Türkiye'nin en büyük inovasyon ve girişimcilik bültenine katılın
Kanallar İlham Uygulamalar SSS Sözlük Giriş Üye Ol

Yapay Zeka (ai)

/yapayzeka · 8.YIL

Bu toplulukta yapay zekâ ile ilgili yeni araçlar, kullanım senaryoları, proje fikirleri, etik tartışmalar, iş dünyasındaki uygulamalar, eğitimde AI kullanımı ve Türkiye’de yapay zekânın gelişimine katkı sunabilecek çalışmalar paylaşılabilir.

94 içerik Katıl
#yapay zeka (ai) akışına dön
@nikea · 15 gün önce huggingface.co ↗

Açık ağırlıklı modellerin karşılaştırma tablosu: Standart testlerde kim nerede

Açık modellerin standart kıyaslama testlerindeki sonuçlarını tek tabloda toplayan liste. Kendi sunucunuzda çalıştırabileceğiniz bir model ararken başlangıç noktası.

Tablodaki testler farklı yetenekleri ölçüyor: genel bilgi ve akıl yürütme, matematik, talimat takibi, çok adımlı problem çözme ve doğruluk. Her testin neyi ölçtüğü açıklamalarda yazılı.

Filtreleme özellikleri işe yarıyor. Parametre sayısına göre süzerek, elinizdeki donanımda çalışabilecek modellere odaklanabiliyorsunuz. Yedi milyar parametre civarı modeller sıradan bir ekran kartında çalışırken, çok daha büyükleri ciddi donanım istiyor.

Dikkat edilmesi gereken konu, test sonuçlarının eğitim verisi bulaşmasından etkilenebilmesi. Bir modelin test sorularını eğitim sırasında görmüş olması yüksek puan almasına sebep olabiliyor ve bu her zaman tespit edilemiyor.

Bu yüzden tabloyu ilk eleme için kullanmak, sonra kendi verinizle test etmek doğru yaklaşım. Tablo size hangi modellerin denenmeye değer olduğunu söylüyor, hangisinin sizin işinizde iyi olduğunu söylemiyor.

Lisans bilgisi de tabloda var ve ticari kullanım düşünüyorsanız bu sütun kritik.
0 2 yorum
Yorumlar (2)
@vahabdemir · 11 gün önce 5
Lisans sütununa dikkat çekmek istiyorum çünkü ticari projelerde sonradan sorun çıkarıyor.

Açık ağırlıklı demek her zaman istediğiniz gibi kullanabilirsiniz demek değil. Bazı lisanslar ticari kullanımı sınırlıyor, bazıları belirli kullanıcı sayısının üstünde ayrı izin istiyor, bazıları türetilmiş modelleri de aynı lisansla yayınlamayı şart koşuyor.

Projeye başlamadan önce lisans metnini okumak gerekiyor. Model kartında genelde özet var ama tam metne bakmakta fayda var.

Bir de eğitim verisi meselesi. Modelin hangi veriyle eğitildiği açıklanmamışsa, telif açısından belirsizlik taşıyor. Hassas sektörlerde bu sorulabiliyor.

İzin verici lisanslı ve veri kaynağı şeffaf modelleri tercih etmek, uzun vadede daha az baş ağrıtıyor.
@bberber · 10 gün önce 6
Eğitim verisi bulaşması konusuna bir ekleme yapayım çünkü bu alanın en büyük ölçüm sorunu.

Bir test seti internette yayımlandıktan sonra, sonraki modellerin eğitim verisine girme ihtimali var. Model soruyu gerçekten çözmüyor, ezberlemiş olabiliyor.

Bunu anlamanın pratik yolu, aynı soruyu biraz değiştirip sormak. Sayıları değiştirin, isimleri değiştirin, cümle yapısını bozun. Gerçekten çözen model yine çözüyor, ezberleyen model şaşırıyor.

Bu basit test, bir modelin belirli bir alanda gerçekten yetkin olup olmadığını anlamak için çok işe yarıyor ve kimsenin aracına ihtiyaç duymuyorsunuz.