Üzerinde çalıştığımız problemlerden öğrendiklerimiz
Yapay zeka, matematik ve yazılım üzerine yazıyoruz. Araştırmayı insanların kullandığı sistemlere dönüştürürken öğrendiklerimizi de burada paylaşıyoruz.
LLM fine-tuning için 50 örnek yeter mi?
LLM fine-tuning için kaç örnek gerekir? İlk deneye kaç örnekle başlanacağını görevin kapsamı, veri çeşitliliği, temel model ve değerlendirme yöntemi belirler.
Yazıyı okuyun
Yapay zeka projenizdeki iş ortağınız şirketinizi gerçekten anlıyor mu?
Özenli teklifler ve çalışan demolar yeterli değildir. İyi bir iş ortağı, çözüm önermeden önce şirketin nasıl çalıştığını anlamaya çalışır.
Yazıyı okuyun
Yapay zeka projeleri neden prototip aşamasında kalıyor?
Yapay zeka taslak ve prototip üretmeyi ucuzlatıyor. Asıl avantaj, doğru işi seçip sonuçlandırabilen ve gerektiğinde durdurabilen kurumlarda.
Yazıyı okuyun
Yapay zeka projelerinde asıl iş çoğu zaman entegrasyondur
Bir projeye yapay zeka etiketi koymak, asıl işi görünmez kılabilir. Değer, modeli şirket verisine ve iş akışına bağlayan entegrasyondan gelir.
Yazıyı okuyun
Kanıtlanmış bir yapay zeka yöntemi sizin verinizde de işe yarar mı?
Bir yapay zeka yöntemi başka bir yerde kanıtlanmış olsa bile sizin veriniz, iş akışınız ve kısıtlarınız altında hâlâ sınanmamış olabilir.
Yazıyı okuyun
Yapay zeka değerlendirme metriklerinin üretimde gözden kaçırdıkları
Bir model değerlendirmede yüksek puan alabilir, ancak metrik yanlış soruyu yanıtlıyorsa üretimde yine de başarısız olabilir.
Yazıyı okuyun