-i6a77249e192b0.png)
En güncel haberleri, analizleri ve rehberleri tek bir yerde arayın.
-i6adfbce059a6b-700x394.jpg)
Yapay zekâ destekli sistemler, piyasa verilerini inceleyebilir ve işlem sinyalleri üretebilir. Ancak geçmişte kazanç sağlamaları, gelecekte aynı sonucu vereceklerini göstermez. Altı ayda servet kazanan bir kişinin aynı botla bir gecede her şeyini kaybettiği anlatısı için doğrulanabilir bir kaynak su...
2 hafta önce
Laszlo Hanyecz, 22 Mayıs 2010’da iki pizza karşılığında 10.000 Bitcoin ödedi. Bugün bu miktarın sonraki yıllarda ulaştığı değer konuşulsa da alışverişin asıl önemi, deneysel bir dijital paranın somut bir ihtiyacı karşılamasıydı. Bitcoin Pizza Günü, fiyat artışından önce kullanımın ve karşılıklı kabu...
2 hafta önce
Sergey Nazarov, Chainlink’in kurucularından biri olarak akıllı sözleşmelerin dış dünyadan güvenilir bilgi alması sorununa odaklandı. Fiyat verilerinden zincirler arası iletişime uzanan bu altyapı, blockchain uygulamalarının kullanım alanını genişletti. Ancak oracle sistemlerinin değeri, veriyi taşım...
2 hafta önce
Yapay zekâ, veri merkezlerinde yalnızca işlemci sayısını artırmıyor; hesaplama, bellek, ağ ve soğutmanın birlikte tasarlanmasını gerektiriyor. Büyük modellerin eğitimi ile milyonlarca kullanıcıya yanıt üretmek farklı altyapı ihtiyaçları doğuruyor. Bu dönüşümün başarısı, en güçlü donanımı almak kadar...
3 hafta önce
Veri etiketleme, bir görüntüdeki nesneyi işaretlemekten iki yapay zekâ yanıtını karşılaştırmaya kadar farklı işlemleri kapsar. Bu işaretler, modelin neyi öğrenmesi veya nasıl değerlendirilmesi gerektiğini belirler. Ancak bütün yapay zekâ eğitimleri insan eliyle etiketlenmiş veri gerektirmez; önemli...
3 hafta önce
Yapay zekâ altyapısı kurmak artık yalnızca güçlü işlemciler satın almakla tamamlanmıyor. Bu donanımları çalıştıracak elektriğe zamanında, güvenilir ve yönetilebilir maliyetle erişmek de gerekiyor. Veri merkezi işletmecilerinin enerji anlaşmalarına ve üretim projelerine yönelmesi, teknoloji ile elekt...
3 hafta önce
İzlediğimiz videolardan yapay zekâ yanıtlarına kadar birçok dijital hizmet, veri merkezlerinde çalışan sistemler sayesinde bize ulaşıyor. Sunucular, ağ bağlantıları, güç ve soğutma altyapısı birlikte çalışarak bu hizmetlerin sürekliliğini destekliyor. Peki bir kullanıcı isteği bu görünmeyen altyapıd...
3 hafta önce
Bir şirketin belge arşivinde “uzaktan çalışma koşulları” başlıklı bir metin bulunduğunu düşünelim. Kullanıcı ise “Evden çalışmak için hangi şartları sağlamalıyım?” diye soruyor.
3 hafta önce
Bir yapay zekâ modeline soru sorduğunuzda cevabın ekranda parça parça belirdiğini görürsünüz. Bunun nedeni, büyük dil modellerinin metni genellikle bir sonraki tokenı tahmin ederek üretmesidir. Her yeni token, daha önce oluşturulan metne bağlıdır.
3 hafta önce
Büyük yapay zekâ sistemlerinde güçlü işlemcilere sahip olmak tek başına yeterli değildir. İşlemcilerin birbirleriyle ve ağ altyapısıyla ne kadar verimli haberleştiği de toplam performansı etkiler.
3 hafta önce
Bir yapay zekâ modeli geliştirmek için veri toplamak, her zaman yeterli örneğe ulaşmak anlamına gelmez. Bazı durumlar gerçek hayatta nadiren görülür. Bazı kayıtlar hassas bilgiler içerir. Bazı örnekleri oluşturmak ise pahalı, tehlikeli veya zaman alıcı olabilir.
3 hafta önce
Büyük dil modelleri yanıt üretirken önceki tokenlara ait bazı hesaplamaları KV Cache (Key-Value Cache) içinde saklar. Böylece geçmiş metnin aynı hesaplamalarını her adımda yeniden yapmak gerekmez. Ancak uzun bağlamlar ve eş zamanlı istekler, bu önbelleğin önemli miktarda GPU belleği tüketmesine yol...
3 hafta önce
Büyük dil modellerinde daha fazla parametre kullanmak, modelin öğrenme kapasitesini artırabilir. Ancak bu büyüme; eğitim, bellek ve çıkarım maliyetlerinin yönetilmesini de zorlaştırır. Araştırmacılar bu nedenle kapasiteyi artırırken her girdide yapılan hesaplamayı sınırlayabilecek mimariler geliştir...
3 hafta önce
Büyük dil modellerinin kapasitesini artırmak için daha fazla parametre kullanmak mümkündür. Ancak model büyüdükçe hesaplama, bellek ve iletişim maliyetleri de önem kazanır. Araştırmacılar bu nedenle model kapasitesini, her girdide yapılacak hesaplamayı aynı oranda artırmadan büyütmenin yollarını gel...
3 hafta önce
Yapay zekâ uygulamaları, kullanıcıların sorularını yanıtlamanın yanında dosyaları inceleyebilir, veritabanlarını sorgulayabilir ve farklı yazılımlarda işlemler gerçekleştirebilir. Ancak bu yetenekler, dil modelinin tek başına sahip olduğu özellikler değildir. Modelin harici sistemlerle çalışmasını s...
3 hafta önce
Veriler depolanırken veya ağ üzerinden aktarılırken şifrelenebilir. Ancak geleneksel uygulamalarda hesaplama yapılabilmesi için bu verilerin genellikle kullanılabilir, açık biçime dönüştürülmesi gerekir. Bu durum, hassas bilgilerin harici sistemlerde işlenmesini zorlaştırabilir.
3 hafta önce
Yapay zekâ uygulamaları, metinleri ve görselleri karşılaştırmak için embedding adı verilen sayısal vektörlerden yararlanabilir. Ancak milyonlarca kayıt içeren bir sistemde, her sorguyu bütün vektörlerle karşılaştırmak önemli bir işlem yükü oluşturur.
3 hafta önce
Sensörler, kameralar ve bağlantılı makineler sürekli veri üretir. Bu verilerin tamamını uzak bir bulut merkezine göndermek, özellikle hızlı tepki gerektiren uygulamalarda gecikmeye ve yoğun ağ trafiğine neden olabilir.
3 hafta önce
Yapay zekâ modellerinin eğitiminde kullanılan bilgiler, farklı cihazlarda ve kurumlarda bulunabilir. Sağlık kayıtları, kişisel mesajlar ve kurumsal belgeler gibi hassas verilerin ortak bir sunucuda toplanması ise gizlilik ve güvenlik açısından sorunlar oluşturabilir.
3 hafta önce
Yapay zekâ modellerini geliştirmek için kullanılan bilgiler farklı cihazlarda ve kurumlarda bulunabilir. Telefonlardaki kullanım verileri, hastanelerdeki kayıtlar veya işletmelerin üretim verileri her zaman ortak bir veri havuzuna taşınamaz. Gizlilik beklentileri, güvenlik gereksinimleri ve kurumlar...
3 hafta önce