Üretici Yapay Zeka; yapay zekanın bir alt dalı ve derin öğrenme ile pekiştirilmiş "yarat" komutunu yazı,görsel,metin,video,ses olarak uygulamaya geçirebilen bir yapı.

Global alandaki startuplarda üretici yapay zeka başlığının kullanıldığı alanlardan bahsetmek istiyorum. Burada yüzleşilen zorluklar neler? Global açıdan bakıldığında hangi terimlerle beraber yapay zekayı ele alırsınız ? Bu konudaki eksiklikler neler ?

VERI ,

Yeni oluşturulan verilerde kalite eksikliği

FINANSMAN,

Çalışılan modeller üzerindeki pahalılık, belirsiz etkileşimler.

HESAPLAR,

Kaynakların yüksek ve baskın maliyetleri avantajsız içerik.

REGULASYONLAR,

 Verinin güvenliği ile ilgili endişeler, kopyalama, klonlama sorunlarıyla alakalı eksiklikler regulasyonların yetersizliği.

YETENEK,

Yetersiz yapay zeka becerileri, geliştirilememiş yetenek, eksik bildiri.

ETKI

Etkisiz üretim, yıpratıcı içerik,Çevresel, Sosyal ve Yönetimsel uyumsuzluklar .

Üretici yapay zekanın gelişme evresi ve bu sırada bizlere yansıyanlar çok farklı sınıflandırmalar yapmamıza sebep oldu.

Örneğin Open AI Dall -E, Google'ın Lamda'sı Github Copilot Stability AI'ın Stable Diffusion 'u yine Google Bard uygulaması daha çoğaltılabilecek bir çok örnekle pekiştirilmiş bir üretim algoritması ve karmaşıklığı içinde öğrenmeye zorlanıyor bazen adapte olmakta güçlük çekebiliyoruz. Her bir yapay zeka aracının farklı ve teknik açıdan üretim ve gelişim kısmını doyuran buna anlam katan özelleştirilmiş tasarımsal içerik editörleri bulunmakta ve arka planda çalışan büyük bir veri kümesi.

Bunu anlamlandırabilmek ve hangi uygulamanın aslında bizim için ne ifade ettiğini bilmek bunu yönetebilmek zamanın mühendislik anlayışını oluşturdu. Minik komutlardan, ağ şeklini almış yapısal olarak anlatabileceğimiz no code ancak gelişmiş bir sistemle ele alınan, oluşturulan "Prompt"lar; ilgi çekici üreten komutlar zamanındayız.

Burada Son trendlerin üzerinden geçmek gerekirse ; 'Metin içeriği Yaratma, Chatbotlar ve Sanal asistanlar oluşturma, Resim ve Video Üreticiler, Tahminleme Modelleri, Dil Çevirileri ve analizleri, Sahtekarlık Tespiti, Otonom araçlar geliştirme, Moda ve Üretim Tasarımı, Oyun Geliştiriciler ve İlaç keşifleri.

Bu konular hakkında hızla ilerleyen çalışmalar mevcut ve globalde en çok konuşulan yapay zeka alanları olarak ele alınıyor.

Peki aklımızın sınırlarını zorlayan En üst katmandaki içerik nedir üretici yapay zeka ile alakalı ?

Software 3.0 dediğimiz yapı. Verileri denemeden belki modelleri eğitmeden bizim için bunları eğitebilecek ve gelişmiş kodlarla işleri muazzama çevirecek sistem. Bu konuda öncelikler değişiyor.

Buna artık 'kutunun dışındaki veri' diyoruz. Ve sektörün önceliği gelişmiş algoritma sınıflandırmaları. Bu konuda yarış halindeler.

Bir teknolojist olarak değerlendirmem gerekirse, üretici yapay zeka ile yanıt almanın bir perspektif oluşturmanın zorluğu burada başlıyor. Komutları yönetebilmek. komutları yönetebilenleri de yönetebilmek ve algoritmik iş yapan şirketlerin makina öğreniminden sonra geldiği noktayı düşünerek üretici yapay zeka ile nasıl anlam kazanacağını sentezlemek. İnanılmaz derecede rekabetçi ve ikna edici hikayeler yaratmak durumundayız.

 Bu nasıl mümkün olacak? Yapay zeka ve etik bu konuda nasıl çalışmalar yapıyor ve bununla ilgili bazı örnekler sunarak yazıma devam edeceğim ... Takipte kalalım.

Amazon, Alexa sesli asistanının büyük bir revizyonu üzerinde çalışıyor ve bu yılın sonlarında yeni bir abonelik modeliyle daha gelişmiş, yapay zeka destekli bir sürüm başlatmayı hedefliyor. Şirket, büyük dil modelleri kullanan daha yeni araçlara odaklandığı için Alexa becerileri için geliştirici ödül programını sonlandırıyor, ancak yeni Alexa'nın kalite standartlarını karşılamasını sağlamada zorluklarla karşılaşıyor.

Bilinmesi gerekenler:

Kod adı "Alexa Plus" veya "Olağanüstü Alexa" olan yükseltilmiş Alexa, üretken yapay zeka tarafından desteklenen daha fazla konuşma ve kişiselleştirilmiş etkileşim sunacak

Amazon, yeni Alexa için Amazon Prime aboneliğinden ayrı olarak aylık bir abonelik ücreti almayı planlıyor

Dahili testler, yeni Alexa'nın bazen yanlış bilgiler paylaştığını ve kalite standartlarını karşılamada bir zorluk oluşturduğunu tespit etti

Amazon, geliştiricilere büyük dil modelleri kullanarak daha yeni araçlara odaklanmak için Alexa becerileri oluşturmaları için ödeme yapan programını sonlandırıyor

Hareket, Amazon'un Alexa'dan para kazanmayı ve Google Asistan, Siri ve OpenAI ve Google'ın AI sohbet robotları gibi rakiplerine ayak uydurmayı hedeflediği için geldi

Amazon, Alexa'yı daha konuşkan ve yetenekli olacak şekilde elden geçirirken, abonelik modeline geçiş, sesli asistandan para kazanma stratejisinde önemli bir değişikliğe işaret ediyor. Bununla birlikte, şirketin yüksek kaliteli bir yapay zeka deneyimi sunmak için teknik zorlukların üstesinden gelmesi gerekecek.

Kaynak

Microsoft, güçlü donanıma ve özel yapay zeka işlemcilerine sahip, yapay zeka için optimize edilmiş yeni bir Windows PC sınıfı olan Copilot+ PC'leri tanıttı. Şirket ayrıca, Copilot AI asistanını işletim sistemi ve uygulamalar arasında entegre etmek de dahil olmak üzere Windows 11'de 150'den fazla yeni AI özelliğini duyurdu ve Surface cihazlarını özel bir Copilot anahtarıyla piyasaya sürdü.

Bilinmesi gerekenler:

Copilot+ PC'ler, gelişmiş cihaz içi yapay zeka için CPU, GPU ve NPU (Nöral İşlem Birimi) özelliklerine sahiptir

Windows 11'de görev çubuğundan Copilot yardımı ve yapay zeka ile geliştirilmiş uygulamalar gibi yeni yapay zeka özellikleri

Microsoft, Copilot AI yardımcısını Windows, Microsoft 365 uygulamaları ve Edge tarayıcısında birleştiriyor

Surface Pro 10 ve Surface Laptop 6 for Business, özel Copilot anahtarıyla tanıtıldı

Copilot+ PC'ler 999 dolardan başlıyor ve 18 Haziran'da Microsoft, Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo, Samsung'dan temin edilebilir

Microsoft, optimize edilmiş donanım, işletim sistemi düzeyinde daha güçlü bir yapay zeka asistanı ve yapay zeka yardımcı pilotunuzu çağırmak için fiziksel bir anahtar ile yapay zeka etrafında bir sonraki PC bilgi işlem çağını tanımlamak için agresif bir baskı yapıyor.

Kaynak

Agent Engineering Framework'ün temel bileşenlerini ele aldığımıza göre, artık tüm bunları mümkün kılan teknolojilere dalmanın zamanı geldi. Dil modellerinden akıllı bilgi alma tekniklerine kadar, keşfedilecek çok sayıda araç ve yaklaşım var.

En umut verici olanlardan bazılarına bir göz atalım:

Dil modelleri ve bilgisi: İnsan dilini anlaması ve oluşturması gereken bir aracı oluşturuyorsanız, büyük dil modelleri veya LLM'ler en iyi arkadaşınızdır. GPT-4o ve Claude 3 gibi bu yapay zeka güç merkezleri, doğal dilin nüanslarını kavramalarına ve insan benzeri yanıtlar üretmelerine olanak tanıyan büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiştir. Ancak LLM'ler sadece kelimeleri çalkalamakla ilgili değildir, aynı zamanda bilgiyle de doludur. LLM'ler, eğitim verilerinde depolanan bilgilerden yararlanarak, temsilcinize yararlanabileceği geniş bir anlayış tabanı sağlayabilir.

Alma ve oluşturma: Elbette, bazen genel bilgiden daha fazlasına ihtiyacınız vardır - spesifik, güncel bilgilere ihtiyacınız vardır. RAG (Retrieval-Augmented Generation) gibi geri alma tekniklerinin devreye girdiği yer burasıdır. RAG, temsilcinizin harici bilgi tabanlarında arama yapmasına ve ilgili bilgileri almasına olanak tanır, bu da daha sonra bir yanıt oluşturmak için bir LLM'ye beslenebilir. Bu, temsilcinize bilgili ve doğru kalmalarına yardımcı olmak için kişisel bir araştırma asistanı vermek gibidir.

İşlev çağrısı: Peki ya temsilcinizin konuşmaktan daha fazlasını yapması gerekiyorsa? İşlev çağırmanın devreye girdiği yer burasıdır. Aracınızın harici API'leri ve hizmetleri çağırmasına izin vererek, yeteneklerini dilin çok ötesine genişletebilirsiniz. Sadece hava durumunu tartışmakla kalmayıp aynı zamanda mevcut hava durumu verilerini alan ve kişiselleştirilmiş öneriler sunan bir temsilci hayal edin. Ya da sadece matematiksel kavramları açıklamakla kalmayıp aynı zamanda karmaşık hesaplamalar yapabilen bir ajan.

İnce ayar: LLM'ler ve geri alma teknikleri sağlam bir temel sağlayabilirken, bazen temsilcinize gerçekten parlamasını sağlamak için biraz daha fazla eğitim vermeniz gerekir. İnce ayarın devreye girdiği yer burasıdır. Aracınızı daha küçük, daha özel bir veri kümesi üzerinde eğiterek, onu özel kullanım durumunuza uyarlayabilir ve hedeflenen görevlerde performansını artırabilirsiniz.

Korkuluklar: Tabii ki, büyük güç büyük sorumluluk getirir. Temsilcinizin yeteneklerini genişletirken, yolunda gitmesini sağlamak için korkuluklar koymak önemlidir. Kural tabanlı filtreler, içerik engelleme ve düşmanca eğitim gibi teknikler, temsilcinizin raydan çıkmasını veya zararlı çıktılar üretmesini önlemeye yardımcı olabilir.

Kaynak

OpenAI, konuşma tanıma ekleyerek GPT-4'ün metin ve vizyon yeteneklerini temel alan en son amiral gemisi yapay zeka modeli GPT-4o'yu duyurdu. "O" harfinin "omni" anlamına geldiği bu çok modlu model, ChatGPT deneyimini ve OpenAI'nin API tekliflerini önemli ölçüde geliştirecek şekilde ayarlanmıştır.

Bilinmesi gerekenler:

GPT-4o, ses, metin ve görüntü arasında akıl yürüterek yapay zeka ile daha doğal etkileşimler sağlayabilir

GPT-4o tarafından desteklenen ChatGPT, gerçek zamanlı yanıt verme özelliği sunar ve kullanıcı duygularını algılayabilir

Model, ChatGPT'nin görme yeteneklerini geliştirerek görüntüleri analiz etmesine ve ilgili soruları yanıtlamasına olanak tanır

GPT-4o, ChatGPT'nin ücretsiz katmanında ve daha yüksek kullanım limitlerine sahip Plus ve Team planı aboneleri tarafından kullanılabilir

Model, 50 dilde geliştirilmiş çok dilli performansa sahiptir ve OpenAI'nin API'sinde daha hızlı ve daha ucuzdur.

Kaynak 

Ana Hikaye: MAX London'da Adobe, yaratıcı üretken yapay zeka modelleri ailesinin bir sonraki büyük sürümü olan Firefly Image 3 Foundation Model'i piyasaya sürdü. Photoshop'ta ve Firefly web uygulamasında beta olarak sunulan Firefly Image 3, yaratıcı sürece kalite, kontrol ve verimlilik açısından önemli ilerlemeler getiriyor.

Daha derine bakalım:

Firefly Image 3, daha yüksek kaliteli görüntü oluşturma, istemlerin daha iyi anlaşılması, yeni ayrıntı ve çeşitlilik düzeyleri ve daha hızlı yaratıcı ifade ve fikir üretme sunar.

Stil motoruyla desteklenen yeni otomatik stilizasyon özellikleri, oluşturulan görüntü stilleri, renkler, arka planlar ve konu pozları üzerinde daha fazla kontrol ve kişiselleştirme sağlar.

Yapı Referansı ve Stil Referansı özellikleri, kullanıcıların referans görüntülerin yapısına ve stiline uyan görüntüleri hızlı bir şekilde oluşturmasını sağlayarak hızlı yazmada deneme yanılma yöntemini ortadan kaldırır.

Fotoğraf kalitesindeki, zengin ayrıntılardaki, hızlı doğruluktaki ve illüstrasyonlardaki iyileştirmeler, çeşitli varlıklar için fikir üretmeyi daha verimli hale getirir.

Adobe Firefly Hizmetleri ve Özel Modelleri, kuruluşların üretken yapay zekayı iş akışlarına entegre etmelerine ve modelleri IP, ürün ve marka stillerine göre eğitmelerine olanak tanır.

Kaynak

Bir çok YouTube videosu çok uzun. Videonun esas içeriğe ulaşmaya çalışırken uzun giriş ve sıkıcı açıklamalar arasında kaybolabilirsiniz. Modern bir yapay zeka bu görevi üstlenebilir ve uzun videoların anlaşılabilir ve yazılı özetlerini oluşturabilir.E

En çok kullanılan entegre edilmiş yapay zeka YouTube içerik özetleyicilere bir örnek verecek olursam : Brave Leo buna güzel bir örnek olabilir yukarıda videosunu paylaşıyorum.