ÜCRETSİZ VE SANSÜRSÜZ YAPAY ZEKA!
TLDRBu video, açık kaynak kodlu ve kapalı yapılı yapay zeka (YZ) modellerinin avantajlarını ve dezavantajlarını ele alır. Açık kaynak kodlu YZ modellerinin, ücretsiz ve sansürsüz kullanıma izin verdiği, kendi bilgisayarlarda internet bağlantısı olmadan kullanılabileceği ve büyük şirketlerin tekelini önleyebilecek bir seçenek olarak sunuluyor. Ayrıca, Google ve Microsoft gibi şirketlerin kapalı YZ modellerinin, hangi verilerle eğitildiği ve nasıl çalıştığının bilinmediği, bu nedenle hukuki sorunlara yol açabileceği vurgulanır. Video, Open AI ve diğer açık kaynak kodlu projelerin, sektörde tekeliyi önlemek ve inovasyonu teşvik etmek için ne kadar önemli olduğunu da belirtmektedir. Ayrıca, farklı YZ modellerinin performansını ve kullanım alanlarını karşılaştıran örnekler sunarak, kullanıcıların kendi ihtiyaçlarına göre en uygun model seçmelerine yardımcı olur.
Takeaways
- 🆓 Açık kaynak kodlu modellerin avantajlarından biri, ücretsiz ve sansürsüz kullanımlarıdır.
- 🔒 Kapalı kaynak kodlu modellerle ilgili veri gizliliği ve eğitilme verilerinin kaynağı hakkında endişeler bulunmaktadır.
- 💻 Açık kaynak kodlu modeller, kendi bilgisayarınızda internet bağlantısı olmadan kullanılabilir.
- 🚫 Kapalı kaynak kodlu modellerin mimarisine ve çalıştırma mekanizmasına dair bilgi eksikliği var.
- 🌐 Kapalı kaynak kodlu şirketlerin veri kullanımı konusunda yaşanan dava ve sorunlar.
- 💰 Açık kaynak kodlu şirketlerin, büyük şirketlerin tekelleştirmesini önlemek ve teknolojiyi ele geçirmelerini engellemek için önemli bir rol oynadığı.
- 📈 Açık kaynak kodlu modeller sayesinde, düşük maliyetle yüksek performanslı model geliştirilebilir.
- 🔧 Açık kaynak kodlu robotlar ve uygulamalar, modüler yapıda ve daha kolay eğitilebilir.
- 🔑 Açık kaynak kodlu dil modellerinin etik değerlere sahip olduğu ve bu değerlerin korunması önemlidir.
- 📈 Açık kaynak kodlu modellerin, büyük şirketlerin stratejileri içinde olduğu ve bu nedenle bilgi paylaşımı konusunda titiz davranılması gerektiğini vurgulanmıştır.
- 📚 Açık kaynak kodlu platformlar, huggingface.co gibi, kullanıcıların kendi bilgisayarlarında modelleri çalıştırmalarına olanak tanır.
Q & A
Yapay zeka modelleri açık kaynak kodlu ve kapalı kaynak kodlu arasındaki temel fark nedir?
-Açık kaynak kodlu modeller, kullanıcıların ücretsiz olarak kullanabileceği, kendi bilgisayarlarında internet bağlantısı olmadan çalışan ve sansürsüz olarak kullanabileceği modellerdir. Kapalı kaynak kodlu modeller ise, şirketlerin tescilli, gizli verilerle eğitildiği ve mimarisine dair bilgi paylaşılmadığı özel modellerdir.
Kapalı kaynak kodlu yapay zeka modellerinin hangi potansiyel riskleri barındırır?
-Kapalı kaynak kodlu modeller, eğitildiği veriler ve mimarisine dair bilginin gizli tutulması nedeniyle, kullanıcıların bu modellerin nasıl çalıştığını ve hangi verilere dayandığını bilememeleri, hukuki sorunlara ve veri kaynaklarının etik olmayan kullanıma maruz kalma potansiyelinden kaynaklanabilir.
Açık kaynak kodlu yapay zeka modellerinin avantajları nelerdir?
-Açık kaynak kodlu modeller, bağımsız bir şekilde geliştirilebilecek, düşük maliyetli ve herhangi bir internet bağlantısı olmadan kullanılabilen modellerdir. Ayrıca, bu modeller üzerinde yapılan her türlü geliştirme, topluluk tarafından takip edilebilir ve daha açık bir yapıda paylaşılabilir.
Google ve Microsoft gibi büyük şirketlerin açık kaynak kodlu modelleri nasıl etkilemektedir?
-Google ve Microsoft gibi büyük şirketlerin açık kaynak kodlu modelleri, sektörde tekelleşmeye karşı önlem olarak piyasaya sürülmüştür. Bu modeller, daha düşük performansla however, vatandaşların ve üniversite öğrencilerinin kendi modelleri geliştirebilmesi ve bu sayede sektöre katılım fırsatı sağlamıştır.
Yapay zeka modellerinin boyutları ve parametreleri nedir ve ne anlama gelir?
-Yapay zeka modellerinin boyutları ve parametreleri, modelin ne kadar karmaşık ve eğitilen veri miktarına bağlıdır. Örneğin, 7B (yedi milyar) parametreli bir model, daha küçüktür ve mobil cihazlarda bile çalıştırılabilirken, 72B (yedi yüz yirmi iki milyar) parametreli bir model daha karmaşıktır ve daha fazla veri ile eğitilmiştir.
Hugging Face platformu ile yapay zeka modellerinin nasıl çalıştırılabileceğini açıklayın.
-Hugging Face platformu, kullanıcıların açık kaynak kodlu yapay zeka dil modellerini bilgisayarlarında çalıştırmalarına olanak tanır. Kullanıcılar, platformda bulunan binlerce modele erişebilir ve bunları kendi bilgisayarlarında internet bağlantısı olmadan kullanabilir.
Yapay zeka modellerinin etik değerleri nedir ve neden önemlidir?
-Yapay zeka modellerinin etik değerleri, programların ırkcılı, ayrımcı veya kötü niyetli davranışlar sergilemesi gibi olumsuz sonuçları önlemek için tasarlanmıştır. Bu değerler, şirketlerin ve kullanıcıların yapay zeka teknolojilerini sorumlulukla kullanmalarını teşvik eder.
Lama 2 ve Meta'nın yeni açık kaynak kodlu modeli MistrAL arasındaki farklar nelerdir?
-Lama 2 ve MistrAL, açık kaynak kodlu yapay zeka modelleridir ancak MistrAL'ın açık kaynak kodlu olarak duyurulması, verilerinin ve mimarisinin paylaşılmasıyla ilgili daha fazla şeffaflık sunmaktadır. MistrAL, farklı uzmanların bir araya geldiği bir 'mixture of experts' modelidir ve bu yapı, daha iyi sonuçlar üretmeye yardımcı olabilir.
Yapay zeka modellerinin performansını ölçen benchmark testleri nasıl çalışır?
-Benchmark testleri, yapay zeka modellerinin farklı yönleriyle performansını ölçmek için kullanılan testlerdir. Örneğin, mml Benchmark testinde, Lama 2'nin 7 milyar parametreli modelinin 45 puan alması ve Google'ın 7 milyar parametreli modelinin daha yüksek puan alması, modellerin performansını karşılaştırmak için kullanılabilir.
Yapay zeka dil modellerinin nasıl özelleştirilebileceğini açıklayın.
-Yapay zeka dil modelleri, kullanıcıların kendi veri kümelerini kullanarak eğitip özelleştirilebilecek yapıya sahiptir. Bu özelleştirme, modelin daha iyi anlayabileceği ve belirli bir konuya daha uygun bir yanıt verebilecek şekilde modellenmesine olanak tanır.
Yapay zeka modellerinin kullanılması konusunda neler dikkate alınmalıdır?
-Yapay zeka modellerini kullanırken, etik değerler, yasal sınırlar ve kullanıcıların sorumluluğunu göz önünde bulundurmak önemlidir. Kullanıcılar, bu modelleri uygun ve etik bir şekilde kullanmalıdır ve potansiyel riskleri ve sınırlamalarını bilmelidir.
Yapay zeka modellerinin gelecekteki kullanım alanları neler olabilir?
-Yapay zeka modellerinin gelecekteki kullanım alanları, eğitim, sağlık hizmetleri, üretkenlik araçları, insansız araçlar, ev ve iş yerleri için otomasyon sistemleri gibi çok çeşitli sektörlerde bulunabilir. Her alan için özelleştirilmiş modeller geliştirilebilir ve bu sayede yapay zeka teknolojilerinin etkinliğini artırılabilir.
Outlines
📚 Open Source AI Models: Advantages and Concerns
The first paragraph discusses the benefits and potential issues with open source AI models. It emphasizes the ability to use these models for free, without an internet connection, and without sharing personal data. It contrasts open source models with closed models from large corporations like Google, where the data used for training and the architecture of the models are not disclosed, leading to privacy concerns. The paragraph also touches on the monopolization of technology by big companies and the importance of open source models in preventing this.
🤖 Training AI Models with Personal Data
The second paragraph delves into how individuals can train their own AI models using personal data, such as text from YouTube videos. It mentions the use of APIs to gather data and the process of combining this data with models like Lama 2 to create new, personalized models. The paragraph also discusses the concept of model parameters, indicating the size and capabilities of different models, and how larger models with more parameters can perform better on benchmark tests.
🚀 Cloud and Local Deployment of AI Models
The third paragraph explores the deployment of AI models both in the cloud and locally on personal computers. It talks about the availability of models that can be used for free or as demos without the need for purchase. The paragraph also mentions the potential for optimizing AI models for use on devices like drones and the ethical considerations of using AI, including avoiding the promotion of racism or other harmful behaviors.
💡 Utilizing Open Source Models for Various Applications
The fourth paragraph focuses on the practical applications of open source AI models. It discusses how these models can be used for different purposes, such as creating chatbots or even autonomous vehicles. The paragraph also highlights the importance of understanding the capabilities and limitations of AI models and using them responsibly. It concludes with a cautionary note about the potential dangers of AI if used improperly.
Mindmap
Keywords
💡Yapay Zeka
💡Açık Kaynak Kodlu
💡Kapalı Kaynak Kodlu
💡Veri Eğitme
💡Sansürsüz Kullanma
💡Hugging Face
💡Parametre
💡Cloud
💡Etik Değerler
💡Teknolojiyi Ele Geçirmek
💡Optimize Edilmiş Dosya Biçimi
Highlights
Yapay zeka modelleri arasında açık kaynak kodlu ve kapalı modellerin avantajlarından ve dezavantajlarından bahsediliyor.
Açık kaynak kodlu modellerin ücretsiz ve sansürsüz kullanım imkanı sunulmaktadır.
Kapalı yapay zeka modellerinin eğitim verilerine ve mimarisine erişilememe sorunları yaratıyor.
Google ve Microsoft gibi büyük şirketlerin yapay zeka modellerinin açık kaynak kodlu alternatiflerine yatırım yapmasının önemi vurgulanıyor.
Open AI, milyarlarca dolar harcayarak geliştirilen ve sektörde tekel koşabilecek modelleri sunuyor.
Vatandaşların düşük bütçeyle kendi yapay zeka modellerini geliştirebilme imkanı sunuluyor.
Açık kaynak kodlu modellerin, teknolojiyi tekelleşmeden koruma ve geliştirmedeki önemli rolü.
Google'ın açık kaynak kodlu bir model sunarak sektördeki tekel yapıyı bozma çabaları.
Yapay zeka modellerinin boyutları (parametre sayısı) ve bu boyutların model performansıyla ilişkisi.
Hugging Face platformu üzerinden açık kaynak kodlu modellerin yerel bilgisayarda çalıştırılmasının gösterilmesi.
Yapay zeka modellerinin, veri toplama ve eğitim süreçlerinde etik değerlerin önemi.
Open AI ve Google'ın yapay zeka modellerinin karşılaştırmalı performans testlerinin sonuçları.
Cloud platformlarında ücretsiz veya demo olarak kullanılabilen yapay zeka modelleri ve yöntemleri.
Yapay zeka modellerinin, insansız araçlar ve robotlar gibi fiziksel sistemlerle entegrasyonu.
Open kaynak kodlu robotların, sanal ortamda eğitim ve uyum süreçlerinin kısa sürede tamamlanabilme.
Yapay zeka dil modellerinin, etik sınırların belirlenmesi ve bu sınırlar dahilinde kullanım.
Hugging Face platformu ile açık kaynak kodlu dil modellerinin entegrasyonu ve kullanım kolaylığı.
LM Studio programı ile açık kaynak kodlu dil modellerinin yerel bilgisayarda indirme ve kullanımı.
Yapay zeka modellerinin, farklı sorulara farklı cevaplar vermesi ve bu durumlarda kararlılığın sağlanması.
Yapay zeka modellerinin, çeşitli alanlarda eğitim ve uygulama için kullanılması ve sorumlu kullanım.