Sayılarla yapay zeka modelleri: En iyi 15 büyük dil modeli – 149 temel model / “temel modeller” – 51 makine öğrenimi modeli

🤖📈 Yapay zeka (AI) son yıllarda önemli ilerleme kaydetti ve çeşitli endüstriler ve araştırma alanları üzerinde dikkate değer bir etki yarattı. Özellikle büyük dil modellerinin (LLM'ler) ve temel modellerin geliştirilmesi, yapay zeka teknolojilerinin potansiyelini ve uygulama aralığını genişletti. Bu yazıda yapay zeka modelleri alanındaki güncel gelişmelere, bunların önemine ve olası uygulamalarına detaylı bir şekilde bakacağız.

Bu alandaki araştırma ve teknolojik ilerlemeler çok dinamik bir şekilde geliştiğinden, yapay zeka modellerinin sayısı ve geliştirilmesine ilişkin belirtilen rakamların dalgalanmalara maruz kalabileceğini unutmamak önemlidir. Olası sapmalara rağmen, listelenen veriler sağlam bir rehberlik sağlıyor ve yapay zeka modellerinin mevcut durumunun yanı sıra büyüyen potansiyelleri ve etkileri hakkında net bir genel bakış sağlıyor. Yapay zekadaki önemli eğilimleri ve gelişmeleri anlamak için temsili bir temel görevi görürler.

Yapay zeka modellerine genel bakış: En iyi 15 dil modeli – 149 temel model – 51 makine öğrenimi modeli – Resim: Xpert.Digital

✨🗣️ En İyi 15 Büyük Dil Modeli (LLM)

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), doğal dili işlemek, anlamak ve oluşturmak için özel olarak tasarlanmış güçlü yapay zeka modelleridir. Bu modeller çok büyük veri kümelerine dayanır ve karmaşık sorulara bağlamsal ve tutarlı yanıtlar sağlamak için gelişmiş makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Şu anda yapay zeka teknolojisinin çeşitli alanlarında merkezi bir rol oynayan 15 ana dil modeli bulunmaktadır.

Önde gelen LLM'ler arasında o1 (Yeni), GPT-4, Gemini ve Claude 3 gibi modeller yer almaktadır. Bu modeller, multimodal işlemede dikkate değer ilerlemeler kaydetmiştir; bu, yalnızca metni değil aynı zamanda ses ve görüntü gibi diğer veri formatlarını da yorumlayabildikleri ve üretebildikleri anlamına gelir. Bu çok modluluk yeteneği, görüntü tanımlama ve ses analizinden karmaşık diyalog sistemlerine kadar çeşitli yeni uygulamaların önünü açıyor.

Özellikle etkileyici modellerden biri, Massive Multitask Language Understanding (MMLU) kriterinde insani performans seviyelerine ulaşan ilk yapay zeka modeli olan Gemini Ultra'dır. Bu kıyaslama, bir modelin çeşitli dil tabanlı görevleri aynı anda yerine getirme yeteneğini ölçer; bu, sohbet robotları, çeviri sistemleri ve otomatik müşteri destek çözümleri gibi birçok pratik uygulama için önemlidir.

Birkaç düzine daha iyi bilinen dil modeli var, ancak kesin bir genel bakış eksik. Şirketler ve araştırma kurumları sürekli olarak yeni modeller geliştirip mevcut modelleri iyileştirdikçe bu sayı sürekli artıyor.

İşte en önemli en iyi 15 dil modeline güncel genel bakış

• o1
• GPT-4
• GPT3.5
• Claude
• Çiçek açmak
• tutarlı
• Şahin
• LLaMA
• LaMDA
• Aydınlık
• Orka
• Vicuna 33B
• PALM
• Vicuna 33B
• Dolly 2.0
• Guanaco-65B

🌍🛠️ Temel Modelleri: Modern yapay zekanın temeli

Büyük dil modellerine ek olarak temel modeller de yapay zekanın daha da geliştirilmesinde önemli bir rol oynuyor. GPT-4, Claude 3 ve Gemini'yi de içeren temel modeller, çok büyük ve çoğunlukla çok modlu veri kümeleri üzerinde eğitilen son derece büyük yapay zeka sistemleridir. Başlıca avantajları, her seferinde yeni bir model geliştirmeye gerek kalmadan birçok farklı göreve uygulanabilmeleridir. Bu esneklik ve ölçeklenebilirlik, Temel modellerini endüstri, bilim ve teknolojideki çeşitli uygulamalar için vazgeçilmez bir araç haline getirmektedir.

2023 yılında dünya çapında toplam 149 Foundation modeli piyasaya sürüldü; bu sayı, 2022'ye kıyasla iki kattan fazla arttı. Bu, bu modellerin hızlı büyümesini ve artan ilgisini göstermektedir. Bu modellerin yaklaşık %65,7'sinin açık kaynaklı modeller olması dikkat çekiyor ve bu da bu alanda araştırma ve geliştirmeyi teşvik ediyor. Açık kaynak modelleri, dünya çapındaki geliştiricilerin ve araştırmacıların mevcut modeller üzerine inşa etmelerine ve bunları kendi amaçlarına göre uyarlamalarına olanak tanır. Bu, yapay zeka alanındaki yeniliklerin hızlanmasına önemli ölçüde katkıda bulunuyor.

Temel modellerin daha yaygın hale gelmesinin bir nedeni, büyük veri kümelerini verimli bir şekilde yönetme ve daha önce manuel olarak yapılması gereken görevleri otomatikleştirme yetenekleridir. Örneğin tıpta büyük miktarlarda hasta verilerini analiz etmek ve teşhisleri desteklemek için kullanılırlar. Finans sektöründe dolandırıcılık tespitine ve risk değerlendirmesine yardımcı olurken, otomotiv sektöründe otonom sürüş teknolojilerinin geliştirilmesine yardımcı oluyorlar.

🚀📈 Makine öğrenimi modelleri: Yapay zeka geliştirmenin motoru

Temel modellere ek olarak, özel makine öğrenimi modelleri de modern yapay zeka ortamında önemli bir rol oynamaktadır. Bu modeller belirli sorunları çözmek için tasarlanmıştır ve genellikle akademi ve endüstri arasındaki yakın işbirliği içinde geliştirilir. Stanford İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü'nün (HAI) AI Endeksine göre 2023 yılında 87 makine öğrenimi modeli piyasaya sürüldü. Bu sayının 51'i sanayi şirketleri tarafından geliştirilen modellere, 15'i ise akademik araştırmalardan elde edilen modellere bölünmüştür. Bilim ve endüstri arasındaki işbirlikleriyle 21 model daha oluşturuldu.

Bu eğilim, akademik araştırma ile endüstriyel uygulama arasındaki sınırların giderek bulanıklaştığını göstermektedir. Bilim ve şirketler arasındaki işbirlikleri, hızla uygulamaya konulabilecek yapay zeka çözümlerinin daha hızlı geliştirilmesine yol açıyor. Bunun bir örneği, imalat endüstrisindeki üretim süreçlerini optimize etmek veya e-ticaret endüstrisindeki öneri sistemlerini iyileştirmek için makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesidir.

Makine öğrenimi modelleri de araştırmalarda çok önemlidir. Büyük miktardaki verilerdeki karmaşık kalıpları tanımayı ve geleneksel yöntemlere dayalı olarak pek mümkün olmayan tahminlerde bulunmayı mümkün kılarlar. Bunun bir örneği, genetik anormallikleri tanımlamak ve nadir hastalıklar için yeni tedaviler geliştirmek için kullanılan makine öğrenimi modellerinin genomik araştırmalarda uygulanmasıdır.

🌐🔀 Çok modluluk: Yapay zekanın geleceği

Yapay zeka gelişimindeki önemli bir eğilim, modellerin artan çok modluluğudur. Çok modlu yapay zeka modelleri, metin, resim, ses ve hatta video gibi farklı türdeki verileri aynı anda işleyebilir ve birleştirebilir. Bu yetenek, daha kapsamlı ve çok yönlü yapay zekaya doğru kritik bir adımdır.

Multimodal modellerin uygulanmasına bir örnek, otomatik görüntü tanımlamasıdır. Model, görüntüyü analiz eder ve görüntüde görülebilenlerin tutarlı, dilsel bir tanımını oluşturur. Bu tür modeller, görme engelli kişilerin görsel bilgileri daha iyi anlamalarına yardımcı olabilecekleri erişilebilirlik gibi alanlarda uygulama alanı bulur. Ek olarak, eğlence endüstrisinde, kullanıcıların eylemlerine ve girdilerine yanıt veren etkileşimli filmler ve oyunlar oluşturmak için çok modlu yapay zeka modelleri kullanılabilir.

Çok modlu yapay zeka modellerinden yararlanabilecek bir diğer alan ise tıbbi teşhistir. Görüntü verilerinin (örneğin röntgen), metin verilerinin (örneğin hasta dosyaları) ve ses verilerinin (örneğin doktor konuşmaları) eş zamanlı olarak analiz edilmesiyle teşhis doğruluğu önemli ölçüde iyileştirilebilir.

🛠️⚖️ Zorluklar ve etik yönler

Ancak etkileyici ilerlemeye rağmen yapay zeka modellerinin geliştirilmesi ve devreye alınmasıyla ilgili zorluklar da var. En büyük zorluklardan biri önyargı sorunudur. Yeterince çeşitliliğe sahip olmayan veri kümeleri üzerinde eğitilen yapay zeka modelleri, önyargıyı ve ayrımcılığı artırabilir. Yapay zeka ceza adaleti veya personel alımı gibi hassas alanlarda kullanıldığında bu özellikle sorunlu olabilir.

Diğer bir husus ise yapay zeka modellerinin izlenebilirliği ve açıklanabilirliğidir. Basit makine öğrenimi modellerinin anlaşılması genellikle nispeten kolay olsa da, yüksek lisans ve temel modeller gibi karmaşık modeller giderek daha fazla "kara kutu" haline geliyor. Bu, kullanıcıların modelin neden belirli bir karar verdiğini anlamasının genellikle zor olduğu anlamına gelir. Bu, özellikle aşağıdaki gibi güvenlik açısından kritik uygulamalarda problemlidir: B. tıpta veya finansta.

Veri güvenliği sorunu da var. Temel modellerin verimli bir şekilde çalışması için büyük miktarda veri gerekir. Bu genellikle kişisel veya hassas bilgileri içerir. Bu nedenle, bu verilerin saklanması ve işlenmesi, kötüye kullanımı ve veri sızıntılarını önlemek amacıyla özellikle güvenli olacak şekilde tasarlanmalıdır.

🎯🧠 Yapay zekadaki potansiyel

Yapay zeka modellerinin, özellikle de büyük dil modellerinin ve temel modellerin hızlı gelişimi, yapay zekanın sahip olduğu potansiyeli etkileyici bir şekilde gösteriyor. Bu modeller teknolojiyle etkileşim şeklimizi temelden değiştirdi ve çeşitli endüstrilerde çok sayıda yeni uygulamanın önünü açtı. Yapay zeka sistemlerinin artan çok modluluğu önümüzdeki yıllarda daha da büyük bir rol oynayacak ve yeni, yenilikçi uygulamalara olanak tanıyacak.

Ancak aynı zamanda bu teknolojilerin kullanımıyla ilgili etik zorluklar ve risklerin de ciddiye alınması gerekmektedir. Yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve uygulanmasında her zaman insanı merkezde tutması ve bu teknolojilerin sorumlu ve şeffaf bir şekilde kullanılması önemlidir.

Yapay zekanın geleceği hâlâ heyecan verici ve kapsamlı bir dönüşümün henüz başında olduğumuz açık. Yapay zeka hızlı bir şekilde ilerlemeye devam edecek ve günlük yaşamlarımızda ve iş dünyamızda giderek daha büyük bir rol oynayacak.

📣 Benzer konular

• 🤖 Yapay zeka devrimi
• 🧠 Büyük Dil Modellerindeki Gelişmeler
• 🌐 Temel Modelleri: Modern yapay zekanın omurgası
• 💡 Bir bakışta makine öğrenimi modelleri
• 🎨 Multimodal AI ve uygulamaları
• 📉 Yapay zekadaki zorluklar ve etik hususlar
• 🚀 Yapay zekanın gelecekteki beklentileri
• 🏭 Yapay zekanın endüstrideki uygulamaları
• 🔍 Temel modellerin araştırmaya etkisi
• 🛡 Yapay zekada güvenlik ve açıklanabilirlik

#️⃣ Hashtag'ler: #Yapay Zeka #LargeLanguageModels #FoundationModels #MachineLearning #Multimodality

Yapay zekanın Kızıl Okyanusu'ndan uzmanlaşmanın Mavi Okyanusu'na ve şeffaflık, veri koruma ve veri güvenliğinin benzersiz satış noktalarına - Resim: Xpert.Digital

Aleph Alpha, stratejisinde akıllı bir değişiklik peşinde: Şirket, büyük yapay zeka dil modellerinin yapay zekasının kalabalık "Kızıl Okyanus"undan çıkıyor ve kendisini uzmanlık ve benzersiz USP'lerin "Mavi Okyanus"unda konumlandırıyor. Yapay zeka şirketlerinin teknoloji devleri, hala belirsiz olan bir pazarda kendilerine yer edinmeye ve kendilerini göstermeye çalışırken, Aleph Alpha şeffaflık, veri koruma ve güvenlik konularında benzersiz bir yaklaşımla rekabette öne çıkıyor. Bu alanlar yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynuyor ancak büyük pazar oyuncuları tarafından hızlı inovasyon ve maliyet düşürme adına sıklıkla ihmal ediliyor.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Aleph Alpha: Gizlilik ve güvenliğe odaklanma sayesinde yapay zekada lider

☑️ Sektör uzmanı, 2.500'den fazla uzman makalenin yer aldığı kendi Xpert.Digital endüstri merkeziyle burada

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