Paylaşım Yap
Tüm Reklamları Kapat
Tüm Reklamları Kapat

İşiniz İçin Hangi Yapay Zeka Modelini Kullanmanız Gerektiğini Nasıl Seçmelisiniz?

Her Yapay Zeka Her İşi Yapmakta Eşit Başarıya Sahip Değil. Doğru Modeli Nasıl Seçeceksiniz?

İşiniz İçin Hangi Yapay Zeka Modelini Kullanmanız Gerektiğini Nasıl Seçmelisiniz?
12 dakika
672
Tüm Reklamları Kapat

Üretken yapay zeka (İng: "generative AI") alanı, dil ve metinden, fotoğraf ve videoya kadar uzanan geniş bir yelpazede müthiş bir hızla ilerlemeye devam ediyor. Yalnızca 2023'te, alanındaki en gelişmiş dil modeli olan GPT'nin 4k'lık bir bağlam penceresinden 128k'ya büyüdüğünü ve performansta dikkate değer bir artış sağladığını gördük: MMLU ölçeğinde %16, HumanEval ölçeğindeyse %18 gelişme kaydetti!

Ayrıca, bu yıl, yüzlerce yetenekli açık kaynak modelinin piyasaya sürüldü: Mart 2023'te, Dolly'den MPT ve Vicuna'ya kadar her yeni model, alanı biraz daha ileri götürdü. Günümüzdeyse artık her geçen gün yeni bir model çıkıyor ve bunların birçoğu alanın dinamiklerini sarsacak kadar büyük başarı gösteriyor.

Bu yüzden bu alanı güncel bir şekilde takip etmek çok ama çok zor. Mesela dil modeli destekli bir işiniz varsa, bunu en iyi şekilde yerine getirmek için hangi modeli seçeceğinizi bilmek çok zor. Neyse ki, son birkaç ay içinde bu görevi biraz daha kolaylaştıran birkaç liderlik tablosu tanıtıldı.

Tüm Reklamları Kapat

Lider tabloları, modelleri verimliliklerine, doğruluklarına ve diğer ölçütlere göre sıralayarak, yeteneklerinin net ve karşılaştırmalı bir görüntüsünü sunar. Ayrıca bu tablolar, insan dilini anlamaktan görüntülerdeki nesneleri tanımaya kadar herhangi bir alanda hangi modellerin daha öne çıktığını belirlemek için değerli bir kaynak.

Bu yazımızda, geliştiricilere ve araştırmacılara görevleri için doğru dil modelini seçme konusunda rehberlik ederek doğru, verimli ve uygun maliyetli LLM uygulamaları başlatmalarını sağlamayı hedefleyeceğiz.

Model Seçiminde Kullanabileceğiniz Genel Kurallar

Herkes, tabii ki o anda "en iyi" model neyse onu kullanmak ister. Mesele şu ki, "en iyi" olarak tanımlanan şey görevinize göre değişebilir. Mesela GPT-4 gibi son teknoloji bir modeli basit bir özetleme görevi için kullanmak, bir vidayı yerinden sökmek için balyoz kullanmaya benzer şekilde aşırı kaçacaktır.

İhtiyaçlarınız için ideal modeli belirlemek, modellerin performansını, türünü, gecikme süresini ve maliyetini değerlendirmeyi gerektirir.

Tüm Reklamları Kapat

Performans Metrikleri

Dil modeli liderlik tablolarında ARC, HellaSwag, MMLU ve GSM8K gibi çeşitli ölçütler bulunur. Bunlar, dil modellerinin yeteneklerini değerlendirmek için akademide oluşturulmuş ölçütlerdir:

  • Çok Görevli Çok Alanlı Dil Anlama (İng: "Multitask Multidomain Language Understanding" veya kısaca "MMLU"): Bu ölçüt, beşeri bilimler, sosyal bilimler, STEM ve ötesi dahil olmak üzere 57 farklı konuyu kapsayan metin modellerinin bilgisinin kapsamlı bir değerlendirmesini sunar. Büyük dil modellerindeki bilgi boşluklarını ve sınırlamalarını belirlemeye yarar.
  • AI2 Reasoning Challenge (ARC): ARC, modellerin yalnızca bir cevap üretmenin ötesinde, daha derin bilgi ve muhakeme gerektiren karmaşık soruları yanıtlama kapasitesini değerlendirir. İlkokul fen bilimlerinden yaklaşık 7500 soruyla, muhakeme, sağduyu ve derinlemesine metin anlayışı talep ederek yapay zekadaki ilerlemeleri zorlar.
  • HellaSwag: HellaSwag yapay zekada sağduyuyu, özellikle de cümleleri ve paragrafları mantıklı bir şekilde tamamlamayı değerlendirir. HellaSwag veri kümesindeki bir soru tipik olarak bir senaryonun mantıksal olarak nasıl devam edebileceğine dair çoktan seçmeli cevaplarla sunulmasını içerir. Örneğin, "Bir şef buzdolabını açıyor ve malzemeleri arıyor. Bir sonraki en makul eylem nedir? A) şef sebzeleri seçer, B) şef gazete okur, C) şef bir jetpack ile uçar, D) şef gitar çalar."
  • TruthfulQA: Dil modellerinin çok çeşitli soruları yanıtlamadaki doğruluğunu ölçmek için oluşturulan bu ölçüt, eğitim verilerindeki yaygın yanlış anlamaları yansıtan yanıltıcı yanıtlara odaklanarak 38 kategoride 817 soruyu kapsar. Modellerin belirli bir görev ayarı olmadan yanlış veya yanıltıcı bilgi üretme eğilimini ölçmeyi amaçlamaktadır.

Liderlik tablolarını değerlendirirken, projenizin gereksinimleriyle ilgili ölçütlere öncelik verin. Örneğin, uygulamanız karmaşık soru cevaplama zorlukları için güçlü muhakeme becerileri gerektiriyorsa, ARC veri setinde üstün olan modelleri göz önünde bulundurun. Bir modelin yanlış bilgi üretme eğilimini ölçmek için TruthfulQA veya MMLU'daki performansını inceleyin. Bir modelin sağduyulu muhakeme uygulama becerisi hakkında fikir edinmek için HellaSwag puanları özellikle anlamlı olabilir. Bu kriterlerde daha yüksek bir puan genellikle ilgili alanlarda üstün performansa işaret eder.

Model Türleri

Farklı model türleri vardır: ön eğitimli, alana özgü veri kümeleri üzerinde ince ayarlı, MoE (Tür: "Uzmanların Karışımı", İng: "Mixture of Experts") ve sohbet modelleri. Ek eğitim olmadan hemen entegre edilebilecek bir model arıyorsanız, Llama 2 gibi önceden eğitilmiş bir model uygun olacaktır. Ancak, göreviniz çok spesifikse, ilgili veri kümeniz üzerinde ince ayarlanmış bir model daha iyi performans gösterebilir.

Gecikme ve Maliyet

Daha küçük modellerin barındırılması daha ucuzdur ve daha hızlı cevap üretir. Daha büyük modeller genellikle karmaşık görevler için daha yüksek kapasiteye sahiptir ancak barındırılması daha yavaş ve pahalıdır.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Stable LM gibi küçük, 1.5 milyar parametreli model, Nvidia A100 veya hatta yerel bir Mac gibi bir makinede saniyede düzinelerce token üretirken, Qwen 72b bir belleğe sığmakta zorlanır ve önemli ölçüde daha yavaş olur. Hesaplama bütçenize ve görevin karmaşıklığına bağlı olarak, daha küçük veya daha büyük bir model seçebilirsiniz. 

Float16, bfloat16, 8bit, 4bit ve GPTQ gibi hassasiyet türleri de modelin hesaplama verimliliğini etkiler. 8bit veya 4bit gibi daha düşük hassasiyetli modeller daha hızlı olabilir ve daha az bellek kullanabilir, bu da onları sınırlı kaynaklara sahip ortamlarda dağıtım için uygun hale getirir.

Açık LLM Liderlik Tablosu

Hugging Face'in Open LLM Leaderboard'u en popüler liderlik tablolarından biridir. Mixtral ve Yi gibi açık kaynaklı dil modellerinin yanı sıra Smaug ve Qwen gibi yeni modelleri de kıyaslamalar, model türleri ve model boyutları yelpazesinde sıralıyor. Ancak Gemini ve GPT gibi tescilli modellere yer vermiyor.

Açık kaynaklı LLM panosuna bakan bir yapay zeka geliştiricisi için tavsiyemiz şöyle olacaktır olacaktır:

  • Belirli görev performansı, hesaplama verimliliği veya çok yönlülük gibi kullanım durumunuz için en önemli olan kriterleri tanımlayın.
  • Filtreleme seçeneklerini kullanarak görevinizle ilgili kıyaslamalarda üstünlük gösteren modelleri daraltın.
  • Modelin kullanılacağı yer bağlamında model boyutu ve hassasiyet arasındaki dengeleri göz önünde bulundurun: Daha hızlı, daha az yetenekli, daha küçük dil modellerine karşı daha büyük modeller gibi.
  • Daha iyi performans için uygulamanızın etki alanına yakın veri kümeleri üzerinde ince ayar yapılmış modelleri arayın
  • Hugging Face Model Merkezindeki modellerin lisansını ve kullanılabilirliğini kontrol edin, çünkü bu, onları nasıl kullanabileceğinizi etkileyecektir. Herhangi bir gelir elde ediyorsanız, ticari olarak izin verilmeyen bir model kullanılamaz.

Daha şimdiden bu liderlik tablosu binlerce model içeriyor ve gezinmeyi zorlaştırıyor. Filtreleme, seçenekleri daraltmaya yardımcı olsa da, çok büyük hacim yine de bunaltıcı olabilir. Bugünlerde bu liderlik tablosunu bir keşif aracı olarak kullanabilir, alanındaki en yeni ve en iyi modellerini ortaya çıkarabilir ve ardından ayrıntılı Hugging Face model kartlarına erişmek için isimlerine tıklayarak onları keşfedebilirsiniz.

Halüsinasyonlar Liderlik Tablosu

LLM'lerin daha yaygın bir şekilde benimsenmesini engelleyen en önemli zorluklardan biri, halüsinasyon görme eğilimleridir: Bir yapay zeka modelinin gerçek dünyaya ait gerçeklerden kopuk veya kullanıcının girdisinden farklı içerik üretmesine "halüsinasyon görme" diyoruz. Sürekli olarak yeni açık kaynaklı modeller piyasaya sürüldüğünden, halüsinasyon eğilimi daha düşük olanları belirlemek çok önemlidir.

Tüm Reklamları Kapat

Halüsinasyon Liderlik Tablosu, çeşitli LLM'leri halüsinasyon eğilimlerini değerlendirmek için uyarlanmış ölçütlerle karşılaştırmak için ayrıntılı bir genel bakış sağlayarak bu zorluğu azaltmayı amaçlamaktadır.

Bu, nispeten yeni bir gösterge tablosu; bu nedenle yakında daha fazla modelin ekleneceğini varsaymak doğru olur. Ama daha şimdiden birden fazla dil görevinde 7B modellerinin çoğunu içeriyor.

Chatbot Arenası

Open LLM Leaderboard'u alanındaki en iyi ve en yeni modelleri için keşif motoru olarak görürsek, Chatbot Arena da insan değerlendiriciler tarafından derecelendirilen en iyi modelleri keşfetmek için başvuracağınız yer olmalıdır.

Tüm Reklamları Kapat

Chatbot Arena, kullanıcı oylarını kitle kaynaklı, kör bir şekilde toplayarak dil modellerini değerlendiren bir web uygulamasıdır. Her turda, bir kullanıcı kendi seçtiği bir soruyu yazıp gönderiyor ve ardından farklı dil modellerinden iki jenerasyon geliyor. Kullanıcı daha sonra hangi modelin hangi yanıtı ürettiğini bilmeden daha iyi olduğunu düşündüğünü seçiyor.

Arena çalışanları, daha sonra toplanan 270 binden fazla oyu Elo derecelendirmelerini hesaplamak için kullanıyor. Elo sıralama sistemi aslında oyuncuların (bizim durumumuzda dil modellerinin) oyun becerilerini ölçerek satranç oyuncularını derecelendirmek için geliştirilmiştir. Oyuncular kazandıkları ya da kaybettikleri maçlara göre puan kazanır ya da kaybederler. Eğer bir oyuncu daha üst sıralarda yer alan birini yenerse, daha fazla puan kazanır. Daha düşük sıradaki bir oyuncuya yenilirlerse daha fazla puan kaybediyorlar.

Chatbot Arena liderlik tablosunun takdire şayan yanı, insan kullanıcılar tarafından sıralanıyor olması. Ancak bu aynı zamanda zayıf yönü: Kullanıcıların ne kadar çeşitli olduğunu, hangi görevleri/önermeleri sunduklarını (örneğin bir şiir oluşturmak) ve yönlendirme tekniklerinin ne kadar gelişmiş olduğunu kimse garanti etmiyor, bu da bir modelin muhtemelen daha iyi performans göstermesine neden oluyor.

Bununla birlikte, hem açık kaynaklı hem de tescilli modeller için güvenilir bir değerlendirme kaynağıdır ve en yetenekli modellere sağlam bir genel bakış sağlıyor.

Tüm Reklamları Kapat

Agora Bilim Pazarı
  • Dış Sitelerde Paylaş

MTEB Liderlik Tablosu 

Retrieval Augmented Generation (RAG), LLM destekli tüm uygulamalar için giderek daha popüler hale gelmektedir. RAG'nin temelinde, geleneksel dil modellerinin üretken yeteneklerini, bir yanıt oluşturmadan önce geniş bir metin külliyatından ilgili bilgileri almak için ek bir adımla artırma kavramı yatmaktadır.

Örneğin, bir API dokümantasyon sohbet robotu, bir geliştiricinin sorgusuna dayalı olarak en güncel ve ilgili teknik dokümantasyonu getirip birleştirmek için RAG'yi kullanacak ve böylece sohbet robotunun önceden eğitilmiş bilgi tabanının ötesine geçen bağlama özgü yanıtlar sağlayacaktır.

Yerleştirme modelleri, komut alma ve cevap oluşturma bileşenleri arasında köprü görevi görerek RAG'de çok önemli bir rol oynar. Bu modeller büyük miktarda metin verisini metnin anlamsal özünü yakalayan kompakt, yüksek boyutlu vektörlere dönüştürür. Bu nedenle, gömme modelleri, bilgi erişiminin kalitesini doğrudan etkilediğinden RAG uygulamalarının etkinliği için çok önemlidir ve bu da üretilen çıktının kalitesini etkiler.

MTEB liderlik tablosu (İng: "Multitask Text Embedding Benchmark"), çok çeşitli görevlerde çeşitli gömme modellerinin performansına ilişkin kapsamlı bir genel bakış sağlayarak geliştiricilerin kendi benzersiz uygulama ihtiyaçlarına göre farklı gömme modellerinin güçlü ve zayıf yönlerine dayalı bilinçli kararlar vermelerine olanak tanıyor.

Yapay Analiz ve Martian'ın Lider Tablosu 

Akademik kıyaslamalar giderek daha güvenilmez hale gelirken, bağımsız kıyaslamalar ve liderlik tabloları bu boşluğu doldurmaya çalışıyor.

2024'ün ilk birkaç ayında iki yeni liderlik tablosu tanıtıldı:

Artificial Analysis

Bu yeni web sitesi, tescilli ve açık kaynaklı en popüler dil modellerinin bağımsız bir analizini sunmayı amaçlıyor. Herhangi bir şirketle ilişkili değildir, dolayısıyla objektif kıyaslamalar sağlıyor. Amaç, yapay zeka geliştiricilerinin ve araştırmacılarının belirli bir görev için doğru modeli ve bu modele erişmek için doğru barındırma sağlayıcısını seçmelerine yardımcı olmak.

Google, OpenAI, Anthropic, Microsoft Azure, Together.ai, Mistral, Amazon Bedrock ve daha fazlası gibi sağlayıcıların API'lerini kapsıyor.

Kalite ve performans sizin asıl önceliklerinizse, size en çok yarayacak tablo "Yeteneğe göre kalite karşılaştırması"dır:

Yok eğer fiyat konusu daha önemliyse, "Fiyat" ve "Kaliteye Karşı Fiyat" tabloları model yetkinliği ve fiyat arasındaki dengeye ilişkin bilgiler sağlıyor. En performanslı ancak uygun fiyatlı modelleri içeren yeşil karedekileri kullanmak istemelisiniz

Tüm Reklamları Kapat

Son olarak, özellikle kullanıcıya yönelik uygulamalar için geçerli olan gecikme süresini önemsiyorsanız, "Toplam Yanıt Süresi" ve "Gecikmeye Karşı Verim" grafiklerine bakabilirsiniz.

"Gecikme", bir API isteğinin gönderilmesinden ilk token yığınının alınmasına kadar geçen süreyi ifade eder ve saniye cinsinden ölçülür. "Verim", ilk yığın teslim edildikten sonra alınan saniye başına token olarak hesaplanan token üretim oranını ölçer.

Martian'ın Lider Tablosu

Martian'ın Sağlayıcı Lider Tablosu, Together, Replicate ve OpenAI dahil olmak üzere LLM sağlayıcılarının performansını değerlendirmek için günlük olarak güncellenen ölçümler sunuyor. Özel gereksinimlerinize uyacak şekilde filtreleri ve sıralama seçeneklerini özelleştirmenize olanak tanıyor.

Bu tablo aslen sadece maliyet ve gecikmeyi kapsıyor, bu nedenle Artificial Analysis'ten daha az kapsamlıdır, ancak daha fazla model içerdiği için de daha kullanışlı olabiliyor.

Tüm Reklamları Kapat

LLM Güvenlik Liderlik Tablosu

Hugging Face'in kısa süre önce yayınladığı bir başka liderlik tablosu olan LLM Güvenlik Liderlik Tablosu, yapay zeka araştırmacılarının ve geliştiricilerinin popüler dil modellerinin yeteneklerini, sınırlamalarını ve potansiyel risklerini daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için LLM güvenliği için birleşik bir değerlendirme sağlar.

Farklı modelleri değerlendiren veya sağlık hizmetleri gibi hassas bir alanda faaliyet gösteren bir kuruluşsanız, bu gösterge tablosu hangi modellerin olumsuzluklarda iyi performans gösterdiğine dair iyi bir fikir verir.

Kurumsal Senaryolar Liderlik Tablosu

Kurumsal Senaryolar Liderlik Tablosu, finans, hukuk, müşteri destek diyaloğu, kurumsal Kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (İng: "Personally identifiable information" veya kısaca "PII"), toksisite ve yaratıcı yazarlık gibi çeşitli görevleri kapsayan altı kıyaslama üzerinden dil modellerinin gerçek dünyadaki kurumsal kullanım durumları üzerindeki performansını değerlendirir. Farklı görevler ve ölçütler hakkında daha fazla bilgiyi buradan alabilirsiniz

Çoğu test seti, model sağlayıcıların liderlik tablosunda oyun oynamasını önlemek için kapalı kaynaklıdır.

Tüm Reklamları Kapat

Bu liderlik tablosundan yararlanmak için, özel kullanım durumunuzla en alakalı göreve göre tabloya öncelik vermenizi tavsiye ederiz. Örneğin, finansla ilgili bir uygulama geliştiriyorsanız FinanceBench'e odaklanabilirsiniz.

Bu liderlik tablosu daha çok yeni olduğu çin henüz emekleme aşamasındadır. Yakın gelecekte daha geniş bir model yelpazesinin ekleneceğini ve değerlendirileceğini öngörmek çok da zor değil.

Diğer Liderlik Tabloları

Kayda değer diğer iki liderlik tablosu ise Speech Leaderboard ve Toolbench'tir.

Konuşma Lider Tablosu (İng: "Speech Leaderboard"), Nvidia'nın yakın zamanda piyasaya sürdüğü Parakeet ve Whisper Large 2 gibi yeni açık kaynaklı son teknoloji konuşma2metin modelleri hakkında bilgi edinmek için mükemmel bir kaynaktır. Ortalama "WER" (Kelime Hata Oranı) ne kadar düşükse o kadar iyidir.

Tüm Reklamları Kapat

ToolBench ise dil modellerinin API işlev çağrıları üretme becerisinin sıkıştırılmış bir değerlendirmesini sağlar. İşlev çağrısı, dil modellerinin en güçlü becerilerinden biridir ve modelin bir istek veya komuta yanıt olarak işlev olarak bilinen belirli bir talimat kümesini veya bir alt rutini yürütmesini sağlar.

Bu, LLM'nin temel metin oluşturma yeteneklerinin ötesinde hesaplamalar, veri alma veya harici araçları çalıştırma gibi özel görevleri yerine getirmek için kullanışlıdır. Her üretim sınıfı LLM uygulamasının muhtemelen bir veya daha fazla özelleştirilmiş işlevi vardır. Örneğin, bir kullanıcı belirli bir şehirdeki mevcut hava durumunu sorduğunda, LLM bir hava durumu API'sine erişen, o şehir için en son hava durumu verilerini alan ve ardından bu bilgileri kullanıcıya anlaşılır bir biçimde döndüren bir işlevi çağırır.

Değerlendirme, Liderlik Tablolarını Okumaktan Önemlidir!

İş akışınız ve görevleriniz için doğru dil modelini seçmek, birkaç liderlik tablosunu incelemekten tabii ki çok daha karmaşıktır. Bu yazıda ele alınan lider tabloları, ortamı ve hangi modellerin ilginizi çektiğini anlamak için harika giriş noktalarıdır, ancak gerçek şu ki değerlendirme göreve özgüdür.

Her şirketin, her araştırma laboratuvarının kendine özgü görevleri, standartları, yazım tarzları ve benzerleri vardır. Akademik kıyaslamalara dayanarak genelleme yapmak, kurumsal yapay zekanın benimsenmesini artırmanın yolu değildir. Çünkü endüstri, araştırma topluluğunun etkisinde kalmış haldedir.

Yani asıl yapılması gereken, kıyaslama odaklı değil, göreve özel araçlar seçmektir.

Bu Makaleyi Alıntıla
Okundu Olarak İşaretle
18
0
  • Paylaş
  • Alıntıla
  • Alıntıları Göster
Paylaş
Sonra Oku
Notlarım
Yazdır / PDF Olarak Kaydet
Bize Ulaş
Yukarı Zıpla

İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!

Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.

Soru & Cevap Platformuna Git
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Muhteşem! 1
  • Tebrikler! 1
  • Bilim Budur! 0
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 0
  • Güldürdü 0
  • İnanılmaz 0
  • Umut Verici! 0
  • Merak Uyandırıcı! 0
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
  • Korkutucu! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma
  1. Çeviri Kaynağı: AI Tidbits | Arşiv Bağlantısı
Tüm Reklamları Kapat

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 17/06/2024 12:27:33 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/17540

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Tüm Reklamları Kapat
Keşfet
Akış
İçerikler
Gündem
Radyoaktif
Böcek
Albert Einstein
Yıldızlar
Sıcaklık
Model
Mavi
Doğum
Eczacılık
Tümör
Obezite
Evrimleşme
Etimoloji
Mers
Endokrin Sistemi
Bebek Doğumu
Kuyrukluyıldız
Eğitim
Ölçüm
Bilimkurgu
Balıklar
Bilim İnsanı
Elektrokimya
Kimyasal Evrim
Nöron
Aklımdan Geçen
Komünite Seç
Aklımdan Geçen
Fark Ettim ki...
Bugün Öğrendim ki...
İşe Yarar İpucu
Bilim Haberleri
Hikaye Fikri
Video Konu Önerisi
Başlık
Gündem
Bugün Türkiye'de bilime ve bilim okuryazarlığına neler katacaksın?
Bağlantı
Kurallar
Komünite Kuralları
Bu komünite, aklınızdan geçen düşünceleri Evrim Ağacı ailesiyle paylaşabilmeniz içindir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Bilim kimliğinizi önceleyin.
Evrim Ağacı bir bilim platformudur. Dolayısıyla aklınızdan geçen her şeyden ziyade, bilim veya yaşamla ilgili olabilecek düşüncelerinizle ilgileniyoruz.
2
Propaganda ve baskı amaçlı kullanmayın.
Herkesin aklından her şey geçebilir; fakat bu platformun amacı, insanların belli ideolojiler için propaganda yapmaları veya başkaları üzerinde baskı kurma amacıyla geliştirilmemiştir. Paylaştığınız fikirlerin değer kattığından emin olun.
3
Gerilim yaratmayın.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
4
Değer katın; hassas konulardan ve öznel yoruma açık alanlardan uzak durun.
Bu komünitenin amacı okurlara hayatla ilgili keyifli farkındalıklar yaşatabilmektir. Din, politika, spor, aktüel konular gibi anlık tepkilere neden olabilecek konulardaki tespitlerden kaçının. Ayrıca aklınızdan geçenlerin Türkiye’deki bilim komünitesine değer katması beklenmektedir.
5
Cevap hakkı doğurmayın.
Bu platformda cevap veya yorum sistemi bulunmamaktadır. Dolayısıyla aklınızdan geçenlerin, tespit edilebilir kişilere cevap hakkı doğurmadığından emin olun.
Ekle
Soru Sor
Sosyal
Yeniler
Daha Fazla İçerik Göster
Popüler Yazılar
30 gün
90 gün
1 yıl
Evrim Ağacı'na Destek Ol

Evrim Ağacı'nın %100 okur destekli bir bilim platformu olduğunu biliyor muydunuz? Evrim Ağacı'nın maddi destekçileri arasına katılarak Türkiye'de bilimin yayılmasına güç katın.

Evrim Ağacı'nı Takip Et!
Yazı Geçmişi
Okuma Geçmişi
Notlarım
İlerleme Durumunu Güncelle
Okudum
Sonra Oku
Not Ekle
Kaldığım Yeri İşaretle
Göz Attım

Evrim Ağacı tarafından otomatik olarak takip edilen işlemleri istediğin zaman durdurabilirsin.
[Site ayalarına git...]

Filtrele
Listele
Bu yazıdaki hareketlerin
Devamını Göster
Filtrele
Listele
Tüm Okuma Geçmişin
Devamını Göster
0/10000
Bu Makaleyi Alıntıla
Evrim Ağacı Formatı
APA7
MLA9
Chicago
S. Mor, et al. İşiniz İçin Hangi Yapay Zeka Modelini Kullanmanız Gerektiğini Nasıl Seçmelisiniz?. (9 Mayıs 2024). Alındığı Tarih: 17 Haziran 2024. Alındığı Yer: https://evrimagaci.org/s/17540
Mor, S., Bakırcı, Ç. M. (2024, May 09). İşiniz İçin Hangi Yapay Zeka Modelini Kullanmanız Gerektiğini Nasıl Seçmelisiniz?. Evrim Ağacı. Retrieved June 17, 2024. from https://evrimagaci.org/s/17540
S. Mor, et al. “İşiniz İçin Hangi Yapay Zeka Modelini Kullanmanız Gerektiğini Nasıl Seçmelisiniz?.” Edited by Çağrı Mert Bakırcı. Translated by Çağrı Mert Bakırcı, Evrim Ağacı, 09 May. 2024, https://evrimagaci.org/s/17540.
Mor, Sahar. Bakırcı, Çağrı Mert. “İşiniz İçin Hangi Yapay Zeka Modelini Kullanmanız Gerektiğini Nasıl Seçmelisiniz?.” Edited by Çağrı Mert Bakırcı. Translated by Çağrı Mert Bakırcı. Evrim Ağacı, May 09, 2024. https://evrimagaci.org/s/17540.
ve seni takip ediyor

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close