LLM, GPT, RAG…AI kısaltmaları ne anlama geliyor? | İş dünyasında yapay zeka #91

Yapay zeka uzmanları neler konuşuyor? AI kısaltmalarının şifresini çözmek

Yapay zeka uzmanları karmaşık teknolojileri ve süreçleri tanımlamak için sıklıkla kısaltmalar kullanır. Yapay zekanın sunduğu fırsatlardan bilinçli olarak yararlanabilmek için bu terimlerin arkasında ne yattığını anlamak önemlidir. Örneğin, "RAG" veya "XAI" kelimesini duyduğunuzda bunun ne anlama geldiğinden emin olamayabilirsiniz. RAG, Retrieval-Augmented Generation, dil üretimini bilgi alımıyla zenginleştiren bir teknolojidir; XAI, Açıklanabilir Yapay Zeka ise yapay zeka sistemleri tarafından alınan kararların şeffaflığına ve anlaşılırlığına odaklanır. Bugün yapay zekanın ne olduğunu açıklamamıza gerek yok ancak bunun gibi kısaltmalar açıklama gerektirir. O halde en yaygın kısaltmalardan biri olan ChatGPT'nin arkasındaki teknolojinin genel adı ile başlayalım.

LLM (Büyük Dil Modeli)

LLM veya Büyük Dil Modeli, metin, kod üretebilen veya dilleri çevirebilen sohbet robotları gibi sistemlerin temelini oluşturur. 175 milyarın üzerinde parametreye sahip bir sinir ağını kullanarak kelime dizilerinin olasılığını tahmin etmek için eğitilmiş bir yapay zekadır.

Yüksek Lisans eğitimi, örneklerin gösterilmesini ve hataları azaltmak için ağırlıkların ayarlanmasını içerir. LLM'de her metin, modelin "dil" alanındaki konumunu ve ilişkilerini belirleyen çok sayıda sayı içeren vektörlerle temsil edilir. Devam eden metin, bu alandaki yolları takip etmek anlamına gelir.

Onları engin bilgi birikimine ve bilgiyi işleme ve insanlara benzer şekilde yanıt verme yeteneğine sahip "süper okuyucular" olarak hayal edin. Yüksek Lisans'ın popüler örnekleri şunları içerir:

• Gemini Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI) ve
• Lama 2 (Meta).

İşletme alanında LLM, örneğin otomatik olarak raporlar oluşturarak, belgeleri çevirerek ve çalışanların sorularını yanıtlayarak bir şirket içindeki iletişimi ve bilgi akışını kolaylaştırabilir. LLM'yi sohbet, özel yazılım veya API'ler aracılığıyla kullanmak, büyük miktarda veriyi analiz ederek ve daha önce görülmemiş eğilimleri belirleyerek yeni iş modelleri ve stratejilerinin oluşturulmasını da destekleyebilir.

RAG (Geri Alma-Artırılmış Nesil)

Alma-Artırılmış Oluşturma (RAG), anlamsal bilgi almayı metin oluşturmayla birleştiren bir tekniktir. Bu, modelin Wikipedia'dakiler gibi ilgili belgeleri bulmasına olanak tanır ve metin oluşturucunun daha doğru, daha zengin ve daha az hataya açık sonuçlar üretmesine yardımcı olan bağlam sağlar. RAG özelleştirilebilir ve tüm modelin yeniden eğitilmesine gerek kalmadan dahili bilgisi etkili bir şekilde değiştirilebilir; bu da maliyetli ve zaman alıcıdır. Bu, özellikle gerçeklerin zamanla değişebileceği durumlarda kullanışlıdır ve en son bilgilere erişim için yeniden eğitim ihtiyacını ortadan kaldırır.

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

GPT (Jeneratif Önceden Eğitimli Transformatör)

Hepimiz GPT kısaltmasını biliyoruz çünkü bu, en popüler yapay zeka sohbet robotunun adının bir parçası haline geldi. Peki bu tam olarak ne anlama geliyor? Üretken Önceden Eğitimli Transformer (GPT), sırayla bir sonraki kelimeyi tahmin ederek insan tarafından oluşturulan metne benzeyen metin üreten bir yapay zeka modelidir. Öğrenme sürecinde, daha sonra bir sonraki kelimenin olasılığını belirlemek için insanlar tarafından yazılan milyarlarca sayfalık metinden bilgi elde edilir.

GPT modelleri, metin üretebilen ve sorulara karşılıklı konuşma tarzında yanıt verebilen, transformatör adı verilen sinir ağı mimarilerini temel alır. Aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli görevler için kullanılırlar:

• dilleri tercüme etmek,
• belgeleri özetlemek,
• içerik üretmek,
• kod yazma ve diğer birçok görev.

GPT modelleri, Sıfır atışlı öğrenme adı verilen bir teknik konusunda daha fazla eğitim gerektirmeden kullanılabilir veya birkaç örnekten öğrenilerek (Az atışlı öğrenme) belirli bir göreve uyarlanabilir.

NLP (Doğal Dil İşleme)

NLP veya Doğal Dil İşleme, makinelerin insan dilini anlamasını ve işlemesini sağlayan teknik ve teknolojilerle ilgilenen alandır.

Bu, söz konusu LLM, RAG ve GPT'nin temelini oluşturarak kelimeleri, cümleleri ve anlamlarını anlamalarına olanak tanır. Böylece NLP, metin verilerini yararlı iş öngörülerine dönüştürebilir. NLP uygulamaları, yapay zeka asistanlarının ve sohbet robotlarının ötesine geçerek aşağıdaki gibi görevlere kadar geniş bir kullanıma sahiptir:

• Duygu analizi – metinde hangi duyguların mevcut olduğunu belirlemeye olanak tanır; örneğin, sosyal medyada ifade edilen bir görüşün olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığı,
• belgeleri özetleme – uzun metinlerin özetlerini otomatik olarak oluşturarak kullanıcılara zaman kazandırır,
• makine çevirisi – metinlerin farklı diller arasında hızlı ve etkili bir şekilde çevrilmesini sağlar. Örneğin Meta'nın SeamlessM4T modeli, 100 dil arasında metin ve konuşma çevirisi yapma kapasitesine sahiptir.

ML (Makine Öğrenimi)

ML veya Makine Öğrenimi, yapay zekanın temel dalıdır. Bilgisayarları doğrudan programlamadan verilerden öğrenmeleri için eğitmeyi içeren kapsamlı bir alandır. Yapay zeka, insanların öğrenme şeklini taklit etmek ve zaman içinde deneyim kazanmak için verileri ve algoritmaları kullanır.

“Makine öğrenimi” terimi, 1959 yılında Arthur Samuel tarafından dama oyunu üzerine yaptığı araştırma kapsamında ortaya atıldı. Teknolojik ilerleme, öneri sistemleri ve otonom araçlar gibi makine öğrenimine dayalı yenilikçi ürünlerin yaratılmasını mümkün kıldı.

Makine öğrenimi, birçok işletmede tahmin yapmak ve karar vermek için istatistiksel yöntemleri kullanan Veri Biliminin önemli bir bileşenidir. Büyük verinin genişlemesiyle birlikte Veri Bilimcilerine olan talep de artıyor. Bu özellikle önemli iş sorularını tanımlayabilen ve verileri analiz edebilen uzmanlar için geçerlidir. ML algoritmaları, TensorFlow ve PyTorch gibi programlama çerçeveleri kullanılarak oluşturulur.

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

Robotik Süreç Otomasyonu (RPA)

RPA veya Robotik Süreç Otomasyonu, bilgisayarların belirli program ve uygulamalarda gerçekleştirilen insan eylemlerini taklit ettiği bir otomasyon teknolojisidir. RPA, operasyonel verimliliği doğrudan etkileyen pratik bir yapay zeka uygulamasıdır. Veri girişi veya müşteri hizmetleri gibi rutin görevleri otomatikleştirerek şirketlerin daha stratejik faaliyetlere odaklanmasına olanak tanır.

Derin Öğrenme (DL)

Derin Öğrenme (DL), insan beyninin yapısından ilham alan sinir ağlarına dayanan gelişmiş bir ML dalıdır. Bu ağlar, kalıpları ve ilişkileri tanımak için büyük miktarda veriden öğrenir ve daha sonra bu bilgiyi tahminlerde bulunmak ve kararlar almak için kullanır. DL, fotoğraf ve videolarda görüntü tanıma, nesne tanımlama ve sınıflandırma gibi en karmaşık görevlerin yürütülmesini sağlar.

Sonuç olarak DL, aşağıdaki gibi teknolojilerin geliştirilmesi için çok önemlidir:

• Enerji tüketimini tahmin etmek ve optimize etmek,
• otonom araçların kontrolü,
• İşlemlerdeki anormallikleri tespit ederek mali dolandırıcılığı önlemek veya
• teklifleri ve içeriği bireysel kullanıcı tercihlerine göre kişiselleştirmek.

Takviyeli Öğrenme (RL)

Takviyeli Öğrenme (RL), yapay zeka modelinin hazırlanan verilerden eğitilmek yerine deneme yanılma yoluyla "kendi başına" öğrendiği bir tür makine öğrenimidir (ML). Başka bir deyişle yapay zeka, çevreyle etkileşimler yoluyla uyum sağlıyor, arzu edilen eylemler için ödüller, etkisiz olanlar için ise cezalar alıyor.

Takviyeli Öğrenme, tam olarak hangi sonuca ulaşmak istediğimizi bildiğimiz ancak buna ulaşmanın en uygun yolunun bilinmediği veya programlanmasının çok zor olduğu görevlerde faydalıdır. Örneğin robotların karmaşık ortamlarda gezinmesi için eğitim verilmesi.

Üretken Rekabetçi Ağlar (GAN'lar)

Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar), birbiriyle rekabet eden iki sinir ağından oluşan bir sistemdir:

• Görüntü veya metin gibi yeni veriler oluşturan jeneratör,
• Ayırıcı, gerçek verileri oluşturulan verilerden ayırmaya çalışır.

Bu rekabet her iki ağı da gelişmeye motive ederek giderek daha gerçekçi ve yaratıcı sonuçlara yol açıyor.

Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI)

Açıklanabilir AI (XAI), yapay zeka alanında biraz daha az bilinen ancak çok önemli bir kısaltmadır. Yapay zeka sistemleri tarafından yapılan eylemler veya kararlar için açık ve anlaşılır açıklamalar sağlamaya odaklanan bir yapay zeka yaklaşımıdır. XAI, sorumlu yapay zeka gelişimi için çok önemlidir: şeffaflık, yasal düzenlemelere uygunluk, güvenlik ve yeniliğin desteklenmesi.

AI kısaltmaları. Özet

LLM, RAG, GPT ve XAI gibi AI kısaltmaları, işletmelerin çalışma şeklini değiştiren ileri teknolojileri temsil eder. Yapay zeka, süreç otomasyonundan müşteri ihtiyaçlarını daha iyi anlamaya kadar yeni olanakların kapısını aralıyor. Bu terimlere aşina olmak, yapay zeka alanında ilerlemenin ve işinizde potansiyelinden yararlanmanın anahtarıdır. Bu teknolojilere ilişkin bilgi, yalnızca mevcut süreçlerin optimizasyonunu değil aynı zamanda yenilik ve büyüme için yeni alanların keşfedilmesini de sağlar.

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:

1. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
2. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
3. İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
4. Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
5. İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
6. Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
7. Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
8. Otomatik sosyal medya gönderileri
9. Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
10. İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
11. ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
12. Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
13. 3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
14. Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
15. Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
16. ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
17. Yönetici için yapay zeka araçları
18. Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
19. 3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
20. McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
21. İş dünyasında yapay zeka - Giriş
22. NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
23. Otomatik belge işleme
24. Google Çeviri vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
25. Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
26. Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
27. İş Zekası Nedir?
28. Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
29. Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
30. Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
31. İçerik yönetiminde yapay zeka
32. Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
33. Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
34. Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
35. Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
36. Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
37. Eğitim Teknolojisinde Yapay Zeka. Yapay zeka potansiyelini kullanan şirketlere 3 örnek
38. Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü
39. Yapay zeka içerik dedektörleri. Buna değerler mi?
40. ChatGPT, Bard ve Bing'e karşı. Hangi yapay zeka sohbet robotu yarışa liderlik ediyor?
41. Chatbot AI, Google aramanın rakibi mi?
42. İK ve İşe Alım için Etkili ChatGPT İstemleri
43. Hızlı mühendislik. Hızlı bir mühendis ne yapar?
44. AI Mockup oluşturucu. En iyi 4 araç
45. AI ve başka ne var? 2024'te iş dünyası için en önemli teknoloji trendleri
46. Yapay zeka ve iş etiği. Neden etik çözümlere yatırım yapmalısınız?
47. Meta yapay zeka. Facebook ve Instagram'ın yapay zeka destekli özellikleri hakkında bilmeniz gerekenler nelerdir?
48. AI düzenlemesi. Bir girişimci olarak bilmeniz gerekenler nelerdir?
49. Yapay zekanın iş dünyasında 5 yeni kullanımı
50. Yapay zeka ürünleri ve projeleri – diğerlerinden nasıl farklılar?
51. Yapay zeka destekli süreç otomasyonu. Nereden başlamalı?
52. Bir yapay zeka çözümünü bir iş sorunuyla nasıl eşleştirirsiniz?
53. Ekibinizin uzmanı olarak yapay zeka
54. Yapay zeka ekibi ve rol paylaşımı
55. Yapay zekada kariyer alanı nasıl seçilir?
56. Ürün geliştirme sürecine yapay zekayı eklemek her zaman değer mi?
57. İK'da yapay zeka: İşe alım otomasyonu İK ve ekip gelişimini nasıl etkiler?
58. 2023'ün en ilginç 6 yapay zeka aracı
59. Yapay zekanın yol açtığı en büyük 6 iş kazası
60. Şirketin yapay zeka olgunluk analizi nedir?
61. B2B kişiselleştirme için yapay zeka
62. ChatGPT kullanım durumları. 2024'te ChatGPT ile işinizi nasıl geliştirebileceğinize dair 18 örnek
63. Mikro öğrenme. Yeni beceriler edinmenin hızlı bir yolu
64. 2024'te şirketlerdeki en ilginç yapay zeka uygulamaları
65. Yapay zeka uzmanları ne yapar?
66. Yapay zeka projesi ne gibi zorluklar getiriyor?
67. 2024'te işletmeler için en iyi 8 yapay zeka aracı
68. CRM'de yapay zeka. Yapay zeka CRM araçlarında neyi değiştiriyor?
69. UE AI Yasası. Avrupa yapay zeka kullanımını nasıl düzenliyor?
70. Sora. OpenAI'nin gerçekçi videoları işi nasıl değiştirecek?
71. En iyi 7 yapay zeka web sitesi oluşturucusu
72. Kodsuz araçlar ve yapay zeka yenilikleri
73. Yapay zekayı kullanmak ekibinizin üretkenliğini ne kadar artırır?
74. Pazar araştırması için ChatGTP nasıl kullanılır?
75. Yapay zeka pazarlama kampanyanızın kapsamını nasıl genişletebilirsiniz?
76. "Hepimiz geliştiriciyiz". Vatandaş geliştiriciler şirketinize nasıl yardımcı olabilir?
77. Taşımacılık ve lojistikte yapay zeka
78. Yapay zeka hangi iş sıkıntılı noktalarını düzeltebilir?
79. Medyada yapay zeka
80. Bankacılık ve finansta yapay zeka. Stripe, Monzo ve Grab
81. Seyahat endüstrisinde yapay zeka
82. Yapay zeka yeni teknolojilerin doğuşunu nasıl destekliyor?
83. Yapay zekanın sosyal medyada devrimi
84. E-ticarette yapay zeka. Küresel liderlere genel bakış
85. En iyi 4 yapay zeka görseli oluşturma aracı
86. Veri analizi için en iyi 5 yapay zeka aracı
87. Şirketinizdeki yapay zeka stratejisi - nasıl oluşturulur?
88. En iyi AI kursları – 6 harika öneri
89. Yapay zeka araçlarıyla sosyal medya dinlemeyi optimize etme
90. IoT + AI veya bir şirketteki enerji maliyetlerinin nasıl azaltılacağı
91. Lojistikte yapay zeka. 5 en iyi araç
92. GPT Mağazası – iş dünyasına yönelik en ilginç GPT'lere genel bakış
93. LLM, GPT, RAG... AI kısaltmaları ne anlama geliyor?