ÜCRETSİZ VE SANSÜRSÜZ YAPAY ZEKA!

Bu video, açık kaynak kodlu ve kapalı kaynak kodlu yapay zeka modellerinin avantajlarını ve dezavantajlarını ele alır. Açık kaynak kodlu modellerin ücretsiz, sansürsüz ve internet bağlantısı olmadan kullanılabileceği vurgulanmakta, ancak kapalı kaynak kodlu modellerin ne tür verilere dayandığı ve hangi şirketlerin verilerinin kullanıldığı bilinmemektedir. Ayrıca, büyük şirketlerin yapay zeka teknolojilerini tekelleştirmesi ve bu durumu önlemek için açık kaynak kodlu modellerin önemi üzerinde durulmaktadır. Video, Open AI ve Google gibi şirketlerin yapay zeka modellerinin nasıl çalıştığını ve bu teknolojilerin gelecekte nasıl kullanılabileceğini de açıklıyor. Son olarak, Hugging Face ve LM Studio gibi platformlar ve programlar sayesinde kullanıcıların kendi yapay zeka modellerini nasıl geliştirebileceği ve kullanabilecekleri anlatılmaktadır.

Takeaways

• 🆓 Açık kaynak kodlu modellerin avantajlarından biri, ücretsiz ve sansürsüz kullanımlarıdır.
• 📡 Kapalı kaynak kodlu modellerle ilgili veri gizliliği ve eğitilme detayları hakkında endişeler bulunmaktadır.
• 💻 Açık kaynak kodlu modeller, kullanıcıların kendi bilgisayarlarında internet bağlantısı olmadan kullanabilme imkanı sunar.
• 🚫 Büyük şirketlerin tekelleşmesi ve teknolojiyi ele geçirmesi, gelecekte tehlikeli olabilir.
• 💰 Açık kaynak kodlu şirketlerin, milyarlarca dolar harcadıkları büyük şirketlerin ürünlerine kıyasla daha düşük maliyetle benzer modeller geliştirebilmeleri mümkün.
• 🤖 Açık kaynak kodlu robotlar ve yapay zeka modelleri, daha düşük maliyetle ve ölçeklenebilir bir şekilde üretilebilir.
• 📈 Açık kaynak kodlu modellerin performansı, özelleştirilmiş ve eğitilen verilerle artırılabilir.
• 🌐 Hugging Face gibi platformlar, kullanıcıların açık kaynak kodlu modelleri kolayca çalıştırmalarına ve geliştirmelerine olanak tanır.
• 📏 Modellerin boyutları (parametre sayısı), onların öğrenme ve performans yeteneklerini belirler.
• 🔍 İnterneti kullanarak eğitilen modeller, doğru sonuçlar verebilirken sansürsüz modellerin doğruluğu sorgulanabilir.
• ⚙️ Optimizasyon ve özelleştirme, açık kaynak kodlu modellerin daha geniş kullanım alanına sahip olmalarına yardımcı olur.

Q & A

Yapay zeka modellerinin açık kaynak kodlu ve kapalı kaynak kodlu arasındaki temel fark nedir?

Açık kaynak kodlu modeller, kullanıcıların ücretsiz olarak kullanabileceği, kendi bilgisayarlarında internet bağlantısı olmadan çalıştırabileceği ve bazen sansürsüz olarak kullanabileceği modellerdir. Kapalı kaynak kodlu modeller ise, şirketlerin tescilli olduğu, eğitim verileri ve mimarisine erişim sağlamadığımız modellerdir.

Kapalı kaynak kodlu yapay zeka modellerinin hangi potansiyel riskleri barındırır?

Kapalı kaynak kodlu modeller, kullanıcıların hangi verilere dayandıklarının ve bu verilerin nereden geldiği bilinmemektedir. Bu, veri gizliliği ve yasal sorunlara yol açabilir. Ayrıca, bu modellerin arkasındaki şirketler kullanıcıları istenmeyen yönlere yönlendirebilecek bir güçe sahip olabilir.

Open AI'nin geçmişte açık kaynak kodlu bir şirket olarak tanındı, ancak ne zaman kapalı bir yapıya dönüştü?

Open AI, 2015 yılında kuruluştan itibaren açık kaynak kodlu bir şirket olarak tanındı. Ancak, şirketin kapalı bir yapıya dönüşmesi, milyarlarca dolar harcadığı ve yapay zeka modelleri geliştirdiği ilk dönemlerden sonra gerçekleşti.

Google'ın son olarak açık kaynak kodlu bir model duyurduğu neden nedir?

Google, geçtiğimiz haftalarda açık kaynak kodlu bir model duyurdu. Bu, teknoloji tekelleşmesinden kaçınmak ve kendi teknolojilerinin daha fazla erişilebilir hale getirmek amacıyla yapılmıştır.

Open kaynak kodlu modellerin avantajlarından biri nedir?

Open kaynak kodlu modellerin bir avantajı, vatandaşların ve üniversite öğrencilerinin düşük maliyetle kendi yapay zeka modellerini geliştirebilme ve bu modellerle deney yapabilme imkanıdır.

Yapay zeka modellerinin parametre sayılarına göre ne anlama gelir?

Yapay zeka modellerinin parametre sayıları, modelin boyutunu ve karmaşıklığını gösterir. Örneğin, 7 milyar parametreli bir model, daha küçük bir model olan 2 milyar parametreli modelden daha karmaşıktır ve daha fazla veri ile eğitilmiştir.

Hugging Face platformu ile yapay zeka modellerinin yerel olarak nasıl çalıştırılabilir?

Hugging Face platformu, kullanıcıların açık kaynak kodlu yapay zeka modellerini bilgisayarlarına indirip, yerel olarak çalıştırmalarına olanak tanır. Bu, internet bağlantısı olmadan veya veri gizliliği endişesiyle kullanmak isteyen kullanıcılar için uygundur.

Yapay zeka modellerinin etik değerleri nelerdir ve neden önemlidir?

Yapay zeka modellerinin etik değerleri, programların ırkçılık, ayrımcılık ve diğer olumsuz davranışlar yapmamak için tasarlandığı ilkelerdir. Bu, şirketlerin ve kullanıcıların yasal sorunlardan ve halkın olumsuz algılarından kaçınabilmesi açısından önemlidir.

Mixture of experts nedir ve nasıl çalışır?

Mixture of experts, bir soruyu alır ve bunu sekiz farklı yapay zeka modeli arasında bölünmüştür. Her model, soruyla ilgili kendi payına düşen görevi yerine getirir ve sonuç olarak oluşan yazı, sekiz modelin oluşturmuş olduğu bir çıktıdır. Bu, birbirleriyle tartışarak daha iyi bir sonuç elde etmeyi amaçlar.

Yapay zeka modellerinin kullanım alanları arasında neler bulunur?

Yapay zeka modelleri, metin analizi, veri işleme, robotik, otonomobiller, dil modelleri ve oyun geliştirme gibi birçok alanda kullanılabilir. Kullanım alanı, kullanıcının ihtiyaçlarına ve modelin özelliklerine göre belirlenir.

LMS (Learning Management System) gibi bir platformda yapay zeka modeli entegre edebilir miyoz?

Evet, LMS gibi bir eğitim yönetim sistemine özelleştirilmiş yapay zeka modelleri entegre edilebilir. Bu, öğrencilere kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimi sunmayı ve öğretmenlere öğrencilerin öğrenme süreçlerini daha iyi anlamayı sağlayabilir.

Yapay zeka modellerinin güvenliği ve gizliliği konusunda ne tür önlemler alınmalıdır?

Yapay zeka modellerinin güvenliği ve gizliliği için, öncelikle açık kaynak kodlu modelleri kullanmak, veri gizliliğinin korunmasına yardımcı olabilir. Ayrıca, kullanıcıların bu modelleri kullanırken etik kuralları ve yasal sınırları göz önünde bulundurmaları önemlidir.

Outlines

00:00

📚 Open Source vs Closed Source AI Models

The speaker discusses the advantages of open-source AI models over closed-source ones. They highlight the freedom to use open-source models without internet connection and without sharing personal data. The speaker also touches on the unknowns of closed-source models, such as the data they're trained on and their architecture. They express concerns over the monopolization of AI by large corporations and the legal issues that arise from data usage. The paragraph concludes with a mention of the benefits of open-source models for citizens and small entities to develop their models with minimal resources, competing with billion-dollar companies.

05:01

🤖 AI Model Parameters and Robotic Applications

This paragraph delves into the intricacies of AI model parameters, emphasizing the size of models and their operational capabilities. It mentions the trade-offs between smaller, less powerful models that can run on mobile devices and larger models that require significant computational power but offer more capabilities. The speaker also talks about benchmark tests and how models perform in these tests. The paragraph then transitions into the application of AI in robotics, discussing the use of open-source robots, their modular nature, and the process of training them in virtual environments before deploying them in real-world scenarios.

10:03

💡 Merging Expertise in AI: The 'Mixture of Experts' Model

The speaker introduces the 'Mixture of Experts' model, which involves combining the knowledge of different AI models to answer questions more effectively. They compare this approach to traditional single-model systems like GPT-4, explaining how the distributed questioning across multiple models can lead to better results. The paragraph also explores the practical applications of these models, such as writing a terminal-based snack game or calculating the drying time of t-shirts. It concludes with a discussion on the challenges of using AI for certain tasks and the importance of choosing the right model for specific needs.

15:03

🖥️ Optimizing AI Model Usage with LM Studio

The final paragraph focuses on the practical use of AI models through LM Studio, a user-friendly program that allows for easy downloading and utilization of various AI models. The speaker outlines the advantages of LM Studio, including its compatibility with multiple AI models, its ability to optimize model usage based on the user's hardware capabilities, and its straightforward interface. They also discuss the importance of ethical considerations when using AI models and the potential dangers of using uncensored models. The paragraph concludes with a cautionary note on the responsible use of AI models and the need to adapt to the evolving landscape of AI technology.

Keywords

💡Yapay Zeka

Yapay zeka (AI), bilgisayarlı sistemlerin insan benzeri düşünme, öğrenme ve karar verme yeteneğine sahip olmasıdır. Videoda, açık kaynak kodlu ve kapalı modellerden bahsedildiği için, AI'nın farklı uygulamalarına ve kullanımlarına odaklanılmıştır. Örneğin, videoda 'Açık Kaynak kodlu modellerden bahsedeceğim' ifadesiyle açık kaynak kodlu AI modellerinin önemi vurgulanmaktadır.

💡Açık Kaynak Kodlu

Açık kaynak kodlu, bir yazılım veya projenin kaynak kodunu herkesin incelemesi, değiştirmesi ve dağıtması mümkün olan bir lisans anlaşmasıdır. Videoda, açık kaynak kodlu AI modellerinin, kullanıcıların bağımsız ve serbest bir şekilde geliştirebileceği ve kullanabileceği sistemler olarak sunduğu avantajlar dile getirilmiştir.

💡Kapalı Model

Kapalı model, özel veya ticari bir şirket tarafından geliştirilmiş ve genellikle lisans gerektiren AI modelleridir. Videoda, kapalı AI modellerinin (örneğin GPT-4 veya Google'ın Bard) veri eğitmenin aksesibildiği ve modelin nasıl çalıştığının gizli olduğu belirtilmiştir.

💡Veri Gizlilik

Veri gizlilik, kişisel verilerin korunması ve kötüye kullanımdan korunmasıdır. Videoda, kapalı AI modellerinin hangi verileri kullanarak eğitildiklerinin bilinmediği ve bu nedenle ortaya çıkan hukuki sorunlar ve veri gizliliği ile ilgili endişeler ele alınmıştır.

💡Sosyal Medya Verileri

Sosyal medya verileri, kullanıcıların sosyal medya platformlarında paylaştığı metinler, görüntüler ve videolar gibi bilgileri ifade eder. Videoda, büyük şirketlerin sosyal medya verilerini kullanarak AI modellerini eğittiğine atıfta bulunulmaktadır.

💡Etik Değerler

Etik değerler, bir toplum veya bireyin kabul ettiği doğru ve yanlış anlayışlarını içerir. Videoda, AI modellerinin etik değerlere saygı göstermesi ve kullanıcıların bu değerlere uygun uygulamaları seçmeleri önemlidir.

💡Model Boyutu

Model boyutu, AI modellerinin karmaşıklığı ve öğrenme yeteneğini belirleyen faktördür. Büyük boyutlu modeller, daha fazla veri ile eğitildiği için genellikle daha iyi performans gösterir. Videoda, '7B' (7 milyar) gibi rakamlar ile birlikte model boyutunun öneminden bahsedilmiştir.

💡Benchmark Testi

Benchmark testleri, AI modellerinin performansını ölçmek için kullanılan testlerdir. Videoda, farklı AI modellerinin benchmark testlerinde aldığı puanlar ve bu sayede modellerin birbirleriyle karşılaştırılması incelenmiştir.

💡Hugging Face

Hugging Face, AI modellerinin ve özellikle dil modelilerinin paylaşıldığı ve çalıştırılabildiği bir platformdur. Videoda, Hugging Face platformu üzerinden açık kaynak kodlu AI modellerinin nasıl çalıştırılacağı gösterilmiştir.

💡Optimize Edilmiş Dosya Biçimi

Optimize edilmiş dosya biçimi, büyük AI modellerini daha verimli bir şekilde çalıştırmak için kullanılan tekniklerdir. Videoda, optimize edilmiş dosya biçimlerinin büyük modelleri daha rahat çalıştırmamıza olanak sağladığı belirtilmiştir.

💡LMS (Learning Management System)

LMS, eğiticilerin ve öğrencilerin eğitim materyallerine erişimi ve eğitim süreçlerini yönetmelerine olanak tanıyan bir sistemdir. Videoda, LMS'lerde yer alan AI modüllerinin ve bu modüllerin sunduğu avantajlar hakkında bilgi verilmiştir.

Highlights

Yapay zeka modelleri arasında açık kaynak kodlu ve kapalı modellerden bahsediliyor.

Açık kaynak kodlu modellerin ücretsiz ve sansürsüz kullanım avantajları anlatılıyor.

Kapalı modellerin eğitim verilerine ve mimarisine dair bilgi eksikliği belirtiliyor.

Google ve Reddit gibi büyük şirketlerin veri kullanımı ile ilgili hukuki sorunlara değiniliyor.

Open AI'in başlangıçta açık kaynak kodlu olarak çıkıp sonra kapalı yapıya geçiş yaptığını anlatıyor.

Microsoft'un Open AI'ye yatırım yapıp sektörde tekelleşmeye karşı durduklarını belirtiyor.

Meta'nın açık kaynak kodlu bir model çıkararak piyasaya giriş yaptığını ifade ediyor.

Google'ın yarı açık kaynak kodlu bir model çıkardığını ve bunun avantajları hakkında bilgi verilmekte.

Açık kaynak kodlu modellerin birbirleriyle eğitimine dayalı olarak daha iyi modellerin nasıl elde edileceği açıklanıyor.

Hugging Face platformunun açık kaynak kodlu modelleri çalıştırmak için kullanılabileceği gösteriliyor.

Modellerin parametreleri ve boyutları ile ilgili bilgiler sunuluyor.

Benchmark testlerinde farklı modellerin puanları ve performansları karşılaştırılıyor.

Cloud platformlarında ücretsiz veya demo olarak kullanılabilen modeller ve yöntemler gösteriliyor.

Açık kaynak kodlu robotların ve otomasyon araçlarının eğitimi ve kullanım şekilleri anlatılıyor.

Etik değerlerine sahip modellerin önemi ve bu konuda Google'ın neler yaptığını belirtiliyor.

Mixture of experts gibi yeni mimarilerin açık kaynak kodlu modellerde nasıl uygulanabileceği tartışılıyor.

Ücretsiz platformlar aracılığıyla farklı açık kaynak kodlu modellerin kullanımlarına örnekler veriliyor.

LM Studio gibi programlar sayesinde kullanıcı dostu bir şekilde açık kaynak kodlu modellerin nasıl kullanılacağı gösteriliyor.