ÜCRETSİZ VE SANSÜRSÜZ YAPAY ZEKA!

Orkun v2
13 Mar 202418:23

TLDRVideo transkripti, açık kaynak kodlu ve kapalı modellerden bahseder. Açık kaynak kodlu modellerin, ücretsiz ve sansürsüz kullanım avantajlarından, veri gizliliği ve şirketler arasındaki rekabetin önemine değinilmiştir. Ayrıca, büyük şirketlerin yapay zeka modellerinin mimarisine ve eğitim verilerine dair bilgi eksikliğinden kaynaklanan hukuki sorunlara atıfta bulunulmaktadır. Open AI ve Google gibi şirketlerin açık kaynak kodlu modelleri hakkında bilgi paylaşımındaki tutumları ele alınırken, bu tür modellerin geliştirilmesine ve özelleştirilmesine yardımcı olan platformlar ve araçlar, Hugging Face ve LM Studio gibi, önerilmektedir. Sunum, kullanıcıların yapay zeka modellerini kendi bilgisayarlarında çalıştırma ve özelleştirme becerilerini geliştirmeleri için rehberlik sunmaktadır.

Takeaways

  • 🆓 Açık kaynak kodlu modellerin ücretsiz kullanımı, sansürsüz erişim ve veri gizliliği gibi avantajlarından bahsedilmiştir.
  • 🔒 Kapalı kaynak kodlu modellerin veri kaynağı ve eğitimi hakkında bilgi eksikliği ve sansürlü erişimi ele alındı.
  • 💰 Büyük şirketlerin, milyarlarca dolarlık yatırımlarla geliştirdiği AI modellerinin, tekelleşme ve veri kullanım etik sorunlarıyla mücadelesi anlatıldı.
  • 🌐 Açık kaynak kodlu AI modellerinin, insanların kendi modellerini geliştirebilmesine ve teknolojiyi daha erişilebilir hale getirmesine yardımcı olduğunu belirtildi.
  • 📈 Açık kaynak kodlu modellerin, farklı veri kümeleri ve mimarilerle eğitilerek daha iyi modeller üretebileceklerini vurgulandı.
  • 🤖 Açık kaynak kodlu robotların ve uçak dronelarının eğitimi ve kullanım şekilleri hakkında örnekler verildi.
  • 📏 Modellerin boyutlarına (parametre sayısına) ve bu boyutların model performansıyla nasıl ilişkili olduğu açıklandı.
  • 🚀 Bulut platformlarında açık kaynak kodlu modelleri denemek ve kullanmak için sunulan ücretsiz ve demo yöntemleri anlatıldı.
  • 📱 Mobil cihazlarda bile çalışabilen küçük boyutlu açık kaynak kodlu modellerin avantajları ve dezavantajları tartışıldı.
  • 💡 Açık kaynak kodlu AI modellerinin, etik değerler ve sansürsüzlük gibi konulara nasıl duyarlı olduğunu ve bu konuların önemini vurguladı.
  • ✅ Hugging Face platformu aracılığıyla açık kaynak kodlu modellerin nasıl keşfedilip, indirilip ve yerel olarak çalıştırılacağı gösterildi.

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, büyük şirketlerin tescilli, özel olarak eğitilen ve genellikle kullanım için lisans gerektiren modelleri ifade eder.

  • Kapalı kaynak kodlu yapay zeka modellerinin hangi potansiyel riskleri barındırır?

    -Kapalı kaynak kodlu modellerin eğitildiği veriler ve mimari gizli tutulduğundan, kullanıcıların bu modellerin nasıl çalıştığını tam olarak bilmediği ve bu nedenle potansiyel olarak veri ihlalleri veya etik sorunlara maruz kalma riski vardır.

  • Open AI'nin ne gibi bir geçmişi var ve neden önemlidir?

    -Open AI, başlangıçta açık kaynak kodlu bir şirketti ancak sonra kapalı bir yapıya dönüştü. Bu önemlidir çünkü şirketin dönüşümü, teknolojinin kontrolünden kaçınmak ve tekellemeyi önlemek için açık kaynak kodlu modellerin önemini vurgular.

  • Meta'nın Llama 2 modeli ve Google'ın açık kaynak kodlu modeli arasındaki farklar nelerdir?

    -Llama 2, Meta tarafından açık kaynak kodlu olarak paylaşılan bir modeldir ve mimarisine ve eğitildiği verilere dair detaylar açıktır. Google'ın açık kaynak kodlu modeli ise yarı açık kaynak kodlu olarak tanımlanabilir, çünkü veri kaynağı ve tam detaylar açıklanmamaktadır.

  • Yapay zeka modellerinin parametre sayısı ne anlama gelir ve ne kadar önemlidir?

    -Parametre sayısı, bir modelin boyutunu ve öğrenebileceği bilgi miktarını temsil eder. Daha fazla parametre, modelin daha karmaşık görevleri işlemesi ve daha fazla bilgiyi öğrenebilmesi anlamına gelir, ancak daha fazla hesaplama gücü ve kaynağa ihtiyaç duyar.

  • Hugging Face platformu neden önemlidir?

    -Hugging Face, kullanıcıların açık kaynak kodlu yapay zeka dil modellerini kendi bilgisayarlarında çalıştırmalarına imkan tanıyan bir platformdur. Bu, kullanıcıların bağımsız ve sansürsüz bir şekilde modelleri keşfetmesine ve kullanmasına olanak tanır.

  • Yapay zeka modellerinin etik değerleri nelerdir ve neden önemlidir?

    -Yapay zeka modellerinin etik değerleri, modelin kullanıcılarına uygun ve dürüst yanıtlar vermesi ve ırkçılık, ayrımcılık veya diğer olumsuz davranışları teşvik etmemesini sağlamak için programlanmıştır. Bu, şirketlerin ve kullanıcıların legallik ve toplumsal sorumluluk çerçevesinde hareket etmesini sağlar.

  • Open AI'nin yeni mimarisini kullanarak 'mixture of experts' nedir?

    -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 çıkarmalarına olanak tanır.

  • Yapay zeka modellerinin sansürsüz ve sansürlü sürümleri arasındaki farklar nelerdir?

    -Sansürlü sürümler, etik kuralları ve sınırlamaları içerir ve kullanıcıların soru sorma biçimini etkiler. Sansürsüz sürümler ise bu tür kısıtlamalara sahip olmayabilir ve daha geniş bir yelpazede cevaplar sunabilir, ancak bu da daha fazla sorumlulluğu kullanıcıya düşürür.

  • Yapay zeka modellerinin farklı alanlarda nasıl kullanılabilir?

    -Yapay zeka modelleri, eğitim, veri analizi, dil işleme, robotik, otonomalı araçlar, sağlık hizmetleri ve çok daha fazlasında kullanılabilir. Her alan için özel olarak eğitilmiş veya optimize edilmiş modeller mevcuttur.

  • Open source AI modelleri ve açık kaynak kodlu robotlar nasıl etkileşim kurar ve birleştirilir?

    -Open source AI modelleri, açık kaynak kodlu robotlarla birleştirilerek, robotların daha akıllı ve etkileşimli hale getirilmesi için kullanılabilir. Robotların eğitildiği ve çalıştırıldığı verilere erişim, özelleştirilmiş uygulamalar geliştirilmesine olanak sağlar.

  • Yapay zeka modellerinin performansını nasıl ölçmek ve karşılaştırmak mümkündür?

    -Yapay zeka modellerinin performansını, standard olarak kabul edilen benchmark testleri ve değerlendirme ölçütleri kullanılarak ölçmek ve karşılaştırmak mümkündür. Ayrıca, kullanıcı geri bildirimleri ve uygulama sonuçları da performanı değerlendirme açısından önemlidir.

Outlines

00:00

🤖 Open Source vs. Closed AI Models

The first paragraph discusses the distinction between open source and closed AI models. It highlights the benefits of open source models, such as the ability to use them for free, without internet connection, and without sharing data. It contrasts this with closed models, where the data used for training and the architecture are not disclosed, leading to concerns about data privacy and potential legal issues. The paragraph also touches on the monopolization of technology by large companies and the importance of open source models in preventing this.

05:01

📈 Scaling and Training AI Models

The second paragraph delves into the process of creating AI models using open source frameworks. It mentions how individuals can collaborate to develop their models with limited resources, achieving a performance that, while not matching the quality of models developed by companies that spend billions, can still be effective. The paragraph also discusses the announcement of Google's open source model and the strategic move to allow users to build upon it, as well as the importance of ethical considerations in model development.

10:03

💡 Utilizing AI Models for Various Applications

The third paragraph explores the practical applications of AI models. It talks about how models can be used to become an expert on YouTube by analyzing text from videos. It also discusses the parameters of models, such as the number of billions of parameters that indicate the model's size and capabilities. The paragraph further explains how cloud-based models can be used for various tasks without downloading, and how open source robots can be trained in a virtual environment before being deployed.

15:03

🚀 Optimizing and Running AI Models

The fourth paragraph focuses on the technical aspects of optimizing and running AI models. It discusses the advantages of being able to see the RAM and GPU capabilities when using a particular model, and the option to use a full GPU offload for smoother operation. The paragraph also touches on the ability to run different models, such as Google's model or others like Meta's model, and how to switch between them. It concludes with a caution about the responsible use of these models and the importance of learning how to adapt them to various needs.

Mindmap

Keywords

💡Yapay Zeka

Yapay Zeka (YZ), bilgisayarlı sistemlerin, insan benzeri öğrenme, problem çözme ve karar verme yetenekleri edinmesini sağlayan bir bilim dalıdır. Videoda, YZ'nın açık kaynak kodlu ve kapalı modelleri arasındaki farkı, kullanımları ve etik değerlerine değinilmiştir. Örneğin, konuşmacı kapalı YZ modellerinin hangi verilere eğitildiği bilinmediği ve bu nedenle ortaya çıkan dava ve sansür meselelerine dikkat çekmektedir.

💡Açık Kaynak Kodlu

Açık Kaynak Kodlu (OKK), yazılım veya diğer türlerdeki çalışmalarda kullanılan kodların herkes tarafından görülebilir ve değiştirilebileceği anlamına gelir. Videoda, OKK YZ modellerinin, kullanıcıların kendi bilgisayarlarında internet bağlantısı olmadan ücretsiz ve sansürsüz kullanabileceği yönleriyle vurgulanmaktadır.

💡Kapalı Model

Kapalı Model, kaynak kodun açıkça paylaşılmayan ve şirketlerin özel olarak tuttuğu bir YZ modeli türüdür. Konuşmacı, kapalı modellerin işleyişinin gizemi ve bu nedenle ortaya çıkan etik ve hukuki sorunlara değinmektedir. Örneğin, Google'ın veya Microsoft'un YZ ürünlerinin kapalı model olarak çalıştığını belirtmektedir.

💡Veri Gizlilik

Veri Gizlilik, bireylerin kişisel verilerinin korunması ve kötüye kullanımının önlenmesi anlamına gelir. Videoda, kapalı YZ modellerinin eğitimi için kullanılan verilerin nerede bulunduğu ve bu verilerin gizliliğin korunup korunmadığı tartışılmaktadır.

💡Sansür

Sansür, bilgi ve ifade özgürlüğünün kısıtlanmasıdır. Videoda, sansürsüz YZ modellerinin kullanıcılarına daha fazla özgürlük sağladığı ve bu nedenle sansüre maruz kalmaması nedeniyle daha tercih edilebilir olduğu anlatılmaktadır.

💡Model Eğitme

Model Eğitme, YZ modellerinin belirli bir amaçla kullanılmak üzere verilere dayalı olarak programlanması sürecidir. Konuşmacı, OKK modellerin eğitilerek ve bu eğitimle geliştirilen modellerin daha iyi performans gösterebileceğini örnek olarak vermektedir.

💡Parametre

Parametre, YZ modellerinin boyutunu ve karmaşıklığını belirten birimlerdir. Örneğin, 7B (yedi milyar) parametreli bir model, çok karmaşık ve büyük bir model olarak tanımlanabilir. Videoda, parametre miktarının modelin yetenek ve performansıyla doğrudan ilişkisi olduğuna dikkat çekilmektedir.

💡Hugging Face

Hugging Face, OKK YZ dil modellerini sunan ve bu modellerin yerel olarak çalıştırılmasını sağlayan bir platformdur. Videoda, konuşmacı Hugging Face'in sunduğu avantajlar ve bu platformu kullanarak YZ modellerinin nasıl kullanılacağı anlatılmaktadır.

💡Etik Değerler

Etik Değerler, YZ modellerinin geliştirilmesi ve kullanımında etik kurallara uyulmasıdır. Videoda, Google ve diğer büyük şirketlerin YZ modellerinde etik değerleri korumaya önem verdiğini belirtilmektedir. Örneğin, ırkçı veya ayrımcı bir dil kullanmamaları ve bu nedenle hisse senedi değerlerinin etkilenmemesi gibi.

💡Teknolojiyi Ele Geçirme

Teknolojiyi Ele Geçirme, bir şirketin veya bireyin bir teknolojiyi kontrol etme ve pazarı etkileme gücüne sahip olma durumudur. Videoda, büyük şirketlerin YZ teknolojisini tekelleştirme ve bu nedenle toplum üzerinde olumsuz etkiler yaratma potansiyeli ele alınmaktadır.

💡Yardımcı Programlar

Yardımcı Programlar, YZ modellerinin daha kolay kullanılmasını sağlayan uygulamalardır. Örneğin, LM Studio gibi programlar, kullanıcıların YZ modellerini bilgisayarlarında çalıştırmalarına ve özelleştirmelerine olanak tanır. Videoda, konuşmacı bu tür programların kullanıcı dostanesi ve modelleri optimize etmeye yardım ettiklerini belirtmektedir.

Highlights

Ücretsiz ve sansürsüz yapay zeka modellerinin avantajlarından bahsediliyor.

Açık kaynak kodlu modellerle, veri gizliliği ve sansürsüzlük elde edilebilir.

Kapalı kaynak kodlu yapay zeka modellerinin eğitim verilerine ve mimarisine erişilememe sorunları.

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

Open AI ve Microsoft'un açık kaynak kodlu modelleri geliştirme ve sektörde tekelleşme karşıtı hareketleri.

Açık kaynak kodlu modellerin, düşük kaynaklı üniversite öğrencileri ve vatandaşlar için faydaları.

Lama 2 gibi açık kaynak kodlu modellerin, düşük performansla bile kullanılabilirliği.

Google'ın yeni açık kaynak kodlu modelinin yarı açıklık ve ticari stratejilerle ilgili eleştiriler.

Open kaynak kodlu modellerin, birbirleriyle eğitim ve daha iyi sonuçlar elde edilebilir.

Hugging Face platformu ile açık kaynak kodlu modelleri yerel bilgisayarda çalıştırma imkanı.

Yeni modellerin ve teknolojilerin, verimlilik ve maliyet açısından önemi.

Yapay zeka modellerinin, etik değerler ve sansürsüzlükle ilgili kararlılıkları.

Mixture of experts gibi yeni yapay zeka mimarileri ve onların avantajları.

Yapay zeka modellerinin, farklı sorulara farklı modellerle karşılaştırmalı analizi.

Ücretsiz platformlar ve uygulamalar aracılığıyla, açık kaynak kodlu modellerin erişim ve kullanım kolaylığı.

LM Studio gibi programlar ile, kullanıcı dostu bir şekilde yapay zeka modellerinin yerel bilgisayarda kullanılması.

Yapay zeka modellerinin, sansür ve etik değerler dahil olmak üzere kullanılmasında sorumluluk ve güvenlik konuları.

Yapay zeka modellerinin, gelecekteki kullanım alanları ve hayatımıza entegrasyonu.