Ana Fikir #18

Yapay Zekâ İşleri Nasıl Kolaylaştırıyor?

ChatGPT gibi yapay zeka modelleri sohbet etmek ve bilgi bulmakta işimize yarıyor ama asıl güçleri başka yerde.

“Nasılda insan gibi sohbet ediyor” diye şaşırdığımız muhabbetler içinde olmak şu aralar çok moda evet ama günlük hayatımıza katkısı olduğunda işleri değiştirecek. Bu konudan geçen sayıda biraz bahsetmiştim.

OpenAI kurusucu Sam Altman bile, geleceğin gerçek sorunları çözen özel LLM’lerde olduğunu söylüyor.

Bu konuda meslekler üzerinden somut örnekler vererek ilerlemek istiyorum.

• Veri Analisti

  • Sorun: Karmaşık verileri işlemek ve görüntülemek zor iş.

  • Çözüm: Numerous.ai (YZM'li Excel) istediğin sonucu anlat, o da gerekli Excel formüllerini yapsın. Hem zamandan kazan hem de hata yapma.

• Pazarlamacı

  • Sorun: Kampanyalar için kaliteli görsel lazım.

  • Çözüm: Stockimg.ai (Görsel için GPT) Anahtar kelime aramaya gerek yok! Aklındaki görseli anlat (mesela “ürün lansman partisi, farklı kültürlerden insanlar kutluyor”), YZM de telifsiz seçenekler sunsun, yaratıcılığını hızlandırsın.

• İş Analizi veya Veri Bilimci

  • Sorun: Etkileyici grafiklerle veriyi anlatmak zor olabiliyor.

  • Çözüm: ChartGPT.dev (Grafik için GPT) Hangi grafik türü kullanacağın konusunda kasma! Verilerini yükle, YZM en etkili grafik türünü (karşılaştırma için bar grafik, trend için çizgi grafik gibi) önerip biçimlendirmeyi yapsın. Veri hikayen parlasın.

• Öğrenci veya Araştırmacı

  • Sorun: Araştırma ve yazma süreci daha verimli ve öğretici olmalı.

  • Çözüm: Paperpal.com (Öğrenciler için GPT) Araştırma arkadaşın YZM! Paperpal ile araştırma planı oluştur, çalıştığın zor konuları özetle, hatta yazma stilin hakkında geri bildirim al. Böylece başarı garanti!

• Video Editörü veya İçerik Üreticisi

  • Sorun: Fikir aşamasından çekime geçerken zorluk yaşanıyor.

  • Çözüm: Pixverse.ai (Video için GPT) Video konseptini anlat (mesela "iklim değişikliği çözümleri hakkında bilgi videosu"), YZM sana script önerileri, storyboard taslağı hatta draft çekim bile önersin. Video prodüksiyonun çocuk oyuncağı olsun!

Bunlar yapay zekanın farklı meslek dallarında uzmanlaşmaya başladıklarına dair sadece birkaç örnek. Teknoloji ilerledikçe, sektörlerin özel ihtiyaçlarına göre geliştirilmiş daha da yenilikçi çözümler göreceğiz. Hazır olun, çalışma şeklimiz kökten değişiyor.

---

Sıfırdan bir LLM (Yapay Dil İşleme Modeli) Yapmak?

ChatGPT gibi yapay zeka dil modeli nasıl yapılır merak ediyorsan Sebastian Raschka şahane bir github rehberi hazırlamış; “LLMs-from-scratch”

İşin gerçeği %99,9 ihtimalle kendi modelini oluşturmana gerek yok. Biraz araştırırsan mevcutta sunulmuş modellerin birçok farklı yolları kullanarak, her türlü işini görür hale getirebildiğini farkedebilirsin.

Ama yok ben illa özelleşmiş bir şeyler yapacağım diyorsan Hugging Face’de binlerce model var, bunları birçok farklı iş için kullanabilirsin. İhtiyacına uygun bir model muhtemelen çoktan var.

Hala ikna olmadın ve yine de kendin yapmak istiyorsan, büyük saygı duydum. Bunun şöyle bir faydası var. İşin nasıl çalıştığını en temelden anlamış ve ileride ne yapılabileceğine dair fikre sahip olmuş olacaksın.

“LLMs-from-scratch” adım adım harika bir rehber. Bu kaynak, uzman olmasan bile PyTorch ile GPT benzeri bir model oluşturma sürecini anlatıyor.

İlk olarak ortamı hazırlamak çok önemli. Repository, Python'u, gerekli paketleri ve kodlama ortamını kurmak için detaylı talimatlar sunuyor. Eğer yeniysen, kurulum klasöründeki README.md dosyasına bak. Başlamana yardımcı olacak ipuçlarıyla dolu, kodlama yolculuğuna sorunsuz dalmanızı sağlıyor.

Her şey ayarlandıktan sonra, yapay zeka dil modellerinin iç işleyişini keşfedeceksin. Bölümler, metin verileriyle çalışmaktan dikkat mekanizmaları yazmaya, kendi GPT modelini uygulamaya ve ince ayar yapmaya kadar her şeyi kapsıyor.

Açıklamalar, çizimler ve örnek kodlarla küçük ama işlevsel bir model oluşturacaksın. Aynı zamanda ChatGPT gibi büyük modellerin nasıl oluşturulduğuna birçoklarının bilmediği — gerekli gereksiz — şeyleri öğrenmiş olacaksın.

---

Attio Nasıl Bu Kadar Hızlı Büyüdü?

Bazen hiç ilgim olmasa bile sürekli bir şekilde karşıma çıkan oyunlar, ürünler ve servisler oluyor. İşte o zaman anlıyorum ki bu arkadaşlar bir şeyleri doğru yapıyorlar.

Ya büyük yatırım toplamayı başarmışlar ve reklamla yatırımcının parasını yakıyıorlar ya da çok iyi bir ürün yapmışlar herkes, her yerde onları konuşuyor.

İşin gerçeği çoğu zaman bu ikisinin karışımı oluyor.

Attio da bu girişimlerden biri. Attio, modern bir CRM platformu. Sürekli arkadaşlardan duyuyorum, okuduğum bültenlerde rastlıyorum, reklamlarda da karşıma çıkıyor…

“How They Grow” büyüme hikayesini paylaşmış. Epey uzun, hatta e-kitaplarla yarışır uzunlukta. Bütün hikayeyi okumak biraz zaman alsa da kesinlikle buna değer. Size biraz zaman kazandırmak için aşağıda bir özet hazırladım, böyle yazınca genel geçer şeyler gibi gözüküyor ama hikayenin tamamını kendiniz okumanızı şiddetle tavsiye ederim çünkü o zaman küçük detaylarda ve düşünme şekillerinde.

Başarılarının Sırrı:

• Tek Çatı Altında CRM: Müşteri verilerini ve etkileşimlerini sorunsuz bir şekilde yönetmek için merkezi bir CRM sistemi kullanmak.

• Yapay Zeka Destekli Görüntüler: Yapay zekayı kullanarak müşteri davranışlarını analiz etmek, trendleri önceden tahmin etmek ve proaktif kararlar almak.

• Otomatik İş Akışları: Yinelenen görevleri otomatikleştirerek, daha önemli işlere zaman ayırmak.

• İşbirliği Araçları: Daha iyi iletişim ve proje yönetimi sağlayan entegre araçlarla ekip çalışmasını teşvik etmek.

Sonuçları:

• Artan Müşteri Sadakati: Kişiselleştirilmiş ve zamanında yapılan etkileşimler sayesinde daha yüksek müşteri memnuniyeti ve sadakati.

• Artan Verimlilik: Manuel görevlerin önemli ölçüde azaltılması, daha hızlı işlem sürelerine yol açar.

• Ölçeklenebilir Operasyonlar: Şirket büyüdükçe operasyonları sorunsuz bir şekilde ölçeklendirme yeteneği.

• Artan Gelir: Optimize edilmiş satış ve pazarlama çabaları sayesinde gelirde önemli artış.

Bu tür makalelerin aslında startup'lar için gizli bir reklam aracı olabileceğini de belirtmek gerek. Bu yazılar bir startup'ın yolculuğundaki zorlukları ve zaferleri anlatırken aynı zamanda ekibin titizliğini ve azmini de ortaya koyuyor. Ayrıca, startup'ın ürününün benzersiz özelliklerini ve farklılaştırıcı yanlarını vurgulamak için bir kanal sağlıyor.

Siz de kendi işiniz hakkında benzer bir hikaye yazmayı düşünün bence. Güçlü bir pazarlama aracı olabilir.

---

Teknolojik Enerji Paradoksu: Bitcoin'den Yapay Zeka Simülasyonlarına

Bitcoin'in zirve yaptığı dönemi hatırlayanlar vardır. O zamanlar kendini uzman ilan eden kişiler, Bitcoin'in ne kadar çok enerji harcadığından yakınıyordu. Şimdi de yapay zeka (AI) benzer bir eleştiri dalgasıyla karşı karşıya. Bu endişeler mantıklı gibi görünse de, teknolojik gelişmedeki daha büyük resmi kaçırıyorlar.

Yeni nesil video oyunları inanılmaz gerçekçi. Hatta gerçeklik ile simülasyon arasındaki çizgiyi bulanıklaştırıyor. Bu sürükleyici trend, Facebook'un (şimdiki adıyla Meta) çok para yatırdığı metaverse denilen sanal dünyaya kadar uzanıyor. Bu gelişmeler, gerçek dünyanın karmaşık dijital temsillerini yaratma konusundaki büyüyen ilgiyi gösteriyor. 14. Sayıda bahsettiğim gibi Elon Musk gibi bazıları, şu anda zaten böyle bir simülasyonda yaşadığımız ihtimalini bile ortaya attı.

Simülasyonların önemli rol oynadığı bu olası gelecekte, enerji tüketimi ciddi şekilde artacak. Ama bu illa ki çıkmaz sokak demek değil. Tarih boyunca teknolojik gelişmeler, genellikle enerji verimliliği alanında inovasyonu teşvik etmiştir.

Teknolojiye bağımlılığımız arttıkça, sürdürülebilir ve verimli enerji çözümlerine olan ihtiyaç daha da önemli hale gelecek. Bu da Michio Kaku'nun, farklı uygarlık türlerini enerji kullanımına göre sınıflandırdığı teoriyle örtüşüyor. Kaku, daha gelişmiş uygarlıkların enerjiyi giderek daha sofistike yöntemlerle kullandığını öne sürüyor.

Michio Kaku, bu görüşünü 1964 yılında Rus astrofizikçi Nikolai Kardashev tarafından geliştirilen bir kavram üzerine inşa ediyor. Kardashev Ölçeği, gelişmiş uygarlıkların kullanabilecekleri ve kontrol edebilecekleri enerji miktarına göre sınıflandırılabileceğini tahminliyor. Bu ölçeğin üç ana tipi var:

• Tip I Uygarlık (Gezegensel): Bu uygarlık, ana gezegenlerinde bulunan tüm enerji kaynaklarını kullanmada ustalaşmıştır. Çevreyi kontrol edebilir, hava durumunu manipüle edebilir ve jeotermal veya güneş enerjisi gibi kaynakları küresel ölçekte verimli bir şekilde kullanabilirler. Tüm enerji ihtiyaçları üzerinde tam kontrole sahip, gezegenin farklı kaynaklarından güç çeken bir toplum hayal edin.

• Tip II Uygarlık (Yıldızsal): Bu uygarlık, gezegensel sınırlamaları aşmış ve yıldızının tüm enerji çıktısını kullanabilir. Güneşin etrafına, yıldız enerjisinin çoğunu yakalamak için Dyson Sferleri gibi devasa yapılar inşa edebilen bir uygarlık hayal edin. Bu onlara, Tip I uygarlığa kıyasla hayal bile edilemeyecek kadar fazla güç sağlayacaktır.

• Tip III Uygarlık (Galaktik): Bu en gelişmiş kategori olarak teorize edilir ve tüm bir galaksinin enerjisini kontrol edip kullanabilir. Kara deliklerden, nötron yıldızlarından enerji çekebilecek veya hatta uzayın dokusundan enerji toplama yöntemleri geliştirecek kadar gelişmiş teknolojiye sahip bir uygarlık hayal edin.

Kaku, Kardashev Ölçeğini kabul ediyor ve ek bir kategori öneriyor:

• Tip IV Uygarlık (Galaksi Dışı): Bu varsayımsal uygarlık, galaksimizin dışındaki enerji kaynaklarından, potansiyel olarak kuasarlardan enerji çekerek veya uzay-zamanı manipüle ederek bile faydalanabilir.

Kaku'nun teorisi, Kardashev Ölçeği ile birlikte teknolojik ilerleme potansiyelinin yörüngesini düşünmek için bir çerçeve sağlıyor. Uygarlıklar ilerledikçe enerji ihtiyaçlarının da katlanarak artacağını, enerji üretimi gibi alanlarda inovasyonu teşvik edeceğini ve potansiyel olarak alternatif enerji kaynaklarını aramaya zorlayacağını öne sürüyor.

Şu anki enerji tüketimimize bakarak gelecekte nasıl bir yol izleyeceğimizi tam olarak kestiremeyiz. Fakat bu teori, enerjinin gelişmedeki kritik rolünü vurguluyor. Gelecekteki medeniyetlerin sadece teknolojileriyle değil, aynı zamanda enerji ihtiyaçlarını sürdürülebilir bir şekilde karşılayabilme yetenekleriyle de tanımlanabileceğini söylüyor.

Bu yüzden, yapay zekanın enerji ihtiyacı hakkındaki endişeler bizi istemeden de daha temiz ve verimli enerji kaynaklarına sahip bir geleceğe doğru itecek. Teknolojinin zorlayıcı gibi görünen bir problem sunup, sonunda büyük bir sıçramaya yol açması tarihte ilk kez olmayacak yani.

---

“The only thing standing between you and your goal is the bullshit story you keep telling yourself as to why you can't achieve it.”

— Jordan Belfort