Yıllarca, güvenilir Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamaları geliştirmek, deneme-yanılma ile geçen sinir bozucu bir süreçti. Geliştiriciler, "mükemmel" prompt'u oluşturmak, sıcaklık ayarlarını ince ayar yapmak ve aniden beliren hataları manuel olarak halletmek için saatler harcadı. Bu çağ...
Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamalarının erken dönemlerinde, araç kullanımı genellikle basit bir fonksiyon çağrısı mekanizması olarak görülürdü. Ancak deneysel prototiplerden sağlam, üretim seviyesinde AI agent'larına geçiş yaptıkça karmaşıklık katlanarak artar. Bir üretim agent'ı, sadece birkaç eklenmiş fonksiyonu olan bir modelden ibaret değildir;
Büyük Dil Modelleri (LLM) kullanımının erken dönemlerinde, istem mühendisliği büyük ölçüde bir sanat formuydu. Geliştiriciler, daha iyi çıktılar elde etmek için saatlerce sistem talimatlarını, birkaç örnekli (few-shot) örnekleri ve sıcaklık ayarlarını manuel olarak ince ayar yapıyordu. Sezgi hala rol oynasa da, sektör giderek daha titiz, veriye dayalı bir yaklaşıma, yani Otomatik İstem Optimizasyonuna (APO) doğru hızla kayıyor.
Büyük dil modelleri (LLM) alanı hızla evriliyor; şeffaflıkları ve maliyet etkinlikleri nedeniyle açık ağırlıklı modeller büyük ilgi görüyor. Bu hareketin ön saflarında, farklı hesaplama kısıtlamalarına ve performans gereksinimlerine yönelik çözümler sunan Mistral AI yer alıyor.
Jeneratif AI'nın hızla gelişen manzarasında darboğaz, model erişilebilirliğinden çıkarım performansına ve maliyet etkinliğine kaydı. Llama 3, Mistral ve Falcon gibi büyük dil modelleri (LLM'ler) kolayca mevcut olsa da, bunları üretim ortamlarına dağıtmak genellikle...
Yerel Büyük Dil Modeli (LLM) dağıtımı hızla olgunlaştı. Artık yalnızca bulut API'leri veya ağır Docker konteynerleriyle sınırlı olmayan geliştiriciler, şimdi tüketiciler için uygun donanımla gelişmiş modelleri çalıştırabilir. Ancak doğru aracı seçmek büyük ölçüde iş akışınıza bağlıdır. Bu rehber...
Yapay zekanın hızla gelişen dünyasında, anlamsal arama ve benzerlik eşleştirme yeteneği modern uygulamalar için kritik bir gereksinim haline geldi. Pinecone veya Milvus gibi özel vektör veritabanları popülerlik kazanırken, birçok geliştiricinin gözden kaçırdığı güçlü bir alternatif de var...