Öne Çıkanlar: Yapay zeka sohbeti , Retro benzeri oyunlar , konum değiştirici , Roblox engeli kaldırıldı
Öne Çıkanlar: Yapay zeka sohbeti , Retro benzeri oyunlar , konum değiştirici , Roblox engeli kaldırıldı
Çığır açan Llama 1 sürümünden bu yana, kapalı ve tescilli API'ler geri dönülmez bir şekilde demokratikleştirildi. Meta'nın açık kaynaklı Llama (Büyük Dil Modeli Meta AI) serisi, yapay zeka dünyasını yeniden şekillendirdi. Son derece yetenekli Llama 3 ve en son piyasaya sürülen Llama 4, bu model ailesini açık kaynaklı yapay zeka inovasyonunun temeli haline getiriyor.
Eğer sayısız yapay zeka modeli arasında kafanız karışıyorsa, bu kapsamlı Llama incelemesini okuyun. Llama’nın ne olduğunu, Llama AI’ı benzersiz kılan şeyleri, iş açısından cazip yönlerini, ChatGPT gibi devlere karşı rekabet gücünü, işletmeler için pratik bir kılavuzu ve daha fazlasını öğrenebilirsiniz.
İçindekiler
Llama, Meta tarafından geliştirilen temel büyük dil modeli koleksiyonuna verilen addır. Sadece API üzerinden erişilebilen önceki modellerin aksine, Llama serisi araştırma ve ticari kullanım için herkese açık olarak yayımlanmıştır. Kötüye kullanımı önlemek için özel bir lisans tasarlanmıştır ve belirli ölçeklenme koşullarında geçerlidir. En son sürüm Llama 4’tür.
Llama 4 en son sürümdür. Meta, bunun en akıllı, en ölçeklenebilir ve en kullanışlı sürüm olduğunu iddia ediyor. Daha gelişmiş akıl yürütme ve planlama yetenekleri, multimodal özellikleri ve çok dilli yazma işlevleriyle Llama 4, sektöre liderlik eden bir bağlam penceresi sunabilir. Llama API ve Llama Stack ile en sıra dışı fikirlerinizi kolayca hayata geçirmenizi sağlar. Mevcut Llama 4, daha kişiselleştirilmiş deneyimlere imkân tanır.
Llama 3 Nisan 2024’te yayımlandı. Llama 2 ile kıyaslandığında Llama 3; geliştirilmiş akıl yürütme ve kodlama, iyileştirilmiş eğitim verisi, daha büyük bir bağlam penceresi ve daha verimli bir belirteçleyici (tokenizer) gibi çeşitli iyileştirmeler sunar.
Llama 1 & 2: İlk Llama 2023’ün başında, Llama 2 ise Temmuz 2023’te yayımlandı. Bunlar, Meta’nın sohbet botu alanına doğrudan girişini işaret etti. İnce ayarlı bir varyantla birlikte, Llama 2’den bu yana seri, faydalı ve güvenli bir diyalog deneyimi sunuyor. Llama 1/2 esas olarak OpenAI’nin ChatGPT’si ve Google’ın Bard’ı ile doğrudan rekabet etmek için geliştirildi.
Yapay zeka dünyasını yeniden şekillendirmek üzere Meta tarafından geliştirilen bu yüksek performans sizin için bir endişe kaynağı olmayacak. Llama, şirketinizin özel verileri üzerinde ince ayar yapılarak, belirli görevlerde daha büyük genel modelleri geride bırakabilir. İnce ayar yapılabilme potansiyeli, onu çoğu geliştirici ve araştırmacı için uygun kılar.
Llama’yı benzersiz kılan yalnızca performansı değildir. Llama’nın ortaya çıkardığı ekosistem daha da büyük bir avantaj olabilir. Hugging Face ekosistemi, inovasyon patlamasına yol açtı. Aklınıza gelebilecek farklı görevler için binlerce ince ayarlı türev model sunuluyor.
Ayrıca, Llama üst düzey bir LLM’i herkesin eline verdi. Yapay zekânın demokratikleşmesi, Llama’yı benzersiz kılan bir diğer faydadır. Llama AI modelleri, tüm araştırmacıların, geliştiricilerin ve girişimlerin API ücreti ödemeden veya izin istemeden kullanması, yenilik yapması ve üzerine inşa etmesi için erişilebilir durumdadır.
İşletmeler için stratejik avantaj. Llama, kurduğunuz yapay zekânın mülkiyetini size bırakır. Artık bir sağlayıcının fiyatlandırmasına, politika değişikliklerine veya API’nin kullanım dışı bırakılmasına bağlı kalmanız gerekmez. Bu da satıcıya bağımlılığı (vendor lock-in) etkili şekilde önler.
Llama'nın iş modeli yalnızca farklı bir yapay zeka modeli kullanmakla sınırlı değil. Aslında, bir şirketin yapay zekaya yaklaşımında köklü bir değişiklik olabilir.
İlk dönemlerde birçok işletme, OpenAI’nin GPT-4’ü gibi API tabanlı hizmetleri benimsedi. Bu, düşük bariyerli denemeler ve hızlı prototipleme sağlayan en uygun seçenek olabiliyordu. Ancak bu yapay zeka stratejisi, Meta’nın Llama’sı gibi açık kaynaklı temel modelleri benimseyen, daha stratejik ve uzun vadeli bir yaklaşımla yer değiştirdi. Llama’nın gerekçesi üç temel faktöre dayanır: maliyet tasarrufu, kontrol ve özelleştirme, ve veri güvenliği.
Birçok şirket için (günde milyonlarca sorgu işleyen) API maliyetleri yıllık olarak milyonlarca dolara ulaşabilir. Llama'nın dağıtımı, operasyonel giderlerden (OpEx) sermaye giderlerine (CapEx) geçiş anlamına gelir. Bu da yüksek hacimde yatırım getirisini (YG) netleştirir.
Llama, işletmenize veya ürünlerinize en uygun, benzersiz ve ince ayarlı bir yapay zeka oluşturmanıza olanak tanır. Ayrıca, modelinizin girdileri ve çıktıları üzerinde tam kontrole sahip olursunuz. Kiralık bir hizmet değil, temel bir varlık haline gelir.
Devlet ve finans kuruluşlarının katı veri yönetimi gereklilikleri vardır. Llama, tamamen şirket içinde veya uyumlu bir VPC'de (Sanal Özel Bulut) kullanılabilir. Bu, LLM teknolojisinden yararlanmanın genellikle tek yasal yoludur. Dahası, Llama'yı güvenli bir VPC içinde dağıtmak, tüm verilerinizin güvende olduğu ve güvenlik duvarınızdan asla çıkmadığı anlamına gelir. Bu, üçüncü taraf verilerinin ifşa olma riskini etkili bir şekilde ortadan kaldırır.
Özetle, Llama’nın iş modelindeki temel nokta mülkiyettir. Rekabet avantajınızın, verilerinizin güvenliğinin ve maliyetlerinizin mülkiyeti size geri verilir.
Meta’nın Llama’sı, işletmeler için yapay zekayı kullanmanın yeni bir yolunu sunuyor. Bu güçlü yapay zeka modeli; sohbet tabanlı yapay zeka, görüntü ve metin üretimi, dil eğitimi, özetleme ve diğer ilgili görevler de dâhil olmak üzere geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Gelişmiş yapay zeka yeteneklerini kullanarak Llama, işletmelerin başarıyı yakalamasına yardımcı olabilir.
• Müşteri Hizmetleri & Destek
Llama destekli gelişmiş sohbet robotları veya sanal asistanlar, müşterilerin sorularını, özellikle de karmaşık sorguları daha iyi anlayabilir ve doğru, bağlam odaklı yanıtlar sağlayabilir. 7/24 müşteri desteği sağlamak faydalıdır.
• Veri Analizi & İş Zekâsı
Llama, çeşitli kaynaklardan veri toplayabilir ve başlangıçta teknik beceri gerektiren kararlar alabilir. İşletme yöneticilerinin ve analistlerin sorular sorarak bir SQL sorgusu elde etmelerini sağlar. Model, metinleri, görselleri, grafikleri ve diğer içerikleri analiz ederek açıklayıcı bir özet sunabilir. Bu da ortaya çıkan trendleri, rekabet içgörülerini ve yaygın şikayetleri hızla belirlemeye yardımcı olur.
• Pazarlama & İçerik Otomasyonu
Yüksek kaliteli ve SEO uyumlu içerik üretme süreci zaman alıcıdır. Llama, basit bir konu ve birkaç anahtar kelimeyle taslakları veya makalelerin tamamını hızla oluşturabilir. Daha sonra editörler bu sonuçları geliştirebilir. Model ayrıca sosyal medya gönderilerinin oluşturulmasını da otomatikleştirebilir. Dahası, e-postalar ve reklamlar için ilgi çekici konu satırları yazmanıza yardımcı olabilir.
• Yazılım Geliştirme
Kod bazlı bir Llama modeli, kod kalitesini korumak, eski sistemleri yönetmek ve geliştirme döngülerini hızlandırmak için gelişmiş bir otomatik tamamlama işlevi görebilir. Kodun olası hatalar açısından incelenmesine yardımcı olabilir. Ayrıca, kaynak kod yorumlarına dayanarak kod dokümantasyonunu ve API referanslarını otomatik olarak oluşturabilir ve güncelleyebilir.
Bu bölüm, Meta'nın Llama serisinin diğer önde gelen alternatiflerle yan yana karşılaştırmasını tablo formatında sunmaktadır. İhtiyaçlarınıza en uygun olanı bulmak için bu temel faktörleri karşılaştırabilirsiniz.
Bu yapay zeka modellerinin kendine özgü güçlü ve zayıf yönleri olduğu açıktır. Seçim, tek bir seçenek bulmakla ilgili değildir.
| AI Modelleri | Meta'nın LLaMA 4/3/2 | OpenAI'nin GPT-4'ü | Anthropic'in Claude 3'ü | Google'ın PaLM 2'si |
| Lisans | Açık kaynaklı, özel lisans | Tescilli | Tescilli | Tescilli |
| Erişim | İndirin ve kendi kendinize barındırın | Yalnızca API Abonelik yoluyla erişim | Yalnızca API Kullanıma dayalı fiyatlandırma yoluyla erişim | Yalnızca API Google'ın Vertex AI'sı aracılığıyla erişim |
| AI Modelleri | Meta'nın LLaMA 4/3/2 | OpenAI'nin GPT-4'ü | Anthropic'in Claude 3'ü | Google'ın PaLM 2'si |
| Verim | En üst düzey En iyi yapay zeka modelleriyle rekabet edebilir Belirli görevlerde GPT-4 performansına uyum sağlamak için ince ayar gerektirir İlgi çekici, yüksek kaliteli yaratıcı içerik sunmada yetersizdir | Sektör lideri Karmaşık akıl yürütme, nüans ve yaratıcı problem çözme becerilerini kullanın | En üst düzey Veri analizi, karmaşık diyalog ve uzun bağlamlı akıl yürütmede mükemmel | En üst düzey Muhakeme ve çok dilli görevlerde mükemmel |
| Maliyet Yapısı | Yüksek Sermaye Gideri, Düşük İşletme Gideri Model boyutu ve kullanım hacmi ile maliyet ölçekleri | Sermaye Gideri Yok, Yüksek İşletme Gideri Yok başlangıç maliyeti, ancak kullanım için jeton başına ödeme | Sermaye Gideri Yok, İşletme Gideri Yüksek OpenAI'ye benzer şekilde, jeton başına ödeme | Sermaye Gideri Yok, İşletme Gideri Yüksek Vertex AI'da hacim indirimleriyle token başına ödeme |
| Veri Gizliliği ve Güvenliği | Maksimum kontrol Veriler asla altyapınızdan ayrılmaz. Yüksek düzeyde düzenlenen endüstriler için idealdir. | Giriş/çıkış verileri OpenAI sunucularında işlenir | Güçlü gizlilik politikası, ancak veriler Anthropic tarafından işleniyor | Kurumsal düzeyde güvenlik Google Cloud'da işlenen veriler VPC kontrolleri ve veri ikamet taahhütleri sunar |
| Özelleştirme ve Kontrol | Tam kontrol Özel veriler üzerinde tam olarak ince ayar yapılabilir | Sınırlı İnce ayar yalnızca eski modeller için mevcuttur (GPT-4 için değil) | Sınırlı Hızlı mühendislik ve bağlam yoluyla özelleştirilmiş | Güçlü İnce ayar ve takviyeli öğrenme için iyi destek |
| Ölçeklenebilirlik | Kendi altyapınızı sağlamanız ve yönetmeniz gerekir | OpenAI tüm altyapıyı yönetir | Anthropic tüm altyapıyı yönetir | Google Cloud altyapıyı yönetiyor |
Genel olarak Llama, tam kontrol, veri gizliliği ve özelleştirmeyi tercih eden şirketler için idealdir. GPT-4, en yüksek ham performans ve akıl yürütme yeteneklerine ihtiyaç duyan işletmeler için en uygunudur. Karmaşık görevleri, özellikle yaratıcı ve gelişmiş analizleri daha iyi yönetebilir. Claude 3, güvenliğin ve azaltılmış önyargının ön planda olduğu uygulamalar için idealdir. Nadiren zararlı çıktılar üretir. PaLM 2, Google Cloud ekosistemine derinlemesine entegre olan işletmeler için idealdir. Diğer Google araçlarıyla sorunsuz entegrasyon sağlar.
Llama'yı dağıtmadan önce, belirli kullanım senaryosuna göre ihtiyaçlarınızı belirlemelisiniz. Maksimum kalite için 70B parametre modeline mi, yoksa temel görevler için sadece 8B modeline mi ihtiyacınız var?
Dağıtım yönteminizi yerel bir makine, bulut sanal makinesi veya yönetilen hizmet gibi seçmelisiniz. Llama modellerini verimli bir şekilde çalıştırmak, özellikle büyük modeller için genellikle güçlü bir GPU gerektirir. Ardından, doğru modeli Meta web sitesinden indirebilirsiniz.
Modelleri İndir düğmesine tıklayarak Erişim Talep Et sayfasına girin. Gerekli bilgileri sağlayın ve istediğiniz bir Llama modelini seçin.
İleri düğmesine tıklayarak Şartlar ve Koşullar bölümünü okuyun. Topluluk Lisans Sözleşmesini dikkatlice incelemeli ve ardından Kabul Et ve Devam Et düğmesine tıklamalısınız. Seçtiğiniz modeli indirmek için ekrandaki talimatları izleyin.
Yüksek performanslı bir API sunucusu elde etmek için Text Generation Inference gibi bir çatı (framework) kullanabilirsiniz. Bir sohbet arayüzüne ihtiyacınız varsa, Chatbot UI veya NextChat gibi bir arayüz dağıtın. Bundan sonra, kendi özel modelinizi oluşturmak için sahip olduğunuz verileri bu çerçevelerle kullanın.
Yapay zeka modellerini etkili bir şekilde kullanmak için zorlukların üstesinden nasıl geleceğinizi bilmelisiniz.
• İlk Kurulumun Karmaşıklığı
Önceden oluşturulmuş araçlarını ve kapsayıcılarını kullanabilirsiniz. Modelleri tek bir komutla yerel olarak çalıştırın. Ayrıca, herhangi bir yerel kurulum yapmadan bulut tabanlı platformlara da yönelebilirsiniz. Hugging Face, önceden yapılandırılmış ortamları kullanarak demolar çalıştırmanıza ve oluşturmanıza olanak tanır. Ayrıca, Llama'nın niceliksel bir sürümünü çalıştırmak için llama.cpp ile başlayabilirsiniz.
• Kaynak Yönetimi & Maliyet Optimizasyonu
Büyük modeller, genellikle nadir bulunan ve pahalı olan yüksek bellekli GPU'lara ihtiyaç duyar.
Nicemleme en etkili tekniktir. Çıkarım veya ince ayar sırasında 4 bitlik nicemleme için kütüphaneleri kullanabilirsiniz. Daha az güçlü donanımlarda, modelleri çalıştırmak için llama.cpp kullanın. Her iki yöntem de bellek kullanımını etkili bir şekilde azaltabilir. Ayrıca, görevleriniz için doğru modeli seçtiğinizden emin olun. Daha küçük ve ince ayarlı bir model daha uygun maliyetli olabilir.
• Yeni Sürümlerle Güncel Kalmak
Her hafta birçok yeni model, teknik ve kütüphane yayınlanıyor. Güncel kalmak zor olabilir.
Meta AI, Hugging Face ve vLLM gibi resmi bloglara abone olmalısınız. Dahası, GitHub ve Hugging Face gibi platformlarda yeni ince ayar teknikleri, uygulamalar, verimlilik artışları, deneyimler, çözümler ve daha fazlası paylaşılıyor. Bu, ekibinizin iyileştirmeleri entegre etmesine olanak tanıyor.
Bunlara da İhtiyacınız Olabilir:
Soru 1. Llama modellerinin çıktısını başka LLM’leri eğitmek için kullanmak serbest midir?
Evet, Meta, Llama çıktısının daha yeni sürümlerini (Llama 3.1 ve üzeri) diğer modelleri eğitmek için kullanmanıza izin veriyor. Elbette, Meta ile rekabet edecek bir ürün oluşturmak için kullanmanıza izin verilmiyor. Ayrıca, Meta lisansının belirlediği yasal sınırların da farkında olmalısınız.
Soru 2. Llama modellerinin kısıtlamaları var mı? İlgili şartlar nelerdir?
Evet, Llama modelleri, lisanslama yapıları tarafından belirlenen önemli kısıtlamalara sahiptir. Bu modeller gerçek anlamda açık kaynaklı değildir. Bunun yerine, Meta'nın özel lisansı altında yayınlanırlar. Bu, Meta'nın çıkarlarını korumak ve rekabetçi kullanım durumlarını önlemek içindir.
Soru 3. Llama’nın yaygın kullanım alanları nelerdir?
Llama'nın günlük kullanım alanları arasında görüntü ve belge anlama, soru cevaplama, görüntü ve metin oluşturma, dil oluşturma ve özetleme, dil eğitimi, konuşma yapay zekası ve daha fazlası yer alır. Llama, sağladığınız görüntü veya belge içeriğine göre sorunuzu yanıtlayabilir. Ayrıca, bir sohbet robotu veya görsel asistan oluşturmak için de kullanılabilir.
Soru 4. Llama modellerini kullanmak için donanım gereksinimleri nelerdir?
Llama modellerini çalıştırmak için donanım gereksinimleri üç temel faktör tarafından belirlenir: model boyutu, niceleme ve kullanım durumu. Çoğu geliştirici için, 70 TB'a kadar Llama modelleri için RTX 4070/4080/4090 veya 16-36 GB Birleşik Belleğe sahip bir Mac esnek bir seçenektir. GPU tabanlı çalışma için en önemli faktör, grafik kartınızın VRAM'idir. Daha önce de belirtildiği gibi, ihtiyaçlarınıza göre doğru model boyutunu ve ardından donanımınızda çalışabilecek niceleme seviyesini seçin.
Soru 5. Llama, ChatGPT kadar iyi mi?
Yukarıdaki tabloya bakarak Llama ile ChatGPT arasındaki temel faktörleri karşılaştırabilirsiniz. Llama yerel ve çevrimdışı olarak çalıştırılabilir. Daha güvenli veri koruması sunar. Ayrıca Llama modelinin kendisi ücretsizdir. ChatGPT’nin ücretsiz bir sürümü vardır, ancak gelişmiş modelleri ve özellikleri için ücretli bir plan gereklidir.
Çözüm
Llama sadece başka bir model değildir. Çoğunlukla daha erişilebilir ve özelleştirilebilir bir yapay zeka geleceğine yönelik stratejik bir değişim olarak görülür. Bu sadeleştirilmiş incelemede Llama AI ailesiyle ilgili çeşitli bilgileri öğrenebilir ve ardından buna değip değmediğine karar verebilirsiniz.
Bunu faydalı buldunuz mu?
484 Oy
EVETBize bildirdiğiniz için teşekkür ederiz!
NumaraBize bildirdiğiniz için teşekkür ederiz! 
En İyi 9 Yapay Zeka Sohbet Robotu Çevrimiçi İncelemesi: Özellik, Fiyatlandırma, Artılar ve Eksiler
yapay zeka
Character.AI İncelemesi: AI Dünyasında Yaratıcılığı Serbest Bırakmak
yapay zeka
YouChat Ayrıntılı İncelemesi: Herkes İçin İnanılmaz Bir Yapay Zeka Aracı
yapay zeka
En İyi 7 İnanılmaz Chatbot AI: Anında Fikir Üretme
yapay zeka
