Google Gemini Difüzyonu: Metin Nesilinde Fark Edilmeyen Devrim

Google Gemini Difüzyonu: Metin Nesilinde Fark Edilmeyen Devrim

Yapay zekâ dünyası sürekli gelişiyor. Neredeyse her gün, hayal gücümüzü zorlayan yeni atılımlar ve modeller ortaya çıkıyor. Ancak, GPT-4o, Claude 3 veya Google'ın kendi Gemini 2.5 Pro'su gibi etkileyici dil modelleri etrafındaki heyecanın ortasında, yapay zekâ metin üretimi hakkındaki düşüncelerimizi temelden değiştirme potansiyeline sahip olmasına rağmen, yakın zamanda yapılan bir duyuru şaşırtıcı derecede az ilgi gördü: Google Gemini Diffusion. Bu yenilikçi model, metin üretimine öncelikle görüntü oluşturmayla ilişkilendirdiğimiz bir yöntem olan difüzyon uyguluyor. Ve onu bu kadar büyüleyici ve potansiyel olarak devrim niteliğinde kılan da tam olarak bu.

Difüzyonun kökeni: Dijital gürültüden görsel parlaklığa

Gemini Diffusion'ı gerçekten anlamak için öncelikle adını ve işlevselliğini aldığı teknolojiye, yani görüntü oluşturmada kullanılan difüzyon modellerine bakmalıyız. Stable Diffusion, Midjourney ve Flux gibi modeller son yıllarda yaratıcı endüstriyi ve genel halkı hayrete düşürdü. Basit metin açıklamalarından ("ipuçları" olarak adlandırılan) çarpıcı ve son derece ayrıntılı görüntüler üretebiliyorlar.

İsmindeki "yayılma" kelimesi, oldukça karmaşık ancak metaforik olarak kolayca kavranabilen bir süreci ifade eder. Bunu, bir heykeltıraşın ham, biçimsiz bir bloktan (bu durumda dijital gürültüden) yavaş yavaş detaylı bir heykel yontmasına benzetebiliriz. Süreç, tamamen rastgele bir gürültüyle, yani hiçbir belirgin yapı içermeyen bir tür "görsel sis" veya "dijital kar" ile başlar. Bu gürültü, "tohum" (başlangıçtaki gürültü dağılımını belirleyen rastgele bir sayı) adı verilen bir değerden üretilir.

Yapay zeka modeli, "iterasyonlar" olarak bilinen sayısız küçük adımda bu gürültüyü "gidermeye" başlar. Gürültüden ortaya çıkabilecek kalıpları belirler ve bunları kademeli olarak giderek daha net yapılara dönüştürür. Başlangıçta, arka plan gürültüsünden zar zor ayırt edilebilen yalnızca bulanık hatlar ve kaba şekiller görünür. Ancak her sonraki adımda, ayrıntılar daha hassas, renkler daha net ve çizgiler daha keskin hale gelir; sonunda orijinal metin açıklamasına tam olarak karşılık gelen tutarlı ve çoğu zaman şaşırtıcı derecede gerçekçi bir görüntü ortaya çıkar. Bu yinelemeli gürültü giderme süreci, difüzyon modellerinin kalbidir ve karmaşık görsel dünyaları sıfırdan yaratma yeteneklerinin anahtarıdır.

Gemini Diffusion: Gürültü azaltma yoluyla metin üretiminde devrim

Gemini Diffusion'ın asıl etkileyici yanı, gürültüyü gidererek içerik üretme prensibini görüntülere değil, metne uygulamasıdır. Piksel veya renk değerleri yerine, Gemini Diffusion belirteçlerle çalışır. Belirteçler, dil modellerinin temel yapı taşlarıdır: tek tek kelimeler, cümle parçaları, programlama kodu parçacıkları veya hatta noktalama işaretleri olabilirler.

Süreç burada da, tamamen anlaşılmaz bir "metin gürültüsü" olan, rastgele dağıtılmış belirteçlerin kaotik bir karışımıyla başlıyor. Tıpkı sadece cızırtı veya okunaksız bir anlamsızlık çalan bir radyo gibi. Gemini Diffusion daha sonra adım adım bu belirteç kaosunu "gürültüden arındırmaya" başlıyor. Model, devasa metin veri kümeleri üzerinde eğitim sırasında öğrendiği kalıplara ve ilişkilere dayanarak, istatistiksel korelasyonları tanıyor ve rastgele belirteçleri okunabilir kelimelere, cümlelere ve nihayetinde tutarlı metne veya çalışan program koduna dönüştürüyor.

Bu yaklaşım, günümüzde bildiğimiz çoğu yerleşik dil modelinin (GPT-4, Gemini serisi (Gemini Diffusion'ın kendisi hariç), LLaMA veya DeepSeek gibi modeller) çalışma biçiminden temel olarak farklıdır. Bu modeller otoregresif olarak çalışır. Bu, metni kesinlikle ardışık olarak, kelime kelime, belirteç belirteç ürettikleri anlamına gelir. Her yeni kelime, daha önce üretilen kelimelere dayanarak istatistiksel olarak en olası devam olarak seçilir. Bunu, her zaman yazılan son kelimeye geri dönerek, soldan sağa doğru bir cümle yazmak gibi düşünebilirsiniz.

Otoregresif modellerin sınırlamaları: Geçmişe bir bakış

Otoregresif yöntem, şüphesiz etkileyici sonuçlar verdi ve günümüzdeki yapay zeka çılgınlığını önemli ölçüde körükledi. Bununla birlikte, kendine özgü dezavantajları da vardır:

1. Hesaplama yoğunluğu ve yavaşlığı

Her bir belirtecin sırayla hesaplanması gerektiğinden ve modeller giderek büyüdüğünden, otoregresif üretimler genellikle çok yoğun hesaplama gerektirir ve özellikle uzun metinlerde nispeten yavaş olabilir. Her adımda tüm bağlam yeniden değerlendirilmelidir.

2. Hata ve esnek olmama

Bir kez oluşturulduktan sonra, metin parçaları otoregresif bir model tarafından geriye dönük olarak düzeltilemez. Model, oluşturma sırasında metnin önceki bir bölümünün elverişsiz veya yanlış olduğunu tespit ederse, bunu doğrudan değiştiremez. Bir anlamda, kendi metninin geleceğine karşı "kördür". Bu durum, özellikle daha uzun ve karmaşık metinlerde, mantıksal tutarsızlıklara veya üslup hatalarına yol açar. Bazı yeni modeller, örneğin DeepSeek R1 veya GPT-40'ta olduğu gibi, "akıl yürütme" yöntemiyle bu sorunu ele almaya çalışır. Burada model, bir istemi birkaç aşamada "düşünür" ve nihai cevabı oluşturmadan önce sonuçlar toplar. Ancak bu, modelin içeriği tekrar tekrar dahili olarak oluşturup atması nedeniyle daha fazla işlem gücü ve zaman gerektirir.

3. İşlemede karşılaşılan zorluklar

Otoregresif bir modelin önceden oluşturulmuş metni düzenlemesi gerektiğinde, yalnızca küçük bir değişiklik gerekse bile, genellikle tüm metni sıfırdan yeniden oluşturması gerekir. Bu verimsiz ve zaman alıcıdır.

Gemini Diffusion'ın güçlü yönleri: hız, esneklik ve hassasiyet.

Gemini Diffusion tarafından kullanılan difüzyon yöntemi, birçok açıdan bu zorluklara bir yanıt niteliğindedir. Bütünsel ve yinelemeli bir yapıya sahip olması, modelin her adımda çıktısının tüm içeriğini eş zamanlı olarak gürültüden arındırıp optimize ettiği anlamına gelir.

1. Etkileyici hız

Bu, en dikkat çekici avantajlarından biridir. GPT-4o saniyede yaklaşık 50 ila 100 token üretirken, Claude 3 Sonnet yaklaşık 77, Gemini 2.0 Flash ise 245'e kadar token üretebilir; Gemini Diffusion ise saniyede 500 ila 1.000 token hızına ulaşır. X (eski adıyla Twitter) ve Reddit gibi platformlardaki kullanıcı raporlarına göre, model optimum koşullar altında saniyede 3.000 token'a kadar üretebilir. Karşılaştırma yapmak gerekirse, 1.000 token yaklaşık 650 ila 750 kelimeye karşılık gelir; bu da Gemini Diffusion'ın bir saniyede yarım ila dörtte üçü kadar A4 sayfa metin üretebileceği anlamına gelir. Bu hız, özellikle programlama kodu üretirken etkileyicidir ve model burada verimliliğini tam olarak gösterebilir.

2. Bütüncül ve esnek düzeltme

Model, metnin tamamını eş zamanlı olarak gürültüden arındırdığı için, çıktı penceresi içindeki herhangi bir yerde gizli gürültüden oluşan her bir belirtece tepki verir. Metnin sonunda oluşan bir kelime, bir sonraki adımın başında veya ortasında neyin belirtileceğini etkileyebilir. Model, üretim sürecinde bir hata, yanlışlık veya hassasiyetsizlik tespit ederse, metnin neresinde olursa olsun bunu düzeltebilir ve optimize edebilir. Bu, gelecekteki hatalar için "kör noktası" olan otoregresif modellere göre çok önemli bir avantajdır.

3. Hedefli düzenleme (metin içi boyama)

Görüntü yayılım modellerinin "iç boyama" (görüntüde bir alanı seçip yeniden oluşturarak nesne ekleme veya çıkarma) yöntemini kullanmasına benzer şekilde, Gemini Diffusion metni de çok hassas bir şekilde düzenleyebilir. Metnin tamamını baştan sona yeniden oluşturmaya gerek duymaz. Bunun yerine, istenen bölümleri ve değişikliklerden etkilenen alanları "gürültülendirebilir" ve ardından seçici olarak tekrar "gürültüden arındırabilir". Bu, metnin geri kalanını etkilemeden seçilen pasajları veya paragrafları ton veya stil açısından ayarlamayı, çevirmeyi veya optimize etmeyi mümkün kılar. Diğer dil modellerinde bu genellikle hala bir zorluktur veya aşırı zaman alır. Bu, verimli metin düzenleme ve optimizasyonu için tamamen yeni olanaklar sunar.

4. Daha doğal konuşma çıktısı

Klasik metin oluşturma işlemi kodla oluşturmaya göre biraz daha yavaş olsa da, bazı kullanıcılar Gemini Diffusion'ın diğer büyük dil modellerine kıyasla daha doğal ve insansı tınlayan metinler ürettiğini belirtiyor. Bu durum, modelin genel tutarlılığı ve üslup bütünlüğünü daha iyi korumasını sağlayan bütünsel yaklaşımından kaynaklanıyor olabilir.

Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketinde sunduğu beş katlı uzmanlığından yararlanın | Ar-Ge, XR, PR ve Dijital Görünürlük Optimizasyonu - Görsel: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

Metin yayılımının zorlukları ve açık soruları

Umut vadeden potansiyeline rağmen, metin üretimi için kullanılan yayılım yöntemi henüz yeni ve kendine özgü zorlukları da bulunmaktadır:

1. Adım sayısına bağlılık

Çıktının kalitesi, modelin gerçekleştirdiği gürültü giderme adımlarının sayısına önemli ölçüde bağlıdır. Görüntü modellerinde, kullanıcılar bu adımları genellikle manuel olarak ayarlayabilirler. Difüzyon tabanlı konuşma modellerinde de bu mümkün olsa da, ideal olarak yapay zeka sistemleri bu adımları, metnin karmaşıklığına ve istenen metin uzunluğuna dinamik olarak uyarlamalıdır.

• Çok az adım atılması düşük kaliteli, tamamlanmamış veya "gürültülü" sonuçlara yol açar. Metin tutarsız veya parçalı görünür.
• Çok fazla adım, metnin kafa karıştırıcı, çelişkili hale gelmesine veya hatta kendi içine çökmesine yol açabilir. Model esasen içeriği "aşırı düşünüyor". Bu, üretilen içeriğin modelin aşırı optimizasyon yapması ve tutarlılığını kaybetmesi nedeniyle çılgın bir duruma geri döndüğü, sözde gürültü giderme çöküşüne neden olabilir. Bu, aşırı agresif filtreleme nedeniyle aniden soyut ve tanınmaz hale gelen bir görüntüye benzetilebilir.

2. Halüsinasyonların metinsel karşılıkları:

Flux veya Minimax Image-01 gibi en büyük ve en gelişmiş yapay zeka görüntü oluşturucuları bile, model zayıflıklarından değil, difüzyon tekniğinin kendisinden kaynaklanabilecek hatalarla hâlâ mücadele ediyor. Bunlar arasında çok fazla veya çok az parmak gibi fiziksel anormallikler, rastgele öğelerin eklenmesi veya vücutların ve mimarinin bo distorted temsilleri yer alıyor. Soru şu ki, metin difüzyon modelleri de benzer "halüsinasyonlardan" ne ölçüde etkilenebilir?

• Mantıksal tutarsızlıklar: Metin mantıklı bir şekilde başlıyor, ancak sonraki bölümler önceki ifadelerle çelişiyor.
• Üslup ve ton değişiklikleri: Metnin üslubu veya tonu, bir cümlenin veya paragrafın ortasında aniden ve sebepsiz yere değişir.
• Kaotik metin yapısı: Paragraflar veya cümleler tutarsız bir şekilde düzenlenmiş, konular arasında atlamalar yapıyor veya gereksiz yere kendilerini tekrarlıyor.
• Konu dışı: Metin dilbilgisi açısından doğru olsa da, asıl konuyu veya yönergeyi tamamen ıskalıyor.
• Gerçek dışı bilgiler: Gürültü giderme birincil amaç olsa da, model istatistiksel kalıpları metne yanlış bilgi katacak şekilde yorumlayabilir.

Bu olaylar, üretilen içeriğe olan güveni zedeleyebileceğinden yoğun bir şekilde araştırılmaktadır.

Sunumun bağlamı: Yeni yapay zeka duyurularının fırtınası

Gemini Diffusion'ın nispeten az ilgi görmesi paradoksal görünebilir, ancak bu durum sunum bağlamıyla açıklanabilir. Google, Gemini Diffusion'ı geleneksel olarak yeni özelliklerin adeta bir havai fişek gösterisi olan yıllık I/O geliştirici konferansında tanıttı. Mayıs 2024'te Google'ın yaptığı duyuruların sayısı gerçekten de çok fazlaydı. Teknoloji devi, Gemini Diffusion'ın yanı sıra bir dizi başka önemli proje ve araç da sundu:

Gemini 2.5 Pro

O dönemde Google'ın kendi Gemini modelinin en akıllı versiyonu olan bu cihaz, çok modluluğu ve performansıyla zaten büyük beğeni toplamıştı.

Astra

Google'ın vizyonu, yalnızca sesli komutları anlamakla kalmayıp, aynı zamanda görsel bilgileri gerçek zamanlı olarak işleyebilen ve bunlarla etkileşim kurabilen bir yapay zeka asistanı yaratmaktır; bu da gerçek "yapay zeka ajanlarına" doğru atılmış bir adımdır.

Veo (Sürüm 3)

Metinden videoya yapay zeka teknolojisinin üçüncü sürümü, artık konuşma ve ses üretme yeteneğine de sahip olup, üretken yapay zeka videolarının sürükleyici özelliklerini önemli ölçüde genişletiyor.

Aura Akıllı Gözlükler

Dijital bilgileri gerçek dünyaya sorunsuz bir şekilde entegre etmek üzere tasarlanmış akıllı gözlüklerin bir prototipi.

Beam 3D video görüşme sistemi

Fiziksel ve dijital varlık arasındaki sınırları bulanıklaştırmak için tasarlanmış, sürükleyici video görüşmeleri için yenilikçi bir sistem.

Çığır açan yeniliklerin bu selinde, ne kadar umut vadeden olursa olsun, bir "deneyin" gerekli ilgiyi çekmesi zordu. Bir anlamda, yaygın olarak takip edilen dil modellerinin paradigmalarını alt üst etme potansiyeline sahip olmasına rağmen, daha büyük ve hemen uygulanabilir duyuruların gürültüsünde kayboldu.

Yeni bir araştırma alanı: Gemini Difüzyonunun öncülleri

Google Diffusion, bugüne kadarki en büyük metin yayılımı deneyi olabilir, ancak ilk deney olmaktan çok uzaktır. Metin için yayılım modelleri kullanma fikri nispeten yeni, ancak yoğun bir şekilde araştırılan bir alandır.

2023 gibi erken bir tarihte, Çin'deki Soochow Üniversitesi'nden bir ekip çığır açan bir çalışma yayınladı. Bu çalışmada, özellikle sağlamlık ve hata düzeltme açısından, yayılım modellerinin mevcut dil modeli mimarilerini aşabileceğini savundular. Aynı yıl, metin yayılımı kavramını pratiğe döken ilk temel modeller ortaya çıktı: Diffusion-LM ve Minimal Text Diffusion. Bu öncü projeler, henüz çok erken bir aşamada olsa da, metin üretimi için belirteç gürültüsü gidermenin temelde mümkün olduğunu gösterdi.

Bu yılın Şubat ayında (2024), bir başka ilginç model daha ortaya çıktı: Inception Labs'tan Mercury Coder. Bu model öncelikle programlama kodu üretimine odaklandı ve bu özel uygulama alanında difüzyon modellerinin geleneksel dil modellerini aşan dikkat çekici bir hıza ulaşabileceğini kanıtladı.

Nisan 2024'teki Google I/O'dan kısa bir süre önce, Hong Kong Üniversitesi ve Huawei'nin Nuh'un Gemisi Laboratuvarı, Difüzyon Büyük Dil Modeli Dream 7B'yi tanıttı. Gemini Diffusion'ın sunumuna kadar Dream 7B, metin için mevcut en büyük difüzyon modeliydi. Yetenekleri ve temel mimarisi, önde gelen yapay zeka araştırmacılarının dikkatini çekti. Sinir ağlarına dair derin içgörüleriyle tanınan eski bir OpenAI araştırmacısı olan Andrej Karpathy, Dream 7B hakkında yorum yaparak, otoregresif modellere kıyasla tamamen farklı bir "psikoloji" veya benzersiz güçlü ve zayıf yönleri ortaya çıkarma potansiyeline dikkat çekti.

Tüm bu projeler Gemini Diffusion'ın yolunu açtı ve araştırma topluluğunun otoregresif modellerin sınırlamalarını uzun zamandır fark ettiğini ve alternatif yaklaşımlar aradığını gösterdi. Anonim kalmak isteyen bir yapay zeka araştırmacısı, Gemini Diffusion'ın sunumundan sonra bu modelin artık "yaklaşımın önemini" kanıtladığını ve "bu yönde daha fazla araştırma yapılması gerektiğini" doğruladı. Özellikle mobil cihazlarda ve daha az güçlü sunucularda konuşma modelleri için potansiyelini vurguladı; burada difüzyon tabanlı LLM'ler "tamamen oyun değiştirici" olabilir. Bunun nedeni, gürültü giderme işleminin doğasında var olan paralelleştirilebilirlik özelliğidir; bu işlem, otoregresif modellerin sıralı yapısına kıyasla belirli donanım mimarileri arasında daha etkili bir şekilde dağıtılabilir.

Devrim niteliğindeki sonuçlar ve geleceğe bakış

Gemini Diffusion'ın tanıtımı, diğer devlerin gölgesinde kalmış olsa da, yapay zekanın gelişiminde önemli bir adımdır. Bu, yalnızca teknolojik bir yeniliği temsil etmekle kalmaz, aynı zamanda dil modellerinin mimarisinde potansiyel bir paradigma değişimine de işaret eder.

Bu durum gelecekte ne anlama gelebilir?

1. Daha verimli yapay zeka uygulamaları

Veri işleme hızı ve hassasiyetindeki muazzam yetenek, birçok alanda üretken yapay zeka uygulamalarında devrim yaratabilir. Video görüşmelerinde gerçek zamanlı metin oluşturmayı, geliştirme ortamlarında hızlı kod üretmeyi veya karmaşık belgelerin anlık özetlerini düşünün.

2. Mobil cihazlarda yapay zeka

Bahsedilen, daha az güçlü donanımlar için sağlanan avantaj çok önemlidir. Yayılım modelleri akıllı telefonlarda veya uç cihazlarda verimli bir şekilde çalışabilirse, bu durum bulut sunucularına olan bağımlılığı azaltacağından yapay zekanın erişilebilirliğini ve kullanışlılığını önemli ölçüde artıracaktır.

3. Yaratıcı metin düzenleme

Yazarlar, gazeteciler veya pazarlama uzmanları, belgenin genel akışını bozmadan belirli metin bölümlerindeki stil, ton veya içeriği seçici olarak ayarlamak için "İç Boyama" işlevinden yararlanabilirler. Bu, revizyon sırasında eşi benzeri görülmemiş bir hassasiyet ve kontrol düzeyi sağlar.

4. Sağlam ve tutarlı içerik

“Halüsinasyonlar” ve “gürültü giderme çökmesi” gibi zorlukların üstesinden gelinirse, yayılım modelleri mevcut modellere göre mantıksal olarak tutarlı ve üslup açısından uyumlu metinler üretebilir. Bu, daha güvenilir yapay zeka üretimine doğru atılmış önemli bir adım olacaktır.

5. Yeni yapay zeka yetenekleri

Bütüncül yaklaşım, yayılım modellerinin diğer görev türlerini daha iyi çözmesine veya yeni hata türlerinden kaçınmasına olanak sağlayabilir. Özellikle karmaşık anlatı yapıları oluşturmak veya senaryo yazmak gibi, sıralı mükemmellikten ziyade küresel tutarlılığın önceliklendirildiği görevler için oldukça uygun olabilirler.

Gemini Diffusion: Yapay zekâ metin üretiminde sessiz devrim

Gemini Difüzyonu gibi potansiyel olarak çığır açıcı bir modelin (ki bu arada, bekleme listesiyle bile incelenebiliyor) kamuoyunun bu kadar az ilgisini çekmesi, yapay zeka alanındaki hızlı gelişmeyi yansıtıyor. Yeni modellerin ve paradigmaların ortaya çıkma hızı baş döndürücü. Ancak tam da "gözden uzak" bu tür deneylerde, bir sonraki büyük devrimin gerçek potansiyeli genellikle gizlidir.

Metin alanındaki difüzyon modellerinin nasıl gelişmeye devam edeceğini ve yerleşik otoregresif mimarileri gerçekten zorlayıp zorlayamayacaklarını, hatta yerlerini alıp alamayacaklarını görmek heyecan verici olacak. Google'ın Gemini Diffusion ile başlattığı şey sadece bir deneyden daha fazlası; daha hızlı, daha esnek ve belki de daha sezgisel bir metin üretiminin olası geleceğine işaret eden bir gösterge. Bu, araştırmaları bu umut vadeden yöne doğru güçlü bir şekilde ilerlemeye çağıran bir çağrı çünkü yapay zeka dünyası en sessiz, ancak en önemli adımlarından birini atmış olabilir.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus