Generative AI Nedir?

Generative AI, son yılların en büyüleyici gelişmelerinden biridir. Dijitalleşme ve dolayısıyla otomatikleşmenin tüm kuruluş ve iş alanlarını doğrudan etkilediği günümüzde Generative AI, yani üretken yapay zeka teknolojisi işleri daha da kolaylaştırmak adına geliştirilen ileri teknolojidir. Çünkü bu yeni yapay zeka modeli makinelerin insanların yaptığına benzer içeriği etkili bir şekilde üretmesine izin veren bir AI biçimidir. Böylece yapay zeka kendi içeriğini oluşturabilir. Siz de Generative AI teknolojisinin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve bu teknoloji ile neler yapabileceğinizi görmek için gelin, Generative AI hakkında merak ettiğiniz tüm detaylara yakından bakalım.

Generative AI Nedir?

Generative AI, öğrenirken edindiği bilgilere dayalı olarak içerik oluşturan bir yapay zeka türüdür. Bu teknoloji, insan yaratıcılığını taklit etmek için gelişmiş algoritmalar ve modeller kullanır. Örneğin, metin yazmayı, görsel içerik geliştirmeyi veya müzik bestelemeyi kendi algoritmalarına göre yapabilir. Generative AI'ın amacı, makinelerin, insanların oluşturabileceklerine benzer içeriği etkili ve akıllı bir şekilde üretmesini sağlamaktır. Generative AI, basit bir ifadeyle metin, görüntü veya ses oluşturmak için yapay zekanın kullanılmasıdır. Bu tür sistemler henüz yaygın olmasa da geleceğin şekillenmesi ve süreçlerde aktif olarak kullanılması muhtemel.

Generative AI (GenAI), bir makine öğrenimi biçimi olduğundan yeni içerik oluşturabilen algoritmaların toplu adıdır. Bu içerik metin veya kod, aynı zamanda resimler, videolar ve müzik veya bunların hepsinin bir kombinasyonu gibi farklı biçimlerde olabilir.

GenAI, büyük veri kümelerine dayalı Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) gibi üretken modeller kullanarak bir soruya/isteme yanıt olarak çıktı üretir. Bazı iyi bilinen örnekler, ChatGPT gibi metin oluşturucular, ChatGPT'nin Microsoft Bing'e entegrasyonu ve DALL-E ve Midjourney gibi görüntü oluşturuculardır.​​​​​

‍

Generative AI Nasıl Çalışır?

GenAI, bilgisayarlara soyut temel veri modellerini yeni içeriğe dönüştürme yeteneği verir. Çünkü büyük miktarda verideki kalıpları ve yapıları tanımak için eğitilmiş algoritmik modellerle çalışır. Örneğin, bu modeller insan metinlerinden sözcükleri, heceleri ve cümle yapılarını öğrenir. Daha sonra bu bilgiyi kendileri yeni, benzersiz metinler oluşturmak için kullanabilirler. Bu işlem metin, resim ve ses gibi farklı içerik türlerine uygulanabilir. Generative AI'ın bazı önemli yönleri şunlardır:

• Örüntüleri ve yapıları öğrenmek için sinir ağları gibi gelişmiş modelleri kullanma.
• Bu bilgiye dayalı olarak yeni içerik üretebilen algoritmaların geliştirilmesi.
• Oluşturulan içeriğin kalitesini ve etkinliğini artırmak için farklı teknikleri ve araçları birleştirmek.

Bununla birlikte Generative AI'ın çalışma şekli modellerine göre de değişkenlik gösterebilir. GenAI modelleri ve çalışma prensipleri ise şöyle sıralanabilir:

1. Generative pre-trained transformer model(GPT): Trafo tabanlı bir mimari kullanılarak büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Böylece, modelin girdi verilerini işlemek için kendi kendini ayarlama mekanizmalarını kullanabilir. Model, eğitim verilerine benzer yeni veriler oluşturmak için de eğitilir. Örneğin GPT, bir görüntü veri kümesi üzerinde eğitilebilir ve daha sonra eğitim veri kümesindekilere benzer yeni, orijinal görüntüler oluşturmak için kullanılabilir. Eğitilmiş modeller, halihazırda büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş olan ve daha fazla eğitime ihtiyaç duymadan çok çeşitli görevler için kullanılabilen mevcut modellerdir. Bu da, bir modeli sıfırdan eğitmeye kıyasla zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlayabilir.
2. Difüzyon modelleri: Bir hikayedeki kelimeler veya havadaki değişiklikler gibi uzun bir süre boyunca meydana gelen şeyleri anlamada iyi olan başka bir tür sinir ağıdır. Ağdaki verileri zaman içinde dağıtarak veya işleyerek, girdi verileri arasındaki karmaşık bağımlılıkları saptayabilir.
3. Generative adversarial networks (GAN'lar): Belirli bir veri kümesiyle karşılaştırılabilir yeni veriler üretmek için tasarlanmış iki sinir ağıdır. GAN'lar yeni veriler üreten bir üretim ağı ve üretilen verileri değerlendirerek gerçek verilerden ayırmaya çalışan bir ayrım ağı olmak üzere iki ağdan oluşur. İki ağ aynı anda eğitilir. Bu eğitim süreci, GAN'ların yüksek kaliteli, gerçekçi veriler üretmesini sağlar.

Generative AI Avantajları

Generative AI teknolojisinin daha hızlı ve çok daha etkili çalışmanıza yardımcı olabileceği pek çok avantajı vardır. Örneğin belirli görevleri ve işlevleri otomatikleştirerek, işinizin diğer önemli yönlerine harcayabileceğiniz zamandan ve kaynaklardan tasarruf edebilirsiniz. Ayrıca, bu teknoloji günlük olarak büyük miktarda veriyi işleyip analiz edebilir, bu da daha kısa sürede daha doğru ve daha iyi sonuçlar almanız anlamına gelir.

Gelişmiş Yaratıcılık ve Yenilik

Generatiive AI, yaratıcılığı ve yeniliği teşvik etmenize olanak tanıyan yeni bir düşünme ve gelişme yöntemi sunar. Bu teknoloji, yeni ve benzersiz çözümler oluşturmak için mevcut fikirleri ve kavramları birleştirebilir. Böylece, insan beyninin sınırlamalarının ötesine geçmenize ve karmaşık sorunların olası çözümlerini daha derinlemesine incelemenize yardımcı olabilir.

Maliyet Tasarrufu

Generative AI, görevleri otomatikleştirerek verimliliği artırır, maliyetlerden tasarruf etmenize yardımcı olabilir. Bu avantajı, özellikle kaliteden veya üretkenlikten ödün vermeden harcamalarını azaltmanın yollarını arayan şirketler ve kuruluşlar için önemli olabilir.

Güvenlik ve Doğruluk

Generative AI, belirli süreçlerin güvenliğini ve doğruluğunu artırmaya yardımcı olabilir. Makineler ve algoritmalar genellikle insanlardan daha doğru ve tutarlı çalışabilir, bu da daha az hata yapılmasını sağlayabilir. Ek olarak, AI sistemleri, güvenliğin çok önemli olduğu durumlarda çok önemli olabilecek değişen koşullara hızlı ve etkili bir şekilde yanıt verebilir.

Kapsamlı Uygulama Seçenekleri

GenAI, çok çeşitli endüstri ve sektörlerde uygulanabilir. Yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesinden araştırma ve geliştirmenin desteklenmesine kadar mevcut süreçlere ve sistemlere değerli bir katkı olabilir. Bu sayede, yapay zeka ile rekabette öne geçebilir ve şirketinizi veya kuruluşunuzun yeni hedeflerine ulaşmasını sağlayabilirsiniz.

Sürekli Öğrenme ve İyileştirme

Generative AI'ın en heyecan verici yönlerinden biri de sürekli öğrenme ve kendini geliştirme yeteneğidir. Gelişmiş algoritmalar ve derin öğrenmeyi (deep learning) kullanan bu teknoloji, gelişmeye, değişen koşullara ve ihtiyaçlara uyum sağlamaya devam edebilir. Böylece sistem gelişmeye devam eder ve daha etkili hale gelir.

Generative AI Örnekleri

Generative yapay zekanın başarıyla uygulandığı çok sayıda örnek vardır. Bu örneklerden bazıları şunlardır:

• Metin Oluşturma: Generative AI, otomatik olarak haber makaleleri, blog gönderileri ve hatta kitapların tamamını yazmak için kullanılabilir. Bu da, içerik oluşturucuların üretkenliğini artırmaya yardımcı olabilir ve işlerinin farklı yönlerine odaklanmalarını sağlayabilir.
• Görüntü Oluşturma: Yapay zeka, metinsel açıklamalara dayalı gerçekçi görüntüler oluşturmak için de kullanılabilir. Örneğin gerçekçi ortamlar ve karakterler yaratmanın büyük önem taşıdığı oyun dünyasında kullanılabilir.
• Müzik Besteleme: GenAI, müzik bestelemek için de kullanılabilir. AI, mevcut müzik parçalarını analiz ederek kalıpları ve yapıları tanıyabilir ve ardından kendisi yeni müzik yaratabilir.

Günümüzün En Popüler Generative AI Araçları

GenAI araçları, öğrendikleri verilere dayalı olarak yeni içerik oluşturmak için yapay zekayı kullanan teknolojilerdir. Bu araçların popülaritesi, işletmelerin ve kullanıcıların daha etkin çalışmasını sağlarken aynı zamanda maliyetleri de düşürdüğü için artmaktadır. İşte günümüzde en popüler Generative AI araçları!

‍

Vertex AI

Google Cloud'un gelişmiş yapay zeka teknolojileriyle desteklenen Vertex AI tüm kullanım durumları için makine öğrenimi (ML) modellerini daha hızlı oluşturma dağıtma ve ölçeklendirmenizi imkan sağlıyor. Makine ögrenimi uzmanlığı gerektirmeden Vertex AI ile temel modellerle etkileşim kurabilir, bunları özelleştirebilir ve uygulamalarınıza gömebilirsiniz. Model Garden ve Generative AI Studıo ıle Generative AI uygulamalarınızı hızlı bir şekilde oluşturabilirsiniz.

OpenAI GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4), mevcut en gelişmiş metin üreten AI modellerinden biridir. OpenAI tarafından geliştirilen bu teknoloji insan metnini taklit etmek için Deep Learning algoritmalarından yararlanır. GPT-4, soruları yanıtlamak, makale yazmak ve hatta kod oluşturmak gibi çok çeşitli görevler için kullanılabilir.

DeepArt.io

DeepArt.io, ünlü ressamların tarzından ilham alan sanat eserleri yaratmak için üretken teknikler kullanan bir yapay zeka aracıdır. Bu araç, bir sanat eserinin stilini analiz etmek ve ardından bu stile dayalı yeni bir sanat eseri oluşturmak için derin öğrenme algoritmalarını kullanır.

RunwayML

RunwayML, yaratıcı profesyonellerin yeni içerik geliştirmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış üretken bir yapay zeka aracıdır. Bu araç, otomatik olarak yeni resimler, videolar ve diğer görsel içerikleri oluşturmak için makine öğrenimi modellerini kullanır.

Generative AI henüz gelişmekte olan bir teknoloji olsa da gelecekte iş süreçlerinin vazgeçilmez bir adımı olması muhtemel. Günümüzde de kullanılan alanlar göz önünde bulundurulduğunda hemen her şirketin süreçlerine dahil etmesi ve avantajlarından yararlanmaya başlaması doğru bir adım olabilir. Siz de yeni çağın gerekliliklerinden biri olan dijitalleşme süreçlerinize yapay zeka araçlarını entegre ederek bir adım önde olmak isterseniz, Komtaş'ın sunduğu veri hizmetleri ve yapay zeka çözümlerinden yararlanabilirsiniz.

‍