LLMOps veya bir kuruluştaki dil modellerinin etkili bir şekilde nasıl yönetileceği | İş dünyasında yapay zeka #125

Yayınlanan: 2024-05-27

Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) potansiyelinden tam anlamıyla yararlanmak için şirketlerin bu gelişmiş sistemleri yönetmeye yönelik etkili bir yaklaşım uygulaması gerekir. Doğal görünen metinler oluşturabilir, kod oluşturabilir ve büyük veri kümelerinde önemli bilgileri bulabilirler. LLM'ler, kurumsal görevlerin yerine getirilmesini iyileştirme konusunda muazzam bir potansiyele sahiptir, ancak aynı zamanda eğitimden yönlendirme tekniklerine ve üretim dağıtımına kadar tüm yaşam döngülerinin uzman yönetimini de gerektirirler. Çözüm, büyük dil modelleri için bir dizi en iyi operasyonel uygulama olan LLMOps'tur. Okumaya devam etmek.

LLMOps – içindekiler tablosu

Yüksek Lisans'lar nasıl çalışır ve şirketlerde ne için kullanılır?
LLMOps nedir?
MLOps ve LLMOps — benzerlikler ve farklılıklar
LLMOps'un temel ilkeleri
Özet

Yüksek Lisans'lar nasıl çalışır ve şirketlerde ne için kullanılır?

LLMOps'u tartışmadan önce büyük dil modellerinin ne olduğunu açıklayalım. Bunlar, kitaplardan web makalelerine, kaynak kodlarına, aynı zamanda resimlere ve hatta videoya kadar çok büyük metin koleksiyonları üzerinde eğitilmiş makine öğrenimi sistemleridir. Sonuç olarak, insan dilinin gramerini, anlambilimini ve bağlamını anlamayı öğrenirler. İlk kez 2017 yılında Google araştırmacıları tarafından “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf) makalesinde tanımlanan transformatör mimarisini kullanıyorlar. Bu onların bir cümledeki sonraki kelimeleri tahmin etmelerine, akıcı ve doğal bir dil oluşturmalarına olanak tanır.

Çok yönlü araçlar olarak, şirketlerdeki Yüksek Lisanslar diğer şeylerin yanı sıra yaygın olarak kullanılmaktadır:

Yalnızca anahtar kelimelerin değil, sorgunun anlaşılmasına dayalı olarak ilgili bilgilerin verimli bir şekilde alınması için dahili vektör veritabanları oluşturmak ; buna bir örnek, ilgili tüm yasaların ve mahkeme kararlarının bir vektör veritabanını oluşturmak için LLM'yi kullanan bir hukuk firması olabilir. Bu, belirli bir duruma ilişkin bilgi anahtarının hızlı bir şekilde alınmasına olanak tanır,
komut dosyaları ve belgeler oluşturarak CI süreçlerini/CD'yi (Sürekli Entegrasyon/Sürekli Dağıtım) otomatikleştirme - büyük teknoloji şirketleri, otomatik olarak kod oluşturmak, birim testleri yapmak ve yeni yazılım özelliklerini belgelemek, sürüm döngülerini hızlandırmak için LLM'leri kullanabilir,
Verilerin toplanması, hazırlanması ve etiketlenmesi — Yüksek Lisans, diğer makine öğrenimi modellerinin eğitimi için gerekli olan büyük miktardaki metin, görüntü veya ses verilerinin işlenmesine ve sınıflandırılmasına yardımcı olabilir.

Şirketler ayrıca önceden eğitilmiş LLM'leri, onlara özel dil ve iş bağlamı öğreterek (ince ayar) kendi sektörleriyle eşleştirebilirler.

Ancak içerik oluşturma, dil çevirisi ve kod geliştirme, kuruluştaki yüksek lisans programlarının en yaygın kullanım alanlarıdır. Aslında Yüksek Lisans'lar tutarlı ürün açıklamaları, iş raporları oluşturabilir ve hatta programcıların farklı programlama dillerinde kaynak kodu yazmalarına yardımcı olabilir.

LLM'nin muazzam potansiyeline rağmen kuruluşların ilgili zorlukların ve sınırlamaların farkında olması gerekir. Bunlar arasında hesaplama maliyetleri, eğitim verilerinde önyargı riski, modellerin düzenli olarak izlenmesi ve ayarlanması ihtiyacı ile güvenlik ve gizlilik zorlukları yer alıyor. Modellerin mevcut geliştirme aşamasında ürettiği sonuçların, içlerinde meydana gelen hatalar (halüsinasyonlar) nedeniyle insan gözetimi gerektirdiğini de akılda tutmak önemlidir.

Kaynak: DALL·E 3, istem: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

LLMOps nedir?

LLMOps veya Büyük Dil Modeli İşlemleri, üretim ortamlarında büyük dil modellerinin (LLM'ler) etkili bir şekilde dağıtılmasına ve yönetilmesine yönelik bir dizi uygulamadır. LLMOps ile yapay zeka modelleri soruları hızlı ve verimli bir şekilde yanıtlayabilir, özetler sunabilir ve karmaşık talimatları yürütebilir; bu da daha iyi bir kullanıcı deneyimi ve daha fazla iş değeri sağlar. LLMOps, büyük dil modellerinin yaşam döngüleri boyunca geliştirilmesini, konuşlandırılmasını ve yönetilmesini kolaylaştıran bir dizi uygulama, prosedür ve iş akışını ifade eder.

LLM'lerin özel gereksinimlerine göre uyarlanmış MLOps (Makine Öğrenimi Operasyonları) konseptinin bir uzantısı olarak görülebilirler. Google'dan Vertex AI (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) veya IBM Watson gibi LLMOps platformları Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio), model kitaplıklarının daha verimli yönetilmesine olanak tanır, operasyonel maliyetleri azaltır ve daha az teknik personelin Yüksek Lisans ile ilgili görevleri gerçekleştirmesine olanak tanır.

Geleneksel yazılım operasyonlarından farklı olarak LLMOps'un aşağıdakiler gibi karmaşık zorluklarla uğraşması gerekir:

büyük miktarda veriyi işleyerek,
hesaplama gerektiren modellerin eğitimi,
Şirkette LLM'lerin uygulanması,
bunların izlenmesi ve ince ayarlanması,
hassas bilgilerin güvenliğini ve gizliliğini sağlamak.

LLMOps, şirketlerin gelişmiş ve hızla gelişen yapay zeka çözümlerine giderek daha fazla güvendiği mevcut iş ortamında özel bir önem taşıyor. İlgili süreçlerin standartlaştırılması ve otomatikleştirilmesi LLMOps Bu modellerle kuruluşların doğal dil işlemeye dayalı yenilikleri daha verimli bir şekilde uygulamalarına olanak tanır.

Kaynak: IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio)

MLOps ve LLMOps — benzerlikler ve farklılıklar

LLMOps, MLOps'un iyi uygulamalarından geliştirilmiş olsa da, büyük dil modellerinin doğası gereği farklı bir yaklaşım gerektirir. Bu farklılıkları anlamak, Yüksek Lisans'ı etkili bir şekilde uygulamak isteyen şirketler için çok önemlidir.

MLOps gibi LLMOps da verilerle ilgilenen Veri Bilimcileri, DevOps mühendisleri ve BT profesyonellerinin işbirliğine dayanır. Ancak LLMOps'ta aşağıdakilere daha fazla vurgu yapılır:

Klasik makine öğrenimi metrikleri yerine BLEU (çevirilerin kalitesini ölçen) ve ROUGE (metin özetlerini değerlendiren) gibi performans değerlendirme metrikleri ,
hızlı mühendisliğin kalitesi - yani Yüksek Lisans'tan istenen sonuçları elde etmek için doğru sorguları ve bağlamları geliştirmek,
kullanıcılardan sürekli geri bildirim – modelleri tekrar tekrar geliştirmek için değerlendirmeleri kullanmak,
Sürekli dağıtım sırasında insanlar tarafından yapılan kalite testlerine daha fazla önem verilmesi ,
vektör veritabanlarının bakımı.

Bu farklılıklara rağmen, MLOps ve LLMOps ortak bir hedefi paylaşıyor: tekrarlanan görevleri otomatikleştirmek ve verimliliği artırmak için sürekli entegrasyonu ve dağıtımı teşvik etmek. Bu nedenle LLMOps'un benzersiz zorluklarını anlamak ve stratejileri büyük dil modellerinin özelliklerine uyarlamak çok önemlidir.

LLMOps'un temel ilkeleri

LLMOps'un başarılı bir şekilde uygulanması, çeşitli temel ilkelere bağlı kalmayı gerektirir. Bunların uygulanması, bir kuruluştaki Yüksek Lisans'ın potansiyelinin etkili ve güvenli bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlayacaktır. LLMOps'un aşağıdaki 11 ilkesi, kuruluştaki LLM'lerin hem oluşturulması, operasyonlarının optimize edilmesi hem de performansının izlenmesi için geçerlidir.

Bilgi işlem kaynaklarını yönetme. Eğitim gibi LLM süreçleri çok fazla bilgi işlem gücü gerektirir, bu nedenle Sinir Ağı İşleme Birimi (NPU) veya Tensör İşleme Birimi (TPU) gibi özel işlemcilerin kullanılması bu işlemleri önemli ölçüde hızlandırabilir ve maliyetleri azaltabilir. Maksimum verimlilik için kaynakların kullanımı izlenmeli ve optimize edilmelidir.
Modellerin sürekli izlenmesi ve bakımı . İzleme araçları, model performansındaki düşüşleri gerçek zamanlı olarak tespit ederek hızlı yanıt verilmesini sağlar. Kullanıcılardan ve uzmanlardan geri bildirim toplamak, modelin uzun vadeli etkinliğini garanti altına alacak şekilde yinelemeli olarak geliştirilmesine olanak tanır.
Doğru veri yönetimi . LLM'lerin yaşam döngüsü boyunca büyük miktarlarda verinin verimli bir şekilde depolanmasına ve alınmasına olanak tanıyan yazılımın seçilmesi çok önemlidir. Veri toplama, temizleme ve işleme süreçlerinin otomatikleştirilmesi, model eğitimi için sürekli olarak yüksek kaliteli bilgi sağlanmasını sağlayacaktır.
Veri Hazırlama. Kaliteyi sağlamak için verilerin düzenli olarak dönüştürülmesi, toplanması ve ayrılması esastır. İşbirliğini kolaylaştırmak ve verimliliği artırmak için veriler ekipler arasında görünür ve paylaşılabilir olmalıdır.
Hızlı mühendislik . Hızlı mühendislik, LLM'ye doğal dilde ifade edilen net komutlar vermeyi içerir. Dil modelleri tarafından verilen yanıtların doğruluğu ve tekrarlanabilirliği ile bağlamın doğru ve tutarlı kullanımı büyük ölçüde yönlendirmelerin doğruluğuna bağlıdır.
Uygulama . Maliyetleri optimize etmek için önceden eğitilmiş modellerin belirli görevlere ve ortamlara göre uyarlanması gerekir. NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) ve ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) gibi platformlar, modellerin boyutunu küçültmek ve performanslarını hızlandırmak için derin öğrenme optimizasyon araçları sunar.
Felaket kurtarma . Modellerin, verilerin ve konfigürasyonların düzenli olarak yedeklenmesi, sistem arızası durumunda iş sürekliliğini sağlar. Veri çoğaltma ve yük dengeleme gibi yedeklilik mekanizmalarının uygulanması tüm çözümün güvenilirliğini artırır.
Etik model geliştirme. Eğitim verilerinde ve model sonuçlarında, sonuçları bozabilecek ve adil olmayan veya zararlı kararlara yol açabilecek her türlü önyargı öngörülmeli, tespit edilmeli ve düzeltilmelidir. Şirketler, LLM sistemlerinin sorumlu ve etik gelişimini sağlayacak süreçleri uygulamalıdır.
İnsanlardan geri bildirim . LLM görevleri genellikle açık uçlu olduğundan, modeli kullanıcı geri bildirimi (RLHF – İnsan Geri Bildiriminden Güçlendirme Öğrenme) yoluyla güçlendirmek, performansını önemli ölçüde artırabilir. İnsan muhakemesi, modelin tercih edilen davranışlara göre ayarlanmasına olanak tanır.
Yüksek Lisans zincirleri ve boru hatları . LangChain (https://python.langchain.com/) ve LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) gibi araçlar, birden fazla LLM çağrısını zincirlemenize ve karmaşık görevleri gerçekleştirmek için harici sistemlerle etkileşime girmenize olanak tanır. Bu, Yüksek Lisans'a dayalı kapsamlı uygulamalar oluşturmanıza olanak tanır.
Model ayarlama Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) veya TensorFlow (https:///www.tensorflow.org) gibi açık kaynaklı kütüphaneler /), eğitim algoritmalarını ve kaynak kullanımını optimize ederek model performansının iyileştirilmesine yardımcı olur. Uygulamanın yanıt verebilirliğini sağlamak için model gecikmesini azaltmak da çok önemlidir.

Kaynak: Tensör Akışı (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl)

Özet

LLMOps, şirketlerin gelişmiş dil modellerini güvenli ve güvenilir bir şekilde dağıtmasına ve kuruluşların doğal dil işleme teknolojilerinden nasıl yararlandığını tanımlamasına olanak tanır. Kuruluşlar, süreçleri otomatikleştirerek, sürekli izleyerek ve belirli iş ihtiyaçlarına uyarlayarak, içerik oluşturma, görev otomasyonu, veri analizi ve diğer birçok alanda Yüksek Lisans'ın muazzam potansiyelinden tam olarak yararlanabilirler.

LLMOps, MLOps'un en iyi uygulamalarından geliştirilmiş olsa da, büyük dil modellerini yönetmenin zorluklarına göre uyarlanmış farklı araçlara ve stratejilere ihtiyaç duyar. Şirketler ancak dikkatli ve tutarlı bir yaklaşımla güvenlik, ölçeklenebilirlik ve mevzuat uyumluluğunu sağlarken bu çığır açan teknolojiyi etkili bir şekilde kullanabilecektir.

LLM'ler daha gelişmiş hale geldikçe LLMOps'un rolü de büyüyor ve kuruluşlara bu güçlü yapay zeka sistemlerini kontrollü ve sürdürülebilir bir şekilde dağıtmak için sağlam bir temel sağlıyor. LLMOps yetkinliklerini geliştirmeye yatırım yapan şirketler, doğal dil işlemeye dayalı yeniliklerden yararlanma konusunda stratejik bir avantaja sahip olacak ve dijital dönüşümün ön saflarında yer almalarına olanak tanıyacak.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney
BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.
Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
Otomatik sosyal medya gönderileri
Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
Yönetici için yapay zeka araçları
Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
İş dünyasında yapay zeka - Giriş
NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
Otomatik belge işleme
Google Translate vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
İş Zekası Nedir?
Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
İçerik yönetiminde yapay zeka
Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
Eğitim Teknolojisinde Yapay Zeka. Yapay zeka potansiyelini kullanan şirketlere 3 örnek
Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü
Yapay zeka içerik dedektörleri. Buna değerler mi?
ChatGPT, Bard ve Bing'e karşı. Hangi yapay zeka sohbet robotu yarışa liderlik ediyor?
Chatbot AI, Google aramanın rakibi mi?
İK ve İşe Alım için Etkili ChatGPT İstemleri
Hızlı mühendislik. Hızlı bir mühendis ne yapar?
AI Mockup oluşturucu. En iyi 4 araç
AI ve başka ne var? 2024'te iş dünyasına yönelik en önemli teknoloji trendleri
Yapay zeka ve iş etiği. Neden etik çözümlere yatırım yapmalısınız?
Meta yapay zeka. Facebook ve Instagram'ın yapay zeka destekli özellikleri hakkında bilmeniz gerekenler nelerdir?
AI düzenlemesi. Bir girişimci olarak bilmeniz gerekenler nelerdir?
Yapay zekanın iş dünyasında 5 yeni kullanımı
Yapay zeka ürünleri ve projeleri – diğerlerinden nasıl farklılar?
Yapay zeka destekli süreç otomasyonu. Nereden başlamalı?
Bir yapay zeka çözümünü bir iş sorunuyla nasıl eşleştirirsiniz?
Ekibinizin uzmanı olarak yapay zeka
Yapay zeka ekibi ve rol paylaşımı
Yapay zekada kariyer alanı nasıl seçilir?
Ürün geliştirme sürecine yapay zekayı eklemek her zaman değer mi?
İK'da yapay zeka: İşe alım otomasyonu İK ve ekip gelişimini nasıl etkiler?
2023'ün en ilginç 6 yapay zeka aracı
Yapay zekanın yol açtığı en büyük 6 iş kazası
Şirketin yapay zeka olgunluk analizi nedir?
B2B kişiselleştirme için yapay zeka
ChatGPT kullanım durumları. 2024'te ChatGPT ile işinizi nasıl geliştirebileceğinize dair 18 örnek
Mikro öğrenme. Yeni beceriler edinmenin hızlı bir yolu
2024'te şirketlerdeki en ilginç yapay zeka uygulamaları
Yapay zeka uzmanları ne yapar?
Yapay zeka projesi ne gibi zorluklar getiriyor?
2024'te işletmeler için en iyi 8 yapay zeka aracı
CRM'de yapay zeka. Yapay zeka CRM araçlarında neyi değiştiriyor?
UE AI Yasası. Avrupa yapay zeka kullanımını nasıl düzenliyor?
Sora. OpenAI'nin gerçekçi videoları işi nasıl değiştirecek?
En iyi 7 yapay zeka web sitesi oluşturucusu
Kodsuz araçlar ve yapay zeka yenilikleri
Yapay zekayı kullanmak ekibinizin üretkenliğini ne kadar artırır?
Pazar araştırması için ChatGTP nasıl kullanılır?
Yapay zeka pazarlama kampanyanızın kapsamını nasıl genişletebilirsiniz?
"Hepimiz geliştiriciyiz". Vatandaş geliştiriciler şirketinize nasıl yardımcı olabilir?
Taşımacılık ve lojistikte yapay zeka
Yapay zeka hangi iş sıkıntılı noktalarını düzeltebilir?
Medyada yapay zeka
Bankacılık ve finansta yapay zeka. Stripe, Monzo ve Grab
Seyahat endüstrisinde yapay zeka
Yapay zeka yeni teknolojilerin doğuşunu nasıl teşvik ediyor?
Yapay zekanın sosyal medyada devrimi
E-ticarette yapay zeka. Küresel liderlere genel bakış
En iyi 4 yapay zeka görseli oluşturma aracı
Veri analizi için en iyi 5 yapay zeka aracı
Şirketinizdeki yapay zeka stratejisi - nasıl oluşturulur?
En iyi AI kursları – 6 harika öneri
Yapay zeka araçlarıyla sosyal medya dinlemeyi optimize etme
IoT + AI veya bir şirketteki enerji maliyetlerinin nasıl azaltılacağı
Lojistikte yapay zeka. 5 en iyi araç
GPT Mağazası – iş dünyasına yönelik en ilginç GPT'lere genel bakış
LLM, GPT, RAG... AI kısaltmaları ne anlama geliyor?
Yapay zeka robotları – iş dünyasının geleceği mi yoksa bugünü mü?
Bir şirkette yapay zekayı uygulamanın maliyeti nedir?
Yapay zeka bir serbest çalışanın kariyerine nasıl yardımcı olabilir?
İşi otomatikleştirin ve üretkenliği artırın. Serbest çalışanlar için yapay zeka rehberi
Yeni başlayanlar için yapay zeka – en iyi araçlar
Yapay zeka ile web sitesi oluşturma
OpenAI, Yolculuk Arası, Antropik, Sarılma Yüzü. Yapay zeka dünyasında kim kimdir?
Onbir Laboratuar ve başka ne var? En umut verici yapay zeka girişimleri
Sentetik veriler ve işinizin gelişimi açısından önemi
En iyi AI arama motorları. Yapay zeka araçlarını nerede aramalı?
Video yapay zekası. En yeni AI video oluşturucuları
Yöneticiler için yapay zeka. Yapay zeka işinizi nasıl kolaylaştırabilir?
Google Gemini'deki yenilikler neler? Bilmen gereken her şey
Polonya'da yapay zeka. Şirketler, toplantılar ve konferanslar
AI takvimi. Bir şirkette geçirdiğiniz zamanı nasıl optimize edersiniz?
Yapay zeka ve işin geleceği. İşletmenizi değişime nasıl hazırlayabilirsiniz?
İş için AI ses klonlama. Yapay zeka ile kişiselleştirilmiş sesli mesajlar nasıl oluşturulur?
Doğrulama ve yapay zeka halüsinasyonları
İşe alımda yapay zeka – işe alım materyallerini adım adım geliştirme
Yolculuk Ortası v6. AI görüntü oluşturmadaki yenilikler
KOBİ'lerde yapay zeka. KOBİ'ler yapay zekayı kullanarak devlerle nasıl rekabet edebilir?
Yapay zeka influencer pazarlamasını nasıl değiştiriyor?
Yapay zeka geliştiriciler için gerçekten bir tehdit mi? Devin ve Microsoft AutoDev
E-ticaret için yapay zeka sohbet robotları. Durum çalışmaları
E-ticaret için en iyi AI sohbet robotları. Platformlar
Yapay zeka dünyasında olup bitenlerden nasıl haberdar olunur?
Yapay zekayı evcilleştirmek. Yapay zekayı işinizde uygulamak için ilk adımları nasıl atabilirsiniz?
Şaşkınlık mı, Bing Copilot mu yoksa You.com mu? Yapay zeka arama motorlarını karşılaştırma
Diyar. Apple'dan çığır açan bir dil modeli mi?
Polonya'daki yapay zeka uzmanları
Google Genie — görüntülerden tamamen etkileşimli dünyalar yaratan üretken bir yapay zeka modeli
Otomasyon mu yoksa büyütme mi? Bir şirkette yapay zekaya iki yaklaşım
LLMOps veya bir kuruluştaki dil modellerinin etkili bir şekilde nasıl yönetileceği