Teknoloji
Moderator
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), yapay zekanın en önemli parçalarından biri olarak öne çıkıyor. Yaz döneminin öne çıkan yapay zeka modellerini listelediğimiz yazımızda da bahsettiğimiz gibi, 2024 yılında bu modeller, hem iş dünyasında hem de günlük hayatımızda büyük bir etki yaratıyor. Bu yazıda, 2024’ün en güçlü ve popüler LLM’lerini, hangi alanlarda öne çıktıklarını ve sizin ihtiyaçlarınıza en uygun olanı bulmanız için bir rehber hazırladık.
Daha önce 90 saniyede tüm detaylarına değinmeye çalıştığımız Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), insan dilini anlama ve üretme yetenekleriyle öne çıkan yapay zeka modelleri. Bu modeller, geniş veri setleri üzerinde eğitilerek, dilin karmaşık yapısını öğreniyor ve tahminler yapıyor. Özellikle açık kaynaklı modeller, kullanıcılara esneklik sağlıyor ve bu sayede modelleri kendi ihtiyaçlarına göre özelleştirebiliyorlar. LLM'ler, metin üretiminden çeviriye, içerik moderasyonundan veri analizine kadar geniş bir kullanım alanı sunuyor.
LLM'ler, devasa veri setlerinden dilin yapısını öğreniyor ve belirli bir girdiye en uygun cevabı tahmin ediyor. Bu süreçte milyonlarca parametre ve karmaşık katmanlar kullanılıyor. Dil modelleri, metin verilerini analiz ederek dildeki ilişkileri modelliyor ve bu ilişkileri kullanarak tahmin yapıyor. Örneğin, bir cümlede geçen "elma" kelimesi, bir sonraki kelime olarak "meyve" veya "ağaç" gibi olasılıkları değerlendiriyor.
Açık kaynaklı LLM'ler, kullanıcıların bu modelleri indirmesine, kendi verileriyle eğitmesine ve özelleştirmesine olanak tanıyor. Örneğin, Meta'nın Llama modeli veya Mistral gibi açık kaynaklı modeller, geliştiricilere daha fazla esneklik sağlıyor. Bu modeller, lisanslamaya dayalı olarak hem ticari hem de bireysel kullanımlar için uygun hale getirilebiliyor. Bu aynı zamanda yapay zeka şirketlerinin bir rekabet stratejisi olarak öne çıkıyor, çünkü açık kaynak modeller sunarak daha geniş bir kullanıcı kitlesine erişim sağlıyor ve inovasyonu teşvik ediyorlar.
LLM'ler, çok yönlülükleri sayesinde geniş bir kullanım alanına sahip. Genel amaçlı chatbotlar, müşteri hizmetleri, içerik üretimi, metin analizleri gibi pek çok alanda kullanılıyor. Ayrıca, çeviri, dil düzeltme, yazı düzenleme gibi işlemler için de tercih ediliyor. Gelişen teknolojiyle birlikte LLM'ler, daha da spesifik görevler için özelleştirilebiliyor ve multimodal veri işleme yetenekleriyle farklı alanlarda da etkinlik kazanıyor.
Her modelin farklı ihtiyaçlara cevap verebilmesi için çeşitli LLM’ler geliştiriliyor. Açık kaynaklı ve ticari modeller arasındaki rekabet, kullanıcıların daha fazla seçenek ve esneklik kazanmasını sağlıyor. Bazı modeller yüksek doğruluk oranı sunarken, bazıları belirli kullanım alanları için optimize ediliyor. Ayrıca, şirketler veri gizliliği, güvenlik, performans gibi kriterlere göre tercihlerini belirliyor. Bu çeşitlilik, her kullanıcının kendi ihtiyaçlarına en uygun çözümü bulabilmesine imkan tanıyor.
Ücretli kurumsal ürünlerinin bir milyon kullanıcıya ulaştığı OpenAI’ın GPT serisi, 2024’te de yapay zeka dünyasının öncüsü olmaya devam ediyor. Geçmişte şirketin GPT-4 ve GPT-4-Turbo modelleri, sadece metinle sınırlı kalmayarak görsel ve sesli içerikleri de işleyebiliyordu. Şirketin Mayıs ayında tanıttığı GPT-4o, simultane tercüme yapmanın yanı sıra video üzerinden özel öğretmen gibi matematik sorularını çözüyor ve yüz ifadesinden kişilerin duygularını okuyabiliyor. Pek çok ölçütte Google'ın Gemini 1.5 Flash ve Anthropic'in Haiku modellerinden daha iyi performans gösteren GPT-4o mini ise ChatGPT'de GPT-3.5 Turbo'nun yerini aldı. OpenAI'ın düşünebilen model serisi OpenAI o1'i incelediğimiz yazımızda da açıkladığımız gibi, OpenAI bu pazarın en büyük liderlerinden olarak, yapay zekayı her geçen gün daha ileri boyuta taşıyor.
Bu modeller, API entegrasyonu sayesinde hem bireysel kullanıcılar hem de işletmeler tarafından geniş çapta kullanılıyor. Geçtiğimiz haftalarda 157 milyar dolar değerleme ile 6,6 milyar dolar yatırım alan OpenAI, küresel genişleme çabalarının bir parçası olarak New York, Seattle, Paris, Brüksel ve Singapur da dahil olmak üzere birçok şehirde yeni ofisler açacağını açıkladı. WWDC 2024'de duyurduğu Apple ve ChatGPT entegrasyonu ile gündeme gelen şirket, yakın zamanda ChatGPT’nin Windows's özel masaüstü uygulamasını tanıttı.
Gmail'in de Eylül 2024 itibari ile akıllı yanıt sistemini temellendiren Google’ın Gemini modeli, arama motoru optimizasyonunda ve chatbotlarda güçlü performans sergiliyor. 2024’teki geliştirmelerle birlikte, model artık metin ve görsel verileri aynı anda işleyebiliyor, bu da kullanıcı deneyimini daha zengin hale getiriyor. Google, Ağustos ayında kişiselleştirilebilen GPT'ler benzeri Gems özelliğini yayına aldığını duyurmuştu. Bu yenilik ile beraber Gemini'nin her ay birden fazla güncellemesini ve kullanıcı deneyimini arttıracak adımlarını görebiliyoruz. Bunlardan bazıları da sesli kullanım modu ve Google asistan entegrasyonu. Ayrıca Google, Gemini’yi API aracılığıyla geniş bir geliştirici kitlesine sunarken, aynı zamanda Android Auto'ya da entegre edilmesi bekleniyor. Kullanıcı dostu arayüzü ve Google ekosistemine entegrasyonu sayesinde, farklı sektörlerde veri işleme ve müşteri hizmetleri alanında tercih ediliyor. 2024 yılını tamamlamaya yaklaşırken, Gemini'nin birçok güncellemesini kaleme aldık. Son olarak Gemini'ın sesli sohbet modu Gemini Live, Türkçe dil desteğiyle erişime açıldığını hatırlatalım.
Mobil uygulama gelirlerinde 1 milyar doları aşan Anthropic’in Claude serisi, yapay zeka güvenliği ve etik konularında hassasiyet gösteren bir yaklaşım sunuyor. Ücretli abonelik ile PRO özelliği de sunan ve bir romanı bir dakikadan kısa bir sürede okuyabilen Claude modelleri, özellikle büyük şirketlerin müşteri hizmetleri operasyonlarında ve hassas veri işleme gereksinimlerinde tercih ediliyor. Modelin 2024’teki versiyonları, kullanıcıların veri güvenliğine ve etik ilkelere uyum konusunda endişelerini minimize ediyor.
Geçtiğimiz yıl OpenAI'ın GPT modeli ile Claude'ı karşılaştırdığımız yazımıza buradan ulaşabilirsiniz. Ek olarak, pek çok değerlendirmede GPT-4o'yu geride bırakan Claude 3.5 Sonnet, API desteği sayesinde genişletilebilir çözümler sunuyor. Böylece model, kurumsal alanlarda yüksek performans sağlıyor. Bu anlamda Anthropic'in OpenAI'a meydan okuyan uygun fiyatlı toplu işleme seçeneği Message Batches API'den bahsetmekte fayda var.
Rakiplerine meydan okuyarak piyasaya sürülen, görsel ve metin işleyebilen Meta’nın Llama serisi, araştırma ve geliştirme projelerinde büyük bir popülarite kazanmış durumda. Açık kaynaklı olması, geliştiricilere esneklik sağlıyor; bu da modeli yeniden eğiterek özelleştirmeyi mümkün kılıyor. Llama, özellikle akademik araştırmalar ve veri bilimi projeleri için ideal bir çözüm sunuyor. Ayrıca, ticari kullanım için esnek lisans seçenekleriyle hem bireysel kullanıcılar hem de küçük işletmeler için uygun hale geliyor.
Şirketin bahar aylarında tanıttığı Llama 3 modeli, belirli kıyaslama testlerinde Gemma, Gemini, Mistral 7B ve Claude 3 gibi benzer boyuttaki modelleri geride bırakıyordu. Meta'nın GPT-4o ve Claude 3.5 Sonnet'ye meydan okuyan açık yapay zeka modeli Llama 3.1 405B ile öne çıktığını söylemek mümkün. Şirket son olarak görsel ve metin işleyebilen açık kaynaklı yapay zeka modeli Llama 3.2 ile gündeme geldi. Llama 3.2'yi Phi 3.5 ve Gemma 2 ile kıyasladığımız karşılaştırma videomuzu inceleyebilirsiniz.
Cohere’in Command modeli, metin tabanlı görevlerde hız ve doğruluk açısından öne çıkıyor. Özellikle doğal dil işleme (NLP) projelerinde tercih edilen bu model, API entegrasyonu sayesinde uygulamalar ve iş süreçlerine kolayca entegre edilebiliyor. Geliştiricilere geniş bir özelleştirme alanı sunan Command, müşteri etkileşimleri, içerik oluşturma ve metin analizi gibi görevlerde yüksek verim sağlıyor.
Falcon, açık kaynaklı yapısıyla özellikle araştırma projelerinde kullanılıyor. 2024’te yapılan güncellemelerle birlikte daha fazla parametre ve daha derin öğrenme katmanları eklenerek modelin doğruluğu artırıldı. Bu model, özellikle akademik çalışmalar ve yüksek veri işlem kapasitelerine ihtiyaç duyan projelerde kullanılıyor. Falcon’un açık kaynaklı olması, büyük veri setleri üzerinde yeniden eğitilmesine olanak tanıyor, bu da daha özelleştirilmiş ve detaylı analizlerin yapılabilmesini sağlıyor.
Bu arada yazının başında da söz ettiğimiz Mistral'in birbirinden farklı modellerle öne çıktığını belirtelim. Kod yazımı görevlerine odaklanan büyük dil modeli Codestral, Nvidia ortaklığında geliştirilen ve kurumsal yapay zekayı bilgisayarlara taşıyan Mistral-NeMo, kod üretimi, matematik ve çok dilli destek konularında öne çıkan Mistral Large 2 ilk akla gelenlerden. Geçtiğimiz aylarda ilk çok modlu yapay zeka modeli Pixtral 12B'yi yayına alan şirket, laptop ve mobil cihazlarda çalışan yeni yapay zeka modelleri Ministral 3B ve Ministral 8B'yi tanıttı.
Eğer genel amaçlı bir model arıyorsanız, OpenAI’ın GPT modelleri en iyi seçeneklerden biri. Özellikle müşteri hizmetleri, içerik üretimi ve veri analizi gibi geniş çaplı kullanımlar için ideal. Eğer güvenliğe ve etik değerlere öncelik veriyorsanız, Claude modeli sizin için daha uygun olabilir.
Açık kaynaklı bir çözüm arıyorsanız, Llama ve Falcon gibi modeller, esneklik sunarak özelleştirilebilir projelerde büyük avantaj sağlıyor. Bunun en güzel örneğini Nvidia'nın GPT-4o'yu geride bırakan modeli Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct'ta görüyoruz.
Son olarak, dil modellerinin sadece metinle sınırlı kalmadığını, görüntü, ses ve hatta video gibi multimodal veri işleme yeteneklerinin de giderek önem kazandığını unutmamak gerekiyor.
2024 yılı, dil modelleri (LLM'ler) açısından büyük ilerlemelerin yaşandığı bir dönem olarak öne çıkıyor. Özellikle multimodal modellerin yükselişi, daha kapsamlı ve kullanıcı dostu çözümler sunuyor. Bununla birlikte, cihaz üzerinde çalışabilen küçük dil modelleri de giderek daha popüler hale geliyor. Bu modeller, büyük bulut altyapılarına ihtiyaç duymadan cihaz üzerinde çalışarak daha hızlı yanıt süreleri ve üstün gizlilik sağlıyor. Bu tür modeller, kullanıcı verilerinin yerel olarak işlenmesini sağladığı için gizlilik endişelerini minimize ediyor ve yapay zeka uygulamalarının günlük hayatımızda daha kolay kullanılabilir hale gelmesini hedefliyor.
Bu gelişmeler, yapay zeka şirketlerinin bir rekabet stratejisi olarak küçük dil modellerini ön plana çıkarmasını sağlıyor. Özellikle cihaz üzerinde çalışabilen yapay zeka modelleri, daha fazla özelleştirme ve verimlilik vaat ederken, veri gizliliği konusunu da daha iyi yönetiyor.
Büyük Dil Modelleri nedir ve nasıl çalışır?
Daha önce 90 saniyede tüm detaylarına değinmeye çalıştığımız Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), insan dilini anlama ve üretme yetenekleriyle öne çıkan yapay zeka modelleri. Bu modeller, geniş veri setleri üzerinde eğitilerek, dilin karmaşık yapısını öğreniyor ve tahminler yapıyor. Özellikle açık kaynaklı modeller, kullanıcılara esneklik sağlıyor ve bu sayede modelleri kendi ihtiyaçlarına göre özelleştirebiliyorlar. LLM'ler, metin üretiminden çeviriye, içerik moderasyonundan veri analizine kadar geniş bir kullanım alanı sunuyor.
LLM’ler nasıl akıl yürütüyor?
LLM'ler, devasa veri setlerinden dilin yapısını öğreniyor ve belirli bir girdiye en uygun cevabı tahmin ediyor. Bu süreçte milyonlarca parametre ve karmaşık katmanlar kullanılıyor. Dil modelleri, metin verilerini analiz ederek dildeki ilişkileri modelliyor ve bu ilişkileri kullanarak tahmin yapıyor. Örneğin, bir cümlede geçen "elma" kelimesi, bir sonraki kelime olarak "meyve" veya "ağaç" gibi olasılıkları değerlendiriyor.
Açık Kaynaklı LLM’lerin yükselişi: Herkes için erişilebilir yapay zeka
Açık kaynaklı LLM'ler, kullanıcıların bu modelleri indirmesine, kendi verileriyle eğitmesine ve özelleştirmesine olanak tanıyor. Örneğin, Meta'nın Llama modeli veya Mistral gibi açık kaynaklı modeller, geliştiricilere daha fazla esneklik sağlıyor. Bu modeller, lisanslamaya dayalı olarak hem ticari hem de bireysel kullanımlar için uygun hale getirilebiliyor. Bu aynı zamanda yapay zeka şirketlerinin bir rekabet stratejisi olarak öne çıkıyor, çünkü açık kaynak modeller sunarak daha geniş bir kullanıcı kitlesine erişim sağlıyor ve inovasyonu teşvik ediyorlar.
Günlük hayatın yeni destekçileri LLM'ler hangi alanlarda parlıyor?
LLM'ler, çok yönlülükleri sayesinde geniş bir kullanım alanına sahip. Genel amaçlı chatbotlar, müşteri hizmetleri, içerik üretimi, metin analizleri gibi pek çok alanda kullanılıyor. Ayrıca, çeviri, dil düzeltme, yazı düzenleme gibi işlemler için de tercih ediliyor. Gelişen teknolojiyle birlikte LLM'ler, daha da spesifik görevler için özelleştirilebiliyor ve multimodal veri işleme yetenekleriyle farklı alanlarda da etkinlik kazanıyor.
Her modelin farklı ihtiyaçlara cevap verebilmesi için çeşitli LLM’ler geliştiriliyor. Açık kaynaklı ve ticari modeller arasındaki rekabet, kullanıcıların daha fazla seçenek ve esneklik kazanmasını sağlıyor. Bazı modeller yüksek doğruluk oranı sunarken, bazıları belirli kullanım alanları için optimize ediliyor. Ayrıca, şirketler veri gizliliği, güvenlik, performans gibi kriterlere göre tercihlerini belirliyor. Bu çeşitlilik, her kullanıcının kendi ihtiyaçlarına en uygun çözümü bulabilmesine imkan tanıyor.
2024 yılında öne çıkan Büyük Dil Modelleri
1. GPT ve o1 serisi (OpenAI)
Ücretli kurumsal ürünlerinin bir milyon kullanıcıya ulaştığı OpenAI’ın GPT serisi, 2024’te de yapay zeka dünyasının öncüsü olmaya devam ediyor. Geçmişte şirketin GPT-4 ve GPT-4-Turbo modelleri, sadece metinle sınırlı kalmayarak görsel ve sesli içerikleri de işleyebiliyordu. Şirketin Mayıs ayında tanıttığı GPT-4o, simultane tercüme yapmanın yanı sıra video üzerinden özel öğretmen gibi matematik sorularını çözüyor ve yüz ifadesinden kişilerin duygularını okuyabiliyor. Pek çok ölçütte Google'ın Gemini 1.5 Flash ve Anthropic'in Haiku modellerinden daha iyi performans gösteren GPT-4o mini ise ChatGPT'de GPT-3.5 Turbo'nun yerini aldı. OpenAI'ın düşünebilen model serisi OpenAI o1'i incelediğimiz yazımızda da açıkladığımız gibi, OpenAI bu pazarın en büyük liderlerinden olarak, yapay zekayı her geçen gün daha ileri boyuta taşıyor.
Bu modeller, API entegrasyonu sayesinde hem bireysel kullanıcılar hem de işletmeler tarafından geniş çapta kullanılıyor. Geçtiğimiz haftalarda 157 milyar dolar değerleme ile 6,6 milyar dolar yatırım alan OpenAI, küresel genişleme çabalarının bir parçası olarak New York, Seattle, Paris, Brüksel ve Singapur da dahil olmak üzere birçok şehirde yeni ofisler açacağını açıkladı. WWDC 2024'de duyurduğu Apple ve ChatGPT entegrasyonu ile gündeme gelen şirket, yakın zamanda ChatGPT’nin Windows's özel masaüstü uygulamasını tanıttı.
2. Gemini Serisi (Google)
Gmail'in de Eylül 2024 itibari ile akıllı yanıt sistemini temellendiren Google’ın Gemini modeli, arama motoru optimizasyonunda ve chatbotlarda güçlü performans sergiliyor. 2024’teki geliştirmelerle birlikte, model artık metin ve görsel verileri aynı anda işleyebiliyor, bu da kullanıcı deneyimini daha zengin hale getiriyor. Google, Ağustos ayında kişiselleştirilebilen GPT'ler benzeri Gems özelliğini yayına aldığını duyurmuştu. Bu yenilik ile beraber Gemini'nin her ay birden fazla güncellemesini ve kullanıcı deneyimini arttıracak adımlarını görebiliyoruz. Bunlardan bazıları da sesli kullanım modu ve Google asistan entegrasyonu. Ayrıca Google, Gemini’yi API aracılığıyla geniş bir geliştirici kitlesine sunarken, aynı zamanda Android Auto'ya da entegre edilmesi bekleniyor. Kullanıcı dostu arayüzü ve Google ekosistemine entegrasyonu sayesinde, farklı sektörlerde veri işleme ve müşteri hizmetleri alanında tercih ediliyor. 2024 yılını tamamlamaya yaklaşırken, Gemini'nin birçok güncellemesini kaleme aldık. Son olarak Gemini'ın sesli sohbet modu Gemini Live, Türkçe dil desteğiyle erişime açıldığını hatırlatalım.
3. Claude Serisi (Anthropic)
Mobil uygulama gelirlerinde 1 milyar doları aşan Anthropic’in Claude serisi, yapay zeka güvenliği ve etik konularında hassasiyet gösteren bir yaklaşım sunuyor. Ücretli abonelik ile PRO özelliği de sunan ve bir romanı bir dakikadan kısa bir sürede okuyabilen Claude modelleri, özellikle büyük şirketlerin müşteri hizmetleri operasyonlarında ve hassas veri işleme gereksinimlerinde tercih ediliyor. Modelin 2024’teki versiyonları, kullanıcıların veri güvenliğine ve etik ilkelere uyum konusunda endişelerini minimize ediyor.
Geçtiğimiz yıl OpenAI'ın GPT modeli ile Claude'ı karşılaştırdığımız yazımıza buradan ulaşabilirsiniz. Ek olarak, pek çok değerlendirmede GPT-4o'yu geride bırakan Claude 3.5 Sonnet, API desteği sayesinde genişletilebilir çözümler sunuyor. Böylece model, kurumsal alanlarda yüksek performans sağlıyor. Bu anlamda Anthropic'in OpenAI'a meydan okuyan uygun fiyatlı toplu işleme seçeneği Message Batches API'den bahsetmekte fayda var.
4. Llama Serisi(Meta)
Rakiplerine meydan okuyarak piyasaya sürülen, görsel ve metin işleyebilen Meta’nın Llama serisi, araştırma ve geliştirme projelerinde büyük bir popülarite kazanmış durumda. Açık kaynaklı olması, geliştiricilere esneklik sağlıyor; bu da modeli yeniden eğiterek özelleştirmeyi mümkün kılıyor. Llama, özellikle akademik araştırmalar ve veri bilimi projeleri için ideal bir çözüm sunuyor. Ayrıca, ticari kullanım için esnek lisans seçenekleriyle hem bireysel kullanıcılar hem de küçük işletmeler için uygun hale geliyor.
Şirketin bahar aylarında tanıttığı Llama 3 modeli, belirli kıyaslama testlerinde Gemma, Gemini, Mistral 7B ve Claude 3 gibi benzer boyuttaki modelleri geride bırakıyordu. Meta'nın GPT-4o ve Claude 3.5 Sonnet'ye meydan okuyan açık yapay zeka modeli Llama 3.1 405B ile öne çıktığını söylemek mümkün. Şirket son olarak görsel ve metin işleyebilen açık kaynaklı yapay zeka modeli Llama 3.2 ile gündeme geldi. Llama 3.2'yi Phi 3.5 ve Gemma 2 ile kıyasladığımız karşılaştırma videomuzu inceleyebilirsiniz.
5. Command (Cohere)
Cohere’in Command modeli, metin tabanlı görevlerde hız ve doğruluk açısından öne çıkıyor. Özellikle doğal dil işleme (NLP) projelerinde tercih edilen bu model, API entegrasyonu sayesinde uygulamalar ve iş süreçlerine kolayca entegre edilebiliyor. Geliştiricilere geniş bir özelleştirme alanı sunan Command, müşteri etkileşimleri, içerik oluşturma ve metin analizi gibi görevlerde yüksek verim sağlıyor.
6. Falcon (Technology Innovation Institute)
Falcon, açık kaynaklı yapısıyla özellikle araştırma projelerinde kullanılıyor. 2024’te yapılan güncellemelerle birlikte daha fazla parametre ve daha derin öğrenme katmanları eklenerek modelin doğruluğu artırıldı. Bu model, özellikle akademik çalışmalar ve yüksek veri işlem kapasitelerine ihtiyaç duyan projelerde kullanılıyor. Falcon’un açık kaynaklı olması, büyük veri setleri üzerinde yeniden eğitilmesine olanak tanıyor, bu da daha özelleştirilmiş ve detaylı analizlerin yapılabilmesini sağlıyor.
Bu arada yazının başında da söz ettiğimiz Mistral'in birbirinden farklı modellerle öne çıktığını belirtelim. Kod yazımı görevlerine odaklanan büyük dil modeli Codestral, Nvidia ortaklığında geliştirilen ve kurumsal yapay zekayı bilgisayarlara taşıyan Mistral-NeMo, kod üretimi, matematik ve çok dilli destek konularında öne çıkan Mistral Large 2 ilk akla gelenlerden. Geçtiğimiz aylarda ilk çok modlu yapay zeka modeli Pixtral 12B'yi yayına alan şirket, laptop ve mobil cihazlarda çalışan yeni yapay zeka modelleri Ministral 3B ve Ministral 8B'yi tanıttı.
Uygun modelleri seçme süreci
Eğer genel amaçlı bir model arıyorsanız, OpenAI’ın GPT modelleri en iyi seçeneklerden biri. Özellikle müşteri hizmetleri, içerik üretimi ve veri analizi gibi geniş çaplı kullanımlar için ideal. Eğer güvenliğe ve etik değerlere öncelik veriyorsanız, Claude modeli sizin için daha uygun olabilir.
Açık kaynaklı bir çözüm arıyorsanız, Llama ve Falcon gibi modeller, esneklik sunarak özelleştirilebilir projelerde büyük avantaj sağlıyor. Bunun en güzel örneğini Nvidia'nın GPT-4o'yu geride bırakan modeli Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct'ta görüyoruz.
Son olarak, dil modellerinin sadece metinle sınırlı kalmadığını, görüntü, ses ve hatta video gibi multimodal veri işleme yeteneklerinin de giderek önem kazandığını unutmamak gerekiyor.
Büyük Dil Modelleri'nin geleceği
2024 yılı, dil modelleri (LLM'ler) açısından büyük ilerlemelerin yaşandığı bir dönem olarak öne çıkıyor. Özellikle multimodal modellerin yükselişi, daha kapsamlı ve kullanıcı dostu çözümler sunuyor. Bununla birlikte, cihaz üzerinde çalışabilen küçük dil modelleri de giderek daha popüler hale geliyor. Bu modeller, büyük bulut altyapılarına ihtiyaç duymadan cihaz üzerinde çalışarak daha hızlı yanıt süreleri ve üstün gizlilik sağlıyor. Bu tür modeller, kullanıcı verilerinin yerel olarak işlenmesini sağladığı için gizlilik endişelerini minimize ediyor ve yapay zeka uygulamalarının günlük hayatımızda daha kolay kullanılabilir hale gelmesini hedefliyor.
Bu gelişmeler, yapay zeka şirketlerinin bir rekabet stratejisi olarak küçük dil modellerini ön plana çıkarmasını sağlıyor. Özellikle cihaz üzerinde çalışabilen yapay zeka modelleri, daha fazla özelleştirme ve verimlilik vaat ederken, veri gizliliği konusunu da daha iyi yönetiyor.