Üretken yapay zeka, insan tarafından oluşturulan içeriğe giderek daha fazla benzeyen ve katlanarak artan verimlilikle çıktılar üretir.Bu teknoloji halen geliştirilme aşamasındadır ancak potansiyel kullanım alanları çok geniştir. Gen AI, doğal dili çeşitli iş süreçlerine entegre etme becerisine sahiptir. İşletmeler, analizi hızlandırarak, büyük belgeleri özetleyerek, yeni fikirler üreterek ve üretkenliği ve performansı artırarak bu özellikleri kendi avantajlarına kullanabilirler.Çeşitli dil görevlerini çözmek için dönüştürücü tabanlı dil modellerini kullanmaya başlamaya hazırsanız, bu O'Reilly e-kitabının " Büyük Dil Modeli Uygulamaları Tasarlama " ilk sürüm bölümlerini indirin. Bu kitapla, dil modellerinin gücünü bir araya getiren kullanışlı ürünler oluşturmaya yönelik araçları, teknikleri ve taktik kitaplarını öğreneceksiniz.Yapay zeka kullanmayı düşünen işletmeler için ilk yatırım göz korkutucu görünebilir. Maliyete ve heyecana değip değmeyeceğini değerlendirmeleri gerekiyor. Bununla birlikte, Üretken Yapay Zekayı keşfetmeye başlamak isteyenler için doğru kararı vermeye yardımcı olabilecek pratik kılavuzlar mevcuttur.
Kullanım Durumlarınızı Tanımlayarak Başlayın
Gen Yapay Zekayı işinize dahil etmek çok zorlayıcı bir çaba olmak zorunda değil. Özel ihtiyaçlarınıza göre uyarlamak için şu pratik adımları izleyin:Basit Başlayın: Hedeflerinizi tam olarak tanımlayın. Gall Yasası, işlevsel karmaşık bir sistemin genellikle daha basit bir sistemden evrimleştiğini vurgular. Başlangıçtan itibaren büyük, karmaşık bir sisteme dalmak yerine, daha sonra genişletilebilecek temel bir temelle başlayın.Pratik Olun: Küçük, gerçekçi projeleri tercih edin. Gerekli uzmanlığa sahip olmadan devasa bir sistem tasarlamak başarısızlığa yol açabilir. Ulaşılabilir hedeflere odaklanın; örneğin bir hukuk firması potansiyel müşteriler için belge sıralama ve analizini otomatik hale getirebilir.Özel Hedefleri Belirleyin: Hedeflerinizi belirli görev ve hedeflere ayırın. Bunları gerçekleştirmek için gereken adımları, girdileri ve beklenen çıktıları anlayın. İster metinden görüntüye ister metinden metne teknolojileriyle çalışın, süreci anlamak çok önemlidir.Mevcut Sistemlerinizi Göz önünde bulundurun: Projenizin şirketinizdeki mevcut sistem veya uygulamalarla nasıl entegre olacağını değerlendirin. Bu titiz değerlendirme, kusursuz hizalamayı ve uygulamayı kolaylaştırmayı sağlar.Bu adımları izleyerek hem ulaşılabilir hem de kuruluşunuz için faydalı bir Nesil Yapay Zeka stratejisi geliştirebilirsiniz. Her zaman özel iş gereksinimlerinize odaklanarak küçükten başlama, temel konulara öncelik verme ve aşamalı olarak geliştirme etrafında döner.Her Kullanım Durumuna İlişkin Riskleri Değerlendirin
İşletmenizde Gen Yapay Zekayı kullanmak heyecan verici bir ihtimal ancak bazı kritik hususların farkında olmak da çok önemli.Özellikle ücretsiz veya açık kaynaklı Nesil Yapay Zeka çözümlerini düşünüyorsanız, güvenlik ilk sırada yer almalıdır. Girilen veriler modeli eğitmek için kullanılabileceğinden bu platformlar gizli bilgileriniz açısından risk oluşturabilir. En güvenli yol, hassas iş verilerinin bu platformlarda kullanılmasından tamamen kaçınmaktır. Daha güçlü güvenlik sunan, uzmanların oluşturduğu kurumsal çözümlerde bile, yetkisiz erişimi veya kötüye kullanımı önlemek için dikkatli olunması gerekir.Doğruluk başka bir hayati husustur. Yapay Zeka Kuşağı'nın yaklaşımı bazen "halüsinasyonlara" veya hatalı çıktılara neden olabilir. Mission Cloud'da Veri Bilimi Danışmanı olan Max Goff'un açıkladığı gibi, Gen AI daha önce olmayandan yeni bir şey yaratıyor. Kararlarını olasılıklara dayandırıyor, yani "bir şeyler uydurabilir". Bu olasılığı anlamak, sonuçların etkili bir şekilde değerlendirilmesine yardımcı olur.Yasal ve düzenleyici hususlar da dikkatle ele alınmalıdır. Sahiplik, lisanslama, uyumluluk ve düzenlemelerin tümü kapsamlı bir değerlendirme ve anlayış gerektirir. Bu faktörlerin her birinin işinizi nasıl etkileyebileceğini belirlemek ve gerekli önlemleri almak risklerin azaltılmasına yardımcı olacaktır.Son olarak daha küçük projelerle başlamak akıllıca olabilir. Bunu yaparak iş akışlarınızı yakından izleyebilir, riskleri, maliyetleri ve performansı değerlendirebilir ve Nesil Yapay Zekanın sunduğu gerçek değeri anlayabilirsiniz. Bu, potansiyel olarak ölçeği büyüttüğünüzde bilinçli karar vermenize olanak tanır.Yapay Zeka Performansınızı Değerlendirin
Nesil Yapay Zeka'da performansın değerlendirilmesi, hassas bir maliyet, değer, boyut ve etkinlik dengesini içeren sayısal ölçümlerin ötesine geçer.Daha büyük modeller bir zamanlar üstün sayılırken, son gelişmeler bu düşünceyi zorluyor. Boyut her zaman kalitenin göstergesi değildir; çoğu zaman daha modern alternatiflerin de aynı derecede etkili olduğu kanıtlanmıştır. Belirli görevleri, sektörleri veya bilgi alanlarını hedef alacak şekilde modellerin ince ayarının yapılması, büyük yapılara gerek kalmadan karşılaştırılabilir sonuçlar verebilir.Amazon Bedrock, önceden eğitilmiş Temel Modeller sunarak devasa modellerin yönetiminin karmaşıklığını ve maliyetlerini ortadan kaldırarak bu yaklaşımın bir örneğini oluşturuyor. Erişim, uç nokta oluşturma ihtiyacını ortadan kaldıran bir API aracılığıyla basitleştirilmiştir. Bu, hazırda bulunabilen bir güç santraline sahip olmak gibidir.Amazon SageMaker JumpStart, uç nokta kurulumunda SageMaker işlevlerine yönelik gereksinimler gibi incelikli ayrımlarla benzer bir yol sunar. AWS'nin ötesine geçmek isteyenler için, açık kaynaklı modelleri bir EC2 bulut sunucusunda barındırmak veya SageMaker aracılığıyla bir uç noktayı dağıtmak, ek mimari seçenekler sunar.Özünde, Nesil Yapay Zeka ortamı çeşitli ve uyarlanabilir olup, herkese uyan tek bir yaklaşım yerine özel çözümler sunar. Önemli olan, ister sağlam bir model, isterse ince ayarlı bir harika olsun, görev için doğru aletin seçilmesidir. Çok yönlülüğü benimseyin, seçenekleri keşfedin ve Nesil Yapay Zekanın operasyonlarınızı verimli bir şekilde kolaylaştırmasına izin verin.Bağlamı Anlayın
Bir Nesil Yapay Zeka modelini seçtikten ve barındırılmasını belirledikten sonra gerçek özelleştirme süreci başlar. Bu aşama, ince ayar, hızlı mühendislik ve bağlamı kavramanın hassas bir etkileşimini gerektirir.Özellikle bu modeller İngilizce gibi dillerde eğitildiğinden ve konuşma veya sektöre özgü işlevler gibi görevler için özelleştirilebildiğinden, Gen AI çalışmalarında bağlam çok önemlidir. Bunu özel bir araç olarak düşünün: gündelik sohbet için özel olarak tasarlanmış bir dil modeli, kelime dağarcığı ve odak noktası açısından sağlık hizmetleri için geliştirilmiş bir dil modelinden farklı olacaktır.Max Goff, model etkileşimlerindeki bu bağlam sürekliliğinin anlaşılmasını vurguluyor. Bir tarafta, MidJourney veya Dall-E gibi önceden hazırlanmış arayüzleri kullanmak gibi uygun maliyetli, basit etkileşimlere sahip olursunuz. “Gördüğünüz şey, etkileşime gireceğiniz şeydir. Bu düşük maliyetli, kolay ve iyi bir yol” diyor Goff. Diğer tarafta, bir modeli tamamen sıfırdan eğitmek gibi yüksek maliyetli, karmaşık uygulamalar vardır ve önemli miktarda GPU zamanı ve veri kaynağı gerektirir.Heyecan verici kısım, abartılı maliyetler olmadan özel işlevsellik sunan tatlı bir nokta olan dengeli orta zeminde yatmaktadır. Sıfırdan başlamak yerine, mevcut bir modeli özel ihtiyaçlarınıza uyacak şekilde iyileştirebilirsiniz. Anında mühendislik veya erişim artırılmış oluşturma (RAG) gibi teknikler, bir modeli ekstra verilerle geliştirmenize ve onu amaçlanan çıktınız için mükemmel bir araca dönüştürmenize olanak tanır.İster hızlı ve basit bir şeye ister son derece uzmanlaşmış bir şeye ihtiyacınız olsun, ihtiyaçlarınızı karşılayacak bir yöntem vardır. Sanat, bağlamı anlamakta, mevcut araçlarınızı bilmekte ve onları tam olarak hayal ettiğiniz gibi çalışacak şekilde şekillendirmekte yatmaktadır. Bu süreç, projeniz veya işletmeniz için yenilik, verimlilik ve sınırsız potansiyele yönelik yolların kilidini açar.Yönetim Politikalarının Farkında Olun
Dünya çapındaki hükümetler, veri güvenliği, önyargı ve hesap verebilirliği ele alan gelişen politikalarla yapay zeka geliştirme ve kullanımına ilişkin gözetimlerini yoğunlaştırıyor. Mevcut kanunları takip etmek ve beklemede olan mevzuatı öngörmek, işletmeniz üzerindeki potansiyel etkilerin üstesinden gelmek için zorunludur.Yapay zeka yönetişimi sınırlar arasında farklılık gösterir ve her ülkenin kendine özgü düzenlemelerinin bilinmesini gerektirir. Hukuk veya sağlık sektörü gibi bazı sektörlerin ek kısıtlamaları olabilir. Yapay zeka kuşağının hızlı büyümesi çoğu zaman düzenleyici çerçeveleri geride bırakarak yorumlamada karmaşıklıklar yarattı. Bu durum şirketlerin öz düzenleyici roller üstlenmesine yol açmıştır.Açık politikaların yokluğunda bile işletmelerin Yapay Zeka Kuşağı girişimlerinde etik hususlara öncelik vermesi gerekir. Bu, güçlü veri güvenliğini, gizlilik korumalarını ve önyargı ile ayrımcılığı azaltmaya yönelik önlemleri kapsar. Tüm sistem uygulamalarında bireylerin haklarına ve mahremiyetlerine azami saygı gösterilmelidir.Deneyimli Yapay Zeka Uzmanlarıyla Ortak Olun
Yapay Zeka Kuşağı'nın tüm potansiyelini ortaya çıkarmak, bir dizi kurala uymaktan daha fazlasıdır; bu güçlü aracı bilgelik ve niyetle kullanmakla ilgilidir. Amaç, modelleri hantal süreçlere zorlamak değil, onları etkili ve sorumlu bir şekilde kullanmaktır.Bu büyük dil modelleri sihirli görünebilir, ancak zorluklardan muaf değiller ve başarısızlığın ilk işaretinde geri çekilmek bir seçenek değil. İzleme, adaptasyon ve dikkat kritik öneme sahiptir. Unutmayın, bugünün güçlü modelleri yarının geleceğine dair bir fikir olabilir.Bu heyecan verici yolculukta rehberliğe mi ihtiyacınız var? Mission Cloud, tanınmış Veri, Analitik ve Makine Öğrenimi yetkinliklerine sahip bir AWS Premier Katman Hizmet Ortağı olarak hazırdır.Geçtiğimiz yıl Mission Cloud, Generative AI ile birlikte çalışarak modelleri araştırıyor ve kullanım senaryolarını derinlemesine inceliyor. Uzun yıllara dayanan AI/ML uzmanlığımız sayesinde, bu 60 dakikalık ücretsiz danışmanlık için rezervasyon yaptırdığınızda hedeflerinizi tanımlamanıza, abartıyı gerçeklikten ayırmanıza ve hedeflerinize uygun modeller ve altyapıyla iş hedeflerinizi gerçekleştirmenize yardımcı olabiliriz .