilemiyor. Serbest meslek sahipleri, yaratıcı profesyoneller, girişimciler ve sıradan çalışanlar da bu baskıyı hissediyor. Birçoğu bu araçların gerçekte ne işe yaradığını bile tam olarak bilmiyor - ama bir şeyleri kaçırıyor olabilecekleri hissine kapılıyorlar. İşte strese neden olan da tam olarak bu.

Devamını oku

Yapay zekayı bir antrenman partneri olarak kullanmak: Diyalog içinde düşünmek nasıl daha üretken hale gelir?

yazar
Bir tasarruf ortağı olarak yapay zeka

Yapay zekayı neredeyse tam iki yıldır kullanıyorum. Başlangıçta sade ve teknikti: metin girmek, komutları yazmak, cevapları okumak, düzeltmek, yeniden başlamak. Birçok insanın yaptığı gibi - dikkatlice, kontrollü bir şekilde, belli bir mesafeyle. İşe yarıyordu, buna şüphe yok. Ama yine de mekanik bir yanı vardı. Sorular sordunuz, cevaplar aldınız, kutucukları işaretlediniz.

Bir şeyi kaçırdığımı nispeten erken fark ettim: akış. Düşünmek bir form değildir. İyi düşünceler, düzgün bir şekilde formüle edilmiş girdilerden oluşan bir korse içinde değil, konuşma, deneme yanılma ve yüksek sesle düşünme yoluyla yaratılır. Bu yüzden cep telefonumdaki AI uygulamasını daha sık kullanmaya başladım - ve bir noktada yazmak yerine konuşmaya başladım. Bu gerçek bir dönüm noktasıydı.

Devamını oku

Başöğretmen olarak bulut yapay zeka: İşin geleceği neden yerel yapay zekada yatıyor?

yazar
Bulut yapay zekası başöğretmen oluyor

Büyük dil modelleri birkaç yıl önce zafer yürüyüşüne başladığında, neredeyse teknolojinin eski erdemlerine bir dönüş gibi görünüyorlardı: kendisine söyleneni yapan bir araç. Kullanıcıya hizmet eden bir araç, tam tersi değil. İlk versiyonların - GPT-3'ten GPT-4'e - zayıf yönleri vardı, evet, ama inanılmaz derecede yardımcı oluyorlardı. Görevleri açıklıyor, analiz ediyor, formüle ediyor ve çözüyorlardı. Ve bunu büyük ölçüde pedagojik destek olmadan yapıyorlardı.

Bu modellerle, bazen kelimeleri yanlış anlayan ama esasen sadece çalışan bilgili bir çalışanla konuşur gibi konuşuyordunuz. O dönemde yaratıcı metinler yazan, program kodu üreten ya da uzun analizler üreten herkes teknolojinin ne kadar sorunsuz çalıştığını deneyimlemişti. Bir özgürlük hissi, açık bir yaratıcı alan, insanları düzeltmek yerine destekleyen bir teknoloji vardı.

Devamını oku

AI Studio 2025: Hangi donanım gerçekten buna değer - Mac Studio'dan RTX 3090'a

yazar
Yapay zeka stüdyosu için donanım 2025

Bugün yapay zeka ile çalışan herkes neredeyse otomatik olarak buluta itiliyor: OpenAI, Microsoft, Google, herhangi bir web kullanıcı arayüzü, belirteçler, limitler, şartlar ve koşullar. Bu modern gibi görünse de aslında bağımlılığa bir geri dönüştür: hangi modelleri, ne sıklıkta, hangi filtrelerle ve ne pahasına kullanabileceğinizi başkaları belirler. Ben kasıtlı olarak diğer yöne gidiyorum: Şu anda evde kendi küçük yapay zeka stüdyomu kuruyorum. Kendi donanımım, kendi modellerim ve kendi iş akışlarımla.

Hedefim açık: yerel metin yapay zekası, yerel görüntü yapay zekası, kendi modellerimi öğrenmek (LoRA, ince ayar) ve tüm bunları bir serbest çalışan ve daha sonra bir KOBİ müşterisi olarak bir bulut sağlayıcısının günlük kaprislerine bağımlı olmayacak şekilde yapmak. Bunun eskiden oldukça normal olan eski bir tutuma geri dönüş olduğunu söyleyebilirsiniz: „Önemli şeyleri kendin yap“. Ancak bu kez söz konusu olan kendi çalışma tezgahınız değil, bilgi işlem gücü ve veri egemenliği.

Devamını oku

Teknoloji yoluyla ölümsüzlük: Araştırma ve yapay zeka gerçekten ne kadar ilerledi

yazar
Dijital ölümsüzlük

İnsanlar var olduğundan beri, yaşam süresini uzatma - ya da tercihen süresiz olarak uzatma - arzusu olmuştur. Geçmişte insanlara umut veren mitler, dinler, simyacılar ya da gizemli ritüellerdi. Bugün artık eski parşömenlerin üzerinde oturan sihirbazlar değil, dünyanın en zengin insanlarından bazıları son teknoloji biyoloji ve yapay zeka teknolojisinin üzerinde oturuyor. İlk bakışta kulağa bilim kurgu gibi geliyor: yaşlanmayı durdurmak mümkün mü? Kendinizi dijital olarak „koruyabilir“ misiniz? Düşüncelerinizi bir makineye aktarabilir misiniz?

Ancak konu fildişi kuleden çıkalı çok oldu. Büyük teknoloji milyarderleri artık tam da bu soruları ciddi bir şekilde araştıran projelere milyarlarca yatırım yapıyor. Ölümsüz tanrılar olmak istedikleri için değil, mümkün olanın sınırlarını araştırmayı göze alabildikleri için. Bu makale, bu fikrin arkasında ne olduğunu, bugün hangi teknik gelişmelerin mevcut olduğunu, sınırların nerede yattığını ve bu konunun önümüzdeki 20 yıl içinde neden giderek daha önemli hale geleceğini oldukça basit bir şekilde açıklıyor.

Devamını oku

Yeni AB sansür yasaları: Chatcontrol, DSA, EMFA ve AI Yasası ne anlama geliyor?

yazar
AB sansür yasaları

Giderek dijitalleşen bir dünyada, çevrimiçi ortamda çok fazla zaman geçiriyoruz: Sohbet ederek, alışveriş yaparak, çalışarak, kendimizi bilgilendirerek. Aynı zamanda içeriğin nasıl paylaşılacağı, denetleneceği veya kontrol edileceğine ilişkin kurallar da değişiyor. Dijital Hizmetler Yasası (DSA), Avrupa Medya Özgürlüğü Yasası (EMFA), planlanan Çocuk Cinsel İstismarını Önleme ve Mücadele Yönetmeliği (CSAR, genellikle „sohbet kontrolü“ olarak anılır) ve AI Yasası, dijital ortamı düzenlemek için Avrupa Birliği (AB) tarafından önerilen önemli mevzuat parçalarıdır.

Bu düzenlemeler ilk bakışta uzak görünebilir - ancak özel bir birey olarak sizi olduğu kadar küçük ve orta ölçekli şirketleri de etkiler. Bu makale size adım adım rehberlik edecektir: sorudan „Burada ne planlanıyor?“ sorusundan arka plana ve zaman çizelgelerinden perspektif değişikliğine: Bu sizin için günlük hayatta ne anlama geliyor?

Devamını oku

Apple MLX vs. NVIDIA: Mac'te yerel yapay zeka çıkarımı nasıl çalışır?

yazar
Apple Mac ile Silicon üzerinde yerel yapay zeka

Günümüzde yapay zeka ile çalışan herkesin aklına ilk olarak ChatGPT veya benzeri çevrimiçi hizmetler geliyor. Bir soru yazıyorsunuz, birkaç saniye bekliyorsunuz - ve sanki hattın diğer ucunda çok iyi okumuş, sabırlı bir diyalog ortağı oturuyormuş gibi bir cevap alıyorsunuz. Ancak kolayca unutulan şey: Her girdi, her cümle, her kelime internet üzerinden harici sunuculara gider. Asıl iş burada yapılır - sizin asla göremeyeceğiniz devasa bilgisayarlarda.

Prensip olarak, yerel dil modeli de aynı şekilde çalışır - ancak internet olmadan. Model, kullanıcının kendi bilgisayarında bir dosya olarak saklanır, başlangıçta çalışma belleğine yüklenir ve soruları doğrudan cihaz üzerinde yanıtlar. Arkasındaki teknoloji aynı: dili anlayan, metinler üreten ve kalıpları tanıyan bir sinir ağı. Tek fark, tüm hesaplamanın şirket içinde kalmasıdır. Şöyle de diyebilirsiniz: Bulut olmadan ChatGPT.

Devamını oku

LoRA eğitimi: FileMaker 2025 büyük dil modellerinin ince ayarını nasıl basitleştiriyor?

yazar
LoRA İnce Ayar - FileMaker 2025

Yapay zeka dünyası hareket halinde. Neredeyse her hafta yeni modeller, yeni yöntemler ve hepsinden önemlisi yeni olanaklar ortaya çıkıyor - ancak bir gerçek değişmiyor: her teknik yenilik otomatik olarak daha iyi bir günlük yaşama yol açmıyor. Birçok şey deneysel, karmaşık ya da üretken kullanım için çok maliyetli olmaya devam ediyor. Bu durum özellikle büyük dil modellerinin ince ayarı olarak adlandırılan ve üretken yapay zekayı kendi içeriğine, terimlerine ve tonlamalarına göre uzmanlaştırma yöntemi olan çalışmalarda açıkça görülmektedir.

Son birkaç ay boyunca bu sürece yoğun bir şekilde eşlik ettim - önce klasik biçimde, Python, terminal, hata mesajları ve sinir bozucu kurulum döngüleri ile. Ve sonra: FileMaker 2025 ile, beni şaşırtan bir adım - çünkü yüksek sesle değil, netti. Ve çünkü başka bir yol olduğunu gösterdi.

Devamını oku

↑