ÜCRETSİZ VE SANSÜRSÜZ YAPAY ZEKA!

Orkun v2
13 Mar 202418:23

TLDRBu metin, yapay zeka (AI) modellerinin açık kaynak kodlu ve kapalı modelleri arasındaki farkı ve avantajlarını anlatıyor. Açık kaynak kodlu modellerin, internet bağlantısı olmadan ücretsiz kullanılabileceği, sansürsüz kullanılması ve büyük şirketlerin tekelleştirmesini önleyici bir faktör olduğunu belirtiyor. Ayrıca, Google ve diğer büyük şirketlerin kapalı AI modellerinin, hangi verilerle eğitildiği ve nasıl çalıştığının bilinmediği ile ilgili endişeler de dile getiriliyor. Metin, Open AI ve Microsoft'un sektördeki etkinlikleri ve yenilikçi yaklaşımları da vurguluyor. Son olarak, kullanıcıların AI modellerini kendi bilgisayarlarında çalıştırma ve özelleştirme olanağı, huggingface.co gibi platformlar aracılığıyla sunuluyor.

Takeaways

  • 🆓 Açık kaynak kodlu modellerin avantajlarından biri, ücretsiz ve sansürsüz kullanımlarıdır.
  • 🤖 Kapalı kaynak kodlu modellerin nasıl çalıştığı ve hangi verilere eğitildiği bilinmemektedir.
  • 🚫 Büyük şirketlerin tekelleşmesi ve teknolojiyi ele geçirmesi, gelecekte tehlikeli olabilir.
  • 💰 Açık kaynak kodlu şirketler, milyarlarca dolar harcadıkları büyük şirketlerin ürünlerini daha düşük maliyetle eşleşebilirler.
  • 📈 Açık kaynak kodlu modellerin popülaritesini artıran faktörler arasında, veri gizliliği ve kullanıcı kontrolüdür.
  • 🌐 Google ve diğer büyük şirketlerin açık kaynak kodlu modellerini kullanarak kendi modellerini geliştirebiliyoruz.
  • 📚 Veri eğitimi ve model mimarisine dair şeffaflık, açık kaynak kodlu modellerde önemlidir.
  • 📈 Açık kaynak kodlu modelleri kullanarak, özel sektörde ve akademide yenilikçilik ve rekabetçilik sağlanabilir.
  • 🔧 Hugging Face ve benzeri platformlar, açık kaynak kodlu modelleri keşfetme ve kullanma konusunda kullanıcı dostu bir arabirim sunar.
  • 📈 Model parametrelerinin (ör. 7B, 13B) boyutu, modelin ne kadar detaylı ve bilgi dolu olabileceğini gösterir.
  • 🚀 Açık kaynak kodlu robotik ve yapay zeka modelleri, teknolojinin daha düşük maliyetle yayılmasına ve ölçeklenmesine katkıda bulunur.

Q & A

  • Yapay Zeka modelleri arasında açık kaynak kodlu ve kapalı model arasındaki fark nedir?

    -Açık kaynak kodlu modeller, ücretsiz olarak kullanılabilir, kendi bilgisayarınızda çalıştırılabilir ve sansürsüz kullanılabilir. Kapalı modeller ise büyük şirketlerin tescilli olduğu, özel olarak eğitilen ve veri kaynakları ve mimari bilgisi gizli olan modellerdir.

  • Veri gizliliği ve sansür konusunda açık kaynak kodlu modellerin avantajları nelerdir?

    -Açık kaynak kodlu modeller, kullanıcıların verilerini gizli tutarak internet bağlantısı olmadan kullanabilme imkanı sunar. Ayrıca sansürsüz bir şekilde kullanılabilir ve veri kaynakları ve model mimarisine dair açık bir bilgi bulunur.

  • Kapalı Yapay Zeka modellerinin hangi potansiyel sorunlara yol açabileceğini örnek olarak verebilir misiniz?

    -Kapalı modeller, eğitildiği veriler ve mimari hakkında bilgi eksikliği nedeniyle, kullanıcıların hangi dataya maruz kaldığını bilememe ve bu nedenle ortaya çıkan dava ve sansür sorunları yaşayabilme potansiyeline sahiptir.

  • Open AI ve Microsoft'un yatırımcıları tarafından nasıl etkilendiğini açıklayın?

    -Open AI, açık kaynak kodlu bir şirket olarak başlamış ancak kapalı bir yapıya dönüşmüştür. Microsoft'un yatırımsıyla sektörde tekelleşme eğiliminde bir durum oluşmuş ve bu, Open AI ve diğer şirketlerin daha iyi modeller geliştirebilmesi için rekabetçi bir ortam yaratmıştır.

  • Yapay Zeka modellerinin boyutları ve parametreleri ne anlama gelir?

    -Yapay Zeka modellerinin boyutları ve parametreleri, modelin ne kadar karmaşık ve eğitilen veri miktarına göre değişir. Örneğin, 7 milyar parametre, modelin boyutunu ve öğrenebileceği bilgi miktarını ifade eder.

  • Yapay Zeka modellerinin etik değerleri ve kullanım alanları hakkında nasıl bir düşünceye sahipsiniz?

    -Yapay Zeka modellerinin etik değerlerine sahip olmak önemlidir. Kullanıcıların, modelleri uygun ve etik bir şekilde kullanması, özellikle ırkçılık veya ayrımcılık gibi olumsuz konulara karıştırmamaları gerekmektedir. Kullanım alanları konusunda kullanıcıların sorumluluğu büyüktür.

  • Hugging Face platformu ile ilgili ne tür avantajlar sunuyor?

    -Hugging Face, kullanıcıların açık kaynak kodlu tüm Yapay Zeka dil modellerini indirip, bilgisayarlarında çalıştırmalarına olanak tanır. Bu sayede, kullanıcılar ücretsiz olarak ve kolayca farklı modellerle deneyebilir ve uygulama geliştirebilirler.

  • Yapay Zeka modellerinin performansını ölçen bir benchmark testinin ne olduğunu açıklayın?

    -Yapay Zeka modellerinin performansını ölçen bir benchmark testinde, modelin çözdüğü soru sayısı ve doğruluğunun ölçüldüğü bir değerlendirme süreci yer alır. Bu, modelin diğerleriyle kıyaslandığında ne kadar başarılı olduğunu gösterir.

  • Yapay Zeka modellerinin kullanım maliyetleri ve ücretsiz platformlar hakkında bilgi verebilir misiniz?

    -Bazı açık kaynak kodlu modeller ücretsiz olarak kullanılabilir ve hatta bazı platformlar, kullanıcıların ücretsiz olarak deneyimlemelerine olanak tanır. Bununla birlikte, daha karmaşık modelleri kullanmak veya özelleştirilmiş hizmetler talep etmek maliyetli olabilir.

  • Yapay Zeka modellerinin sansürlü ve sansürsüz kullanımlarına dair bir örnek verilebilir mi?

    -Sansürlü kullanım, bir ülkenin yasalarına uygun olarak sınırlı bir veri kümesi üzerinde eğitilen ve kullanılabilen bir model olarak düşünülebilir. Sansürsüz kullanım ise, sınırlama olmadan internetin tüm verisi üzerinde eğitilen ve kullanılabilen bir modeldir.

  • Yapay Zeka modellerinin gelecekteki kullanım alanları hakkında ne düşünüyorsunuz?

    -Yapay Zeka modelleri, gelecekte daha fazla insansız sistem, sağlık hizmetleri, eğitim, finansal hizmetler ve sosyal ağlar gibi alanlarda kullanılabilir. Bu da, bu teknolojilerin etik ve yasal çerçeve içinde kullanılmasını gerektirir.

  • Yapay Zeka modellerinin performansını ve kullanımını optimize etmek için hangi araçlar kullanılabilir?

    -Performansını optimize etmek için GPU offload kullanılabilir. Ayrıca, araçlar ve platformlar gibi Hugging Face ve LM Studio, kullanıcıların modelleri indirip, bilgisayarlarında çalıştırmalarına ve özelleştirmelerine olanak tanır.

Outlines

00:00

🤖 Open Source vs. Closed Source AI Models

The paragraph discusses the advantages of open source AI models over closed source ones. It emphasizes the freedom to use open source models without internet connection, without sharing personal data, and even without censorship. It contrasts this with closed source models, which may use vast amounts of data without the user's knowledge, leading to privacy concerns. The speaker also touches on the potential for manipulation by large companies with closed models and the risks of monopoly in the AI sector.

05:01

📈 Scaling AI Models and Data Collection

This section delves into how AI models are scaling, with a focus on the size of models measured in parameters, indicating the model's capacity and the amount of data used for training. It also covers the ethical considerations of AI models and the importance of transparency in model architecture. The paragraph highlights the benefits of open source models for citizens and smaller entities to develop their models with limited resources, competing with billion-dollar companies' models in terms of performance.

10:03

🚀 AI Model Training and Utilization

The speaker talks about creating an AI model using YouTube video transcripts as data, which becomes an expert in that domain. It discusses the accessibility of data through APIs provided by platforms like YouTube and the process of model training using this data. The paragraph also touches on the concept of 'mixture of experts,' where different AI models collaborate to provide a better outcome. It ends with a discussion on the challenges AI faces, such as understanding context and providing accurate responses.

15:03

💡 Utilizing AI Models for Practical Applications

This part focuses on the practical use of AI models, including their deployment on various platforms and devices. It discusses the availability of models on huggingface.co and how to create a chat with selected models. The paragraph also explores the use of AI models for different purposes, such as writing a terminal-based snack game or calculating the drying time for t-shirts. It highlights the importance of using AI responsibly and ethically, and the potential for customization and application in various fields.

Mindmap

Keywords

💡Yapay Zeka

Yapay Zeka (AI), bilgisayarlı sistemlerde insan benzeri öğrenme, karar ve problem çözme yetenekleri yaratma alanıdır. Videoda, AI'nın açık kaynak kodlu ve kapalı modelleri, kullanımları ve etik değerleri gibi çeşitli yönleriyle değinilmektedir. Örneğin, konuşmacı açık kaynak kodlu AI modellerinin, veri kaynağının gizli kalmaması ve sansürsüz kullanım imkanı gibi avantajlarından bahseder.

💡Açık Kaynak Kodlu

Açık kaynak kodlu, bir yazılım veya projenin kaynak kodunu herkesin incelemesi, kullanması ve dağıtması mümkün olan bir lisans anlaşmasıdır. Videoda, açık kaynak kodlu AI modellerinin, bağımsız geliştiriciler tarafından daha iyi ve sansürsüz bir şekilde kullanılabileceği ve geliştirilebileceği vurgulanmaktadır.

💡Kapalı Model

Kapalı model, kaynak kodunun gizli tutulduğu ve kullanıcıların iç çalışma prensiplerini bilamayacağı AI modelleridir. Videoda, kapalı AI modellerinin veri eğitme süreçlerinin gizli tutulması ve sansürlü kullanım riski ile ilgili endişeler dile getirilmektedir.

💡Veri Gizlilik

Veri gizlilik, kişisel veya kurumsal verilerin korunması ve yetkisiz erişim veya kullanımdan korunmasıdır. Videoda, kapalı AI modellerinin hangi verileri kullanarak eğitildiklerinin bilinmemesi ve bu nedenle ortaya çıkan hukuki sorunlar ve veri gizliliği endişeleri ele alınmaktadır.

💡Sansür

Sansür, bir ülkenin veya örgütün, bilgi ve ifade özgürlüğünü kısıtlamak için uygulanan politika veya uygulamasıdır. Videoda, sansürsüz açık kaynak kodlu AI modellerinin, sansürsüz bir ortamda kullanılmasının önemi vurgulanmaktadır.

💡Etik Değerler

Etik değerler, bir toplum veya grup tarafından benimsenen ve benimsenmeyen davranışları ve düşünceleri belirleyen kurallardır. Videoda, AI modellerinin etik değerlere uygun olarak kullanılması ve bu değerlerin korunması gerektiği anlatılmaktadır.

💡Model Boyutu

Model boyutu, AI modellerinin karmaşıklığı ve öğrenme kapasitesi için kullanılan terimdir, genellikle parametre sayısı ile ölçülür. Örneğin, videoda 7 milyar parametreli bir modelden bahsederek, model boyutunun ne kadar büyük olduğu ve bu büyüklükle ilgili performans ve kaynak kullanımları incelenmektedir.

💡GPU (Grafik İşlem Birimi)

GPU, bilgisayarın grafik işlemlerini hızlandırmak için kullanılan özel bir donanımdır. AI modellerinin eğitilmesi ve çalıştırılmasında büyük miktarda hesaplama gerektiğinden, GPU kullanımı önemlidir. Videoda, modellerin GPU üzerinde çalıştırılması ve performans avantajları hakkında bilgi verilmekte.

💡Hugging Face

Hugging Face, açık kaynak kodlu AI modelleri ve hizmetleri sağlayan bir şirkettir. Videoda, Hugging Face platformunun AI modellerinin indirilmesi, yerel olarak çalıştırılması ve özelleştirilmesiyle ilgili olarak örnekler gösterilmektedir.

💡LM Studio

LM Studio, Hugging Face tarafından geliştirilen ve açık kaynak kodlu AI dil modellerinin yerel olarak çalıştırılmasına ve deneme yapmalarına imkan tanıyan bir programdır. Videoda, LM Studio'nun kullanıcı dostu arayüzünün ve modelleri nasıl indirip çalıştırabileceğinin anlatıldığı görülmektedir.

💡Teknolojiyi Ele Geçirme

Teknolojiyi ele geçirme, bir teknolojiyi kontrol etmek veya kullanmak için belirli bir amacı doğrultusunda kullanma eylemi veya durumudur. Videoda, büyük şirketlerin AI teknolojisini tekelleştirme ve bu durumun yarattığı riskler ve zorluklar üzerinde durulmaktadır.

Highlights

Ücretsiz ve sansürsüz yapay zeka modellerinin faydalarından bahsediliyor.

Açık kaynak kodlu modellerin, kapalı modellerden daha fazla avantajı var.

Kapalı yapay zeka modellerinin eğitildiği verilere dair bilgi eksikliği.

Google ve Reddit gibi şirketlerin veri kullanımları ile ilgili hukuki sorunlar.

Bilinmeyen mimari ve yönlendirme riskleri ile kapalı modellerin güvenliği.

Open AI'nin açık kaynak kodlu bir şirketten kapalı devreye dönüşmesi.

Microsoft'un Open AI'ye yatırım ve sektördeki tekelleşme eğilimi.

Meta'nın açık kaynak kodlu bir model çıkardığı ve bunu kullanarak kendi model geliştirme fırsatı.

Açık kaynak kodlu modellerin, daha düşük performansla da önemli işlevler yerine getirebilme potansiyeli.

Teknolojik gelişme ve maliyetlerin düşmesiyle, daha az kaynakla bile yapay zeka modelleri geliştirme imkanı.

Google'ın yarı açık kaynak kodlu bir model çıkardığı ve bunun etkileri.

Açık kaynak kodlu modeller ile eğitilen ve daha iyi sonuçlar elde etme.

Hugging Face platformu ve kişisel bilgisayarlarda açık kaynak kodlu modellerin çalıştırılması.

Yapay zeka modellerinin parametreleri ve ne kadar büyük oldukları ile ilgili bilgiler.

Model performansının, ne kadar büyük oldukları ile doğrudan ilişkili olmadığını gösteren bir örnek.

Bulut platformlarında ücretsiz veya ücretli olarak kullanılabilen yapay zeka modelleri.

LM Studio programı ile kullanıcı dostu bir şekilde yapay zeka modellerinin kullanımı.

Farklı yapay zeka modellerinin birbirleriyle karşılaştırılması ve sonuçların incelenmesi.

Yapay zeka modellerinin etik değerlere sahip olması ve bu değerlerin önemi.

Yeni bir mimari olan 'mixture of experts' kavramı ve farklı uzmanların bir araya geldiği model.

Yapay zeka modellerinin farklı alanlarda, eğitim amaçlı dahil olmak üzere kullanılması ve sorumluluk.

Casual Browsing

Yüklemeniz Gereken YAPAY ZEKA Uygulamaları - Ücretsiz

2024-07-26 19:39:00

EN İYİ ÜCRETSİZ YAPAY ZEKA | Midjourney Alternatifi🔥

2024-04-28 07:20:01

Midjourney v4: Yapay Zeka ile ÜCRETSİZ Avatar Üretin

2024-05-14 21:15:03

EN İYİ ÜCRETSİZ YAPAY ZEKA | #Midjourney alternatifi #BlueWillow

2024-05-15 05:25:03

Midjourney Yapay Zeka İle NFT Oluşturmak - Tamamen ÜCRETSİZ

2024-07-26 17:34:00