`llm` Related Article Results

Large Language Models (LLM, Large Language Models) are among the most advanced examples of natural language processing (NLP) technology. These models are trained on vast amounts of text data and exhibit state-of-the-art proficiency in understanding and generating human language. They are deep learning algorithms with millions or even billions of parameters and are used in areas such as grammar, context inference, content generation, question-answering systems, and many others. LLMs have been par

Quantization is an optimization technique used to represent the parameters of large language models (LLMs – Large Language Models) with lower bit widths, enabling these models to use less memory and operate more efficiently.Large language models are deep neural networks containing billions of parameters. These models achieve high performance in natural language processing tasks such as text generation summarization and translation but require substantial computational power memory and energy to

The term “stochastic parrot” (Eng. stochastic parrot), used in the field of artificial intelligence, was introduced to critically describe how large language models (LLMs) generate text based on statistical probabilities. This term draws an analogy between the behavior of AI systems—which produce text without understanding it, merely following the statistical likelihood of preceding words—and the mimicry of parrots. The concept entered academic literature in 2021 through the article titled “On t

Kuantizasyon, büyük dil modellerinin (LLM – Large Language Models) parametrelerinin daha düşük bit genişlikleriyle temsil edilerek bu modellerin daha az bellek kullanması ve daha verimli çalışması amacıyla uygulanan bir optimizasyon tekniğidir.Büyük dil modelleri, milyarlarca parametre içeren derin sinir ağlarıdır. Metin üretimi, özetleme ve çeviri gibi doğal dil işleme görevlerinde yüksek başarı gösteren bu modellerin çalıştırılması, önemli ölçüde hesaplama gücü, bellek ve enerji gerektirir. Ör

Büyük Dil Modelleri (LLM, Large Language Models), doğal dil işleme (NLP) teknolojisinin en gelişmiş örneklerinden biri olup, geniş çaplı metin verileri üzerinde eğitilen ve insan dilini anlamada ve üretmede son derece yetkin olan yapay zekâ modelleridir. Bu modeller, milyonlarca hatta milyarlarca parametreye sahip derin öğrenme algoritmalarıdır ve dil bilgisi, bağlam çıkarımı, içerik üretimi, soru-cevap sistemleri ve daha birçok alanda kullanılmaktadır. LLM'ler, özellikle Transformer mimarisi üz

Büyük Dil Modelleriyle Sentetik Veri Üretimi, büyük dil modellerinin metin, kod veya etiketli veri gibi çeşitli içerikleri yapay olarak üretme yeteneklerinden yararlanarak, gerçek verilere benzer nitelikte sentetik veri oluşturma sürecidir. Büyük dil modelleri (BDM’ler), metin, kod veya etiketli veri gibi çeşitli içerikleri yapay olarak üretme yetenekleri sayesinde, gerçek verilere benzer nitelikte sentetik veri oluşturma sürecine yeni bir boyut kazandırır. Bu yaklaşım, özellikle etiketli verini

DeepSeek, Çin merkezli bir yapay zeka girişimi olup, büyük dil modelleri (LLM) geliştiren bir teknoloji şirketidir. Şirket, özellikle düşük maliyetli ve az sayıda çiple eğitilen açık kaynaklı yapay zeka modelleriyle dikkat çekmektedir. DeepSeek’in geliştirdiği modeller, yapay zeka alanında mevcut Batılı rakiplerine kıyasla daha düşük donanım gereksinimleri ve maliyet avantajı ile öne çıkmaktadır.DeepSeek logosu - DeepSeek" image-alternate="" image-element-format="right">Şirketin en bilinen ür

Detection Transformer (DETR) is an innovative artificial intelligence model developed by Facebook AI in 2020 that adopts an end-to-end learning approach for object detection tasks. Unlike traditional object detection methods, DETR is the first model to center its architecture around the Transformer framework to predict both the locations and classes of objects in an image.DETR sample schematic (Medium)" image-alternate="" image-element-format="right">BackgroundTraditional object detection sys

Synthetic Data Generation with Large Language Models is the process of creating synthetic data that resembles real data in quality, leveraging the ability of large language models (LLMs) to artificially generate various types of content such as text, code, or labeled data. Large language models introduce a new dimension to this process through their capacity to artificially produce diverse content like text, code, or labeled data. This approach enables the creation of high-quality datasets that

Yapay zekâ alanında kullanılan “stokastik papağan” (İng. stochastic parrot) terimi, büyük dil modellerinin (LLM) istatistiksel olasılıklara dayalı metin üretme biçimini eleştirel biçimde tanımlamak amacıyla ortaya atılmıştır. Bu terim, yapay zekânın “anlamadan” yalnızca önceki sözcük olasılıklarına göre metin üretmesini papağan davranışına benzetir. Kavram, 2021 yılında Emily M. Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major ve Shmargaret Shmitchell tarafından yayımlanan “On the Dangers of Stocha