İçeriğe geç
Zero-ShotTeam

Yazılar

Notlar

İşlerde karşılaştığımız kararların notu. Genel geçer yapay zekâ yorumu değil, bir seçim yapmak zorunda kaldığımızda neye baktığımız.

  1. 3 dk okuma

    Yapay zekâ ajanı projeleri neden başarısız oluyor

    Demo'da etkileyici çalışan ajanlar gerçek kullanımda neden duruyor? Araç tasarımı, hata toparlama, insana devretme ve maliyet tavanı üzerine dört gözlem.

    ajanlarotomasyondeğerlendirme
  2. 3 dk okuma

    Kurumsal yapay zekâ projesine nereden başlanır

    Yapay zekâ yatırımı yapacak bir kurumun ilk projesini seçme yöntemi: hangi işler uygun, hangi sırayla ilerlenir, ilk seksen günde ne beklenmeli.

    kurumsal yapay zekâproje seçimiölçüm
  3. 3 dk okuma

    Üretimde prompt nasıl yazılır

    Demo'da işe yarayan prompt neden üretimde bozuluyor? Prompt'u kod gibi ele almak: yapı, sürüm, sınır koyma ve değişiklikleri ölçme.

    promptüretimdeğerlendirme
  4. 3 dk okuma

    Yapay zekâ neden uyduruyor, nasıl engellenir

    Dil modelleri neden emin bir dille yanlış bilgi veriyor? Halüsinasyonun gerçek sebebi, hangi önlemlerin işe yaradığı ve neyin işe yaramadığı.

    halüsinasyondoğrulukRAG
  5. 3 dk okuma

    Kurumsal veriyi yapay zekâya vermek güvenli mi

    Şirket verisi bir dil modeline gidince ne oluyor? Sağlayıcı sözleşmeleri, eğitime kullanım, KVKK, yurt dışına aktarım ve kendi sunucunuzda çalıştırma.

    veri gizliliğiKVKKkurumsal yapay zekâ
  6. 3 dk okuma

    Kameralı kalite kontrol sahada neden zorlaşıyor

    Laboratuvarda yüzde 99 doğrulukla çalışan görü modeli fabrikada neden düşüyor? Işık, kamera konumu, nadir hata ve veri toplama üzerine saha notları.

    görüüretimkalite kontrol
  7. 2 dk okuma

    LLM faturası nasıl öngörülebilir hâle gelir

    Yapay zekâ maliyeti neden ay sonunda sürpriz olur, nasıl kontrol edilir: model kademelendirme, prompt önbelleği, çıktı uzunluğu ve istek başına tavan.

    maliyetLLM altyapısıönbellek
  8. 3 dk okuma

    Yapay zekâ projesinde değerlendirme seti nasıl kurulur

    Bir yapay zekâ sisteminin çalıştığını nasıl kanıtlarsınız? Elli örnekle başlayan, prompt'tan model güncellemesine her kararı taşıyan değerlendirme seti.

    değerlendirmeajanlartest
  9. 3 dk okuma

    RAG kurarken en sık yapılan altı hata

    Kurumsal arama (RAG) demoda çalışıp gerçek kullanımda neden çöker: parçalama, geri getirme sırası, kaynak gösterme, yetki, tazelik ve ölçüm.

    RAGkurumsal aramaerişim
  10. 3 dk okuma

    Zero-shot mu, few-shot mu, ince ayar mı?

    Prompt mu, örnek vermek mi, yoksa modeli kendi verinizle eğitmek mi? Denenecek sıra, her adımın gerçek maliyeti ve bir sonrakine ne zaman geçileceği.

    ince ayarpromptmodel seçimi