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

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

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

Kendi verileri için evrensel bir arama motoru olarak Ollama ve Qdrant ile RAG

RAG, Ollama ve Qdrant kullanarak yerel yapay zekayı veritabanlarıyla genişletin

Giderek karmaşıklaşan bilgi dünyasında, kendi veritabanlarınızı hedefe yönelik bir şekilde aranabilir hale getirmek giderek daha önemli hale geliyor - klasik tam metin aramaları yoluyla değil, anlamsal olarak alakalı yanıtlar yoluyla. İşte tam da bu noktada RAG veritabanı prensibi devreye giriyor - iki temel bileşenden oluşan yapay zeka destekli bir arama çözümü:

Devamını oku

Mac'te Yerel Yapay Zeka: Ollama ile bir dil modeli nasıl installiere edilir

Mac'te yerel yapay zeka uzun zamandır pratiktir - özellikle Apple-Silicon bilgisayarlarda (M serisi). Ollama ile birçok açık kaynak dil modeli (örneğin Llama 3.1/3.2, Mistral, Gemma, Qwen) için yalın bir çalışma zamanı ortamı elde edersiniz. Mevcut Ollama sürümü artık bir fare tıklamasıyla Mac'inizde yerel bir dil modeli kurmanıza olanak tanıyan kullanıcı dostu bir uygulama ile birlikte geliyor. Bu makalede kurulumdan ilk komut istemine kadar pragmatik bir rehber bulacaksınız - geleneksel olarak işlerin nerede yanlış gitme eğiliminde olduğuna dair pratik ipuçları ile birlikte.

Devamını oku