Üretici yapay zeka nedir?
Üretici yapay zeka; konuşmalar, hikayeler, görüntüler, videolar ve müzik dahil olmak üzere yeni içerik ve fikirler oluşturabilen bir yapay zeka türüdür. Yapay zekâ teknolojileri; görüntü tanıma, doğal dil işleme (NLP) ve çeviri gibi geleneksel olmayan bilgi işlem görevlerinde insan zekâsını taklit etmeye çalışır. Üretici yapay zekâ, yapay zekânın bir sonraki adımıdır. Bunu insan dili, programlama dilleri, sanat, kimya, biyoloji veya herhangi bir karmaşık konuyu öğrenecek şekilde eğitebilirsiniz. Yeni sorunları çözmek için eğitim verilerini yeniden kullanır. Örneğin, İngilizce kelime dağarcığını öğrenebilir ve işlediği kelimelerden bir şiir oluşturabilir. Kuruluşunuz, üretici yapay zekâyı sohbet robotları, medya oluşturma ve ürün geliştirme ve tasarım gibi çeşitli amaçlar için kullanabilir.
Üretici yapay zeka neden önemlidir?
ChatGPT gibi üretici yapay zeka uygulamaları genel ilgi çekmiş ve hayal gücünü çalıştırmıştır. Çoğu müşteri deneyimini ve uygulamasını yeniden keşfetmeye, daha önce hiç görülmemiş yeni uygulamalar oluşturmaya ve müşterilerin yeni üretkenlik seviyelerine ulaşmasına yardımcı olabilirler.
Goldman Sachs'a göre, üretici yapay zeka, küresel gayri safi yurtiçi hasılada (GSYİH) yüzde 7 (yani neredeyse 7 trilyon dolar) bir artışa neden olabilir. Ayrıca, verimlilik artışını 10 yıl içinde yüzde 1,5 puan yükseltebileceği de tahmin ediliyor.
Daha sonra, üretici yapay zekanın diğer faydalarına yer veriyoruz.
Araştırmayı hızlandırır
Üretici yapay zeka algoritmaları karmaşık verileri yeni yollarla keşfedebilir ve analiz edebilir. Böylece, araştırmacılar başka türlü belirgin olmayabilecek yeni eğilimleri ve kalıpları keşfedebilirler. Bu algoritmalar içeriği özetleyebilir, birden fazla çözüm yolunu özetleyebilir, fikir bulmak için beyin fırtınası yapabilir ve araştırma notlarından ayrıntılı belgeler oluşturabilir. Bu nedenle de üretici yapay zeka ile araştırma ve inovasyon büyük ölçüde gelişebilir.
Örneğin, ilaç endüstrisinde protein dizilerini oluşturmak ve optimize etmek ve ilaç keşfini önemli ölçüde hızlandırmak için üretici yapay zeka sistemleri kullanılmaktadır.
Müşteri deneyimini iyileştirir
Üretici yapay zeka, insan konuşmasına doğal olarak yanıt verebilir ve müşteri hizmetleri ve müşteri iş akışlarının kişiselleştirilmesi için bir araç görevi görebilir.
Örneğin, ilk temas çözümü için müşterilere daha doğru yanıt veren yapay zeka destekli sohbet robotları, sesli botlar ve sanal asistanları kullanabilirsiniz. Düzenlenmiş teklifleri ve iletişimi kişiselleştirilmiş bir şekilde sunarak müşteri ilişkilerini artırabilirler.
İş süreçlerini optimize eder
Üretici yapay zeka ile işletmeniz, tüm iş kollarında makine öğrenimini (ML) ve yapay zeka uygulamalarını kullanarak iş süreçlerini optimize edebilir. Mühendislik, pazarlama, müşteri hizmetleri, finans ve satış dahil olmak üzere tüm iş kollarında bu teknolojiyi kullanabilirsiniz.
Örneğin üretici yapay zekanın optimizasyon için neler yapabileceği aşağıda açıklanmıştır:
- Bilgi arama işlevleri için her tür kaynaktan veri ayıklama ve özetleme
- Pazarlama, reklamcılık, finans ve lojistik gibi alanlarda maliyet düşürmek için farklı senaryoları değerlendirme ve optimize etme
- Denetimli öğrenme ve diğer ML süreçleri için etiketli veriler oluşturmak için sentetik veriler oluşturma
Çalışanların üretkenliğini artırır
Üretici yapay zeka modelleri, çalışanların iş akışlarını artırabilir ve kuruluşunuzdaki herkes için verimli yardımcılar gibi iş görebilir. Aramadan oluşturmaya kadar her şeyi bir insana benzer şekilde yapabilirler.
Üretici yapay zeka, farklı çalışan türleri için üretkenliği artırabilir:
- Belirli girdilere ve kısıtlamalara dayalı olarak birden fazla prototip oluşturarak yaratıcı görevleri destekler. Ayrıca insan geri bildirimlerine ve belirtilen kısıtlamalara dayalı olarak mevcut tasarımları optimize edebilir.
- Uygulama geliştirme görevleri için yeni yazılım kodu önerileri oluşturur.
- Raporlar, özetler ve tahminler oluşturarak yönetimi destekler.
- Pazarlama ekipleri için yeni satış senaryoları, e-posta içeriği ve bloglar oluşturur
Zamandan tasarruf edebilir, maliyetleri düşürebilir ve kuruluşunuz genelinde verimliliği artırabilirsiniz.
Üretici yapay zeka nasıl çalışır?
Tüm yapay zekalar gibi, üretici yapay zeka da makine öğrenimi modellerini yani büyük miktarda veri üzerinde önceden eğitilmiş çok büyük modelleri kullanarak çalışır.
Altyapı modelleri
Altyapı modelleri (FM'ler), geniş bir genelleştirilmiş ve etiketlenmemiş veri yelpazesi üzerinde eğitilmiş makine öğrenimi modelleridir. Çok çeşitli genel görevleri yerine getirebilirler.
FM’ler, onlarca yıldır gelişen bir teknolojideki en son gelişmelerin sonucudur. Genel olarak FM, dizideki bir sonraki ögeyi tahmin etmek için öğrenilmiş kalıpları ve ilişkileri kullanır.
Örneğin, görüntü oluşturma sayesinde model, görüntüyü analiz eder ve görüntünün daha keskin, daha net tanımlı bir versiyonunu oluşturur. Benzer şekilde, metin sayesinde model, önceki kelimelere ve bağlamlarına göre bir metin dizesindeki bir sonraki kelimeyi tahmin eder. Daha sonra olasılık dağılım tekniklerini kullanarak bir sonraki kelimeyi seçer.
Büyük dil modelleri
Büyük dil modelleri (LLM'ler) bir FM sınıfıdır. Örneğin, OpenAI'nin önceden eğitilmiş üretici dönüştürücü (GPT) modelleri LLM'dir. LLM'ler özellikle özetleme, metin oluşturma, sınıflandırma, açık uçlu konuşma ve bilgi çıkarma gibi dil tabanlı görevlere odaklanır.
LLM'leri özel yapan özellik, birden fazla görevi yerine getirme yetenekleridir. Bunu yapabilirler çünkü gelişmiş kavramları öğrenebilmelerini sağlayan birçok parametre içerirler.
GPT-3 gibi bir LLM milyarlarca parametreyi dikkate alabilir ve çok az girdiden içerik üretebilir. Ön eğitimlerinde internet ölçeğinde verilerin tüm farklı biçimlerine ve sayısız modele maruz kalmaları sayesinde LLM’ler, bilgilerini geniş bir bağlam yelpazesinde uygulamayı öğrenir.
Üretici yapay zeka sektörleri nasıl etkileyecek?
Üretici yapay zeka zamanla tüm endüstrileri etkileyebilirken bazı endüstriler bu teknolojiden hızlı bir şekilde yararlanmaya hazırdır.
Finansal hizmetler
Finansal hizmetlere yönelik şirketler, maliyetleri düşürürken müşterilerine daha iyi hizmet vermek için üretici yapay zekanın gücünü kullanabilir:
- Finansal kurumlar, ürün önerileri oluşturmak ve müşteri sorularına yanıt vermek için sohbet robotlarını kullanabilir; bu da genel müşteri hizmetlerini iyileştirir
- Kredi kurumları, özellikle gelişmekte olan ülkelerde finansal açıdan yetersiz hizmet alan piyasalar için kredi onaylarını hızlandırabilir
- Bankalar, taleplerde, kredi kartlarında ve kredilerde dolandırıcılığı hızlı bir şekilde algılayabilir
- Yatırım firmaları, müşterilerine düşük maliyetle kişiye özel ve güvenli finansal danışmanlık sağlamak için üretici yapay zekanın gücünden yararlanabilir
Sağlık hizmetleri ve yaşam bilimleri
Üretici yapay zekanın en umut verici kullanım durumlarından biri, ilaç keşif ve araştırma sürecini hızlandırmaktır. Üretici yapay zeka; antikorlar, enzimler, aşılar ve gen terapisi tasarlamak için spesifik özelliklere sahip yeni protein dizileri oluşturmak üzere modellerden yararlanır.
Sağlık ve yaşam bilimleri şirketleri, sentetik biyoloji ve metabolik mühendislikteki uygulamalar için sentetik gen dizileri tasarlamak üzere üretici modeller kullanabilir. Örneğin yeni biyosentetik yollar oluşturabilir veya biyoüretim amaçları için gen ifadesini optimize edebilirler.
Üretici yapay zeka, sentetik hasta ve sağlık verileri oluşturmak için de kullanılabilir. Bu da yapay zeka modellerini eğitmek, klinik denemeleri simüle etmek veya büyük gerçek dünya veri kümelerine erişim olmadan nadir hastalıkları incelemek için kullanışlıdır.
Otomotiv ve üretim
Otomotiv şirketleri, mühendislikten araç içi deneyimlere ve müşteri hizmetlerine kadar çok sayıda amaçla üretici yapay zeka teknolojisinden yararlanabilir. Örneğin araç tasarımlarındaki sürtünmeyi azaltmak için mekanik parçaların tasarımını optimize edebilir veya kişisel asistanların tasarımını uyarlayabilirler.
Otomobil şirketleri, en yaygın müşteri sorularına hızlı yanıtlar sağlayarak daha iyi müşteri hizmeti sunmak için üretici yapay zeka kullanıyor. Üretim süreçlerini optimize etmek ve maliyetleri düşürmek için üretici yapay zeka ile yeni malzeme, çip ve parça tasarımları oluşturulabilir.
Üretici yapay zeka, uygulamaları test etmek için sentetik veri üretiminde de kullanılabilir. Bu, özellikle veri kümelerinin testine sıklıkla dahil edilmeyen veriler için yararlıdır (kusurlar veya uç durumlar gibi).
Medya ve eğlence
Üretici yapay zeka modelleri, geleneksel üretimdeki maliyet ve sürenin çok altında, animasyon ve senaryolardan uzun metrajlı filmlere kadar yeni içerikler üretebilir.
Endüstride üretici yapay zekayı kullanmanın diğer yolları şunlardır:
- Sanatçılar, yepyeni deneyimler oluşturmak için albümlerini yapay zeka tarafından oluşturulan müzikle tamamlayabilir ve geliştirebilirler
- Medya kuruluşları, gelirleri artırmak üzere kişiselleştirilmiş içerik ve reklamlar sunarak hedef kitle deneyimlerini iyileştirmek için üretici yapay zeka kullanabilir
- Oyun şirketleri, yeni oyunlar oluşturmak ve oyuncuların avatar oluşturmasına izin vermek için üretici yapay zeka kullanabilir
Telekomünikasyon
Üretici yapay zekanın telekomünikasyonda ilk kullanım örnekleri müşteri deneyimini yeniden keşfetmeye odaklanmıştır. Müşteri deneyimi, müşteri yolculuğunun tüm temas noktalarındaki abonelerin kümülatif etkileşimleri ile tanımlanır.
Örneğin telekomünikasyon kuruluşları, canlı insan benzeri konuşma aracılarıyla müşteri hizmetlerini iyileştirmek için üretici yapay zekayı kullanabilir. Ayrıca, düzeltme önerileri için ağ verilerini analiz ederek ağ performansını optimize edebilirler. Kişiselleştirilmiş bire bir satış asistanlarıyla müşteri ilişkilerini yeniden keşfedebilirler.
Enerji
Üretici yapay zeka; karmaşık ham veri analizi, örüntü tanıma, tahmin ve optimizasyon içeren enerji sektörü görevleri için uygundur. Enerji kuruluşları, kullanım modellerini belirlemek için kurumsal verileri analiz ederek müşteri hizmetlerini iyileştirebilir. Bu bilgilerle, hedeflenen ürün teklifleri, enerji verimliliği programları veya talep yanıtı girişimleri geliştirebilirler.
Üretici yapay zeka; şebeke yönetimine yardımcı olabilir, operasyonel saha güvenliğini artırabilir ve rezervuar simülasyonu ile enerji üretimini optimize edebilir.
Üretici yapay zeka modelleri nasıl çalışır?
Geleneksel makine öğrenimi modelleri ayırıcıydı veya veri noktalarını sınıflandırmaya odaklanıyordu. Bilinen ve bilinmeyen faktörler arasındaki ilişkiyi belirlemeye çalıştılar. Örneğin, piksel düzeni, çizgi, renk ve şekil gibi bilinen verilere bakıp bunları bilinmeyen faktör olan kelimelerle eşleştiriyorlardı. Matematiksel olarak bu modeller, bilinmeyen ve bilinen faktörleri x ve y değişkenleri şeklinde sayısal olarak eşleyebilen denklemler tanımlayarak çalışırlardı.
Üretici modeller ise bunu bir adım ileri götürüyor. Bazı özellikler verilen bir etiketi tahmin etmek yerine, belirli bir etiket verildiğinde özellikleri tahmin etmeye çalışırlar. Üretici modelleme matematiksel olarak, x ve y'nin birlikte meydana gelme olasılığını hesaplar. Farklı veri özelliklerinin dağılımını ve bunların ilişkilerini öğrenir.
Örneğin üretici modeller, farklı kulak şekilleri, göz şekilleri, kuyruk özellikleri ve cilt desenleri gibi değişkenleri kaydetmek için hayvan görüntülerini analiz eder. Farklı hayvanların genel olarak neye benzediğini anlamak için özellikleri ve ilişkilerini öğrenirler. Daha sonra eğitim setinde olmayan yeni hayvan görüntüleri oluşturabilirler.
Ardından bazı geniş üretici yapay zeka modelleri kategorileri veriyoruz.
Difüzyon modelleri
Difüzyon modelleri, ilk veri örneğinde yinelemeli olarak kontrollü rastgele değişiklikler yaparak yeni veriler oluşturur. Orijinal verilerle başlarlar ve ince değişiklikler (gürültü) ekleyerek aşamalı olarak orijinaline daha az benzer hale getirirler. Bu gürültü, üretilen verilerin tutarlı ve gerçekçi kalmasını sağlamak için dikkatlice kontrol edilir.
Birkaç yinelemede gürültü eklendikten sonra difüzyon modeli, süreci tersine çevirir. Ters gürültü temizleme ile, orijinaline benzeyen yeni bir veri örneği oluşturmak için gürültü kademeli olarak ortadan kaldırılır.
Çekişmeli üretici ağlar
Çekişmeli üretici ağ (GAN), difüzyon modelinin konseptine dayanan bir diğer üretici yapay zeka modelidir.
GAN'lar, iki sinir ağını rekabetçi bir şekilde eğiterek çalışır. Oluşturucu olarak bilinen ilk ağ, rastgele gürültü ekleyerek sahte veri örnekleri üretir. Ayırıcı adı verilen ikinci ağ, gerçek veriler ile oluşturucu tarafından üretilen sahte veriler arasında ayrım yapmaya çalışır.
Eğitim sırasında, oluşturucu gerçekçi veriler oluşturma yeteneğini sürekli olarak geliştirirken, ayırıcı da gerçeği sahteden ayırt etmede daha iyi hale gelir. Bu çekişmeli süreç, oluşturucunun ürettiği veriler, ayırıcı tarafından gerçek verilerden ayırt edilemeyecek kadar ikna edici olana dek devam eder.
GAN'lar, gerçekçi görüntüler, stil aktarımı ve veri artırma görevleri oluşturmada yaygın olarak kullanılır.
Varyasyonel otomatik kodlayıcı
Varyasyonel otomatik kodlayıcılar (VAE'ler) verilerin, gizli alan adı verilen kompakt bir gösterimini öğrenir. Gizli alan, verilerin matematiksel gösterimidir. Bunu, verileri tüm özniteliklerine dayalı olarak gösteren benzersiz bir kod olarak düşünebilirsiniz. Örneğin yüzleri inceliyorsanız gizli alan; göz şeklini, burun şeklini, elmacık kemiklerini ve kulakları temsil eden sayılar içerir.
VAE'ler iki sinir ağı kullanır - kodlayıcı ve kod çözücü. Kodlayıcı sinir ağı, giriş verilerini gizli alanın her boyutu için bir ortalama ve varyansla eşler. Gauss (normal) dağılımından rastgele bir örnek oluşturur. Bu örnek gizli alanda bir noktadır ve giriş verilerinin sıkıştırılmış, basitleştirilmiş bir versiyonudur.
Kod çözücü sinir ağı, bu örneklenen noktayı gizli alandan alır ve onu orijinal girdiye benzeyen verilere yeniden yapılandırır. Yeniden oluşturulmuş verilerin orijinal verilerle ne kadar iyi eşleştiğini ölçmek için matematiksel fonksiyonlar kullanılır.
Dönüştürücü tabanlı modeller
Dönüştürücü tabanlı üretici yapay zeka modeli, VAE'lerin kodlayıcı ve kod çözücü kavramları üzerine kuruludur. Dönüştürücü tabanlı modeller; anlama, çeviri ve yaratıcı yazma gibi metin tabanlı görevlerde performansı artırmak için kodlayıcıya daha fazla katman ekler.
Dönüştürücü tabanlı modeller bir öz dikkat mekanizması kullanır. Dizideki her bir öğe işlenirken bir giriş dizisinin farklı bölümlerinin önemi tartılır.
Diğer bir önemli özellik, bu AI modellerinin bağlamsal katıştırmalar uygulamasıdır. Bir dizi öğesinin kodlanması sadece öğenin kendisine değil, aynı zamanda dizi içindeki bağlamına da bağlıdır.
Dönüştürücü tabanlı modeller nasıl çalışır?
Dönüştürücü tabanlı bir modelin nasıl çalıştığını anlamak için, bir cümleyi bir kelime dizisi olarak hayal edin.
Öz dikkat, modelin her kelimeyi işlerken ilgili kelimelere odaklanmasına yardımcı olur. Sözcükler arasındaki farklı ilişki türlerini yakalamak için, dönüştürücü tabanlı üretici model, dikkat başlıkları adı verilen birden fazla kodlayıcı katmanı kullanır. Her başlık, giriş dizisinin farklı bölümleriyle ilgilenmeyi öğrenir. Bu da modelin verilerin çeşitli yönlerini aynı anda dikkate almasını sağlar.
Her katman ayrıca bağlamsal katıştırmaları da iyileştirir. Katmanlar, katıştırmaları daha bilgilendirici hale getirir ve dilbilgisi sözdiziminden karmaşık anlamlara kadar her şeyi yakalar.
Üretici yapay zeka teknolojisi nasıl gelişti?
Sayısal veri analizine yardımcı olması için istatistikte onlarca yıldır ilkel üretici modeller kullanılmaktadır. Modern üretici yapay zekanın son öncüleri sinir ağları ve derin öğrenmeydi. 2013 yılında geliştirilen varyasyonel otomatik kodlayıcılar, gerçekçi görüntüler ve konuşma üretebilen ilk derin üretici modelleriydi.
VAE'ler ile, birden çok veri türünün yeni varyasyonlarını oluşturma yeteneği gelmiştir. Bu da çekişmeli üretici ağlar ve difüzyon modelleri gibi diğer üretici yapay zeka modellerinin hızla ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bu yenilikler, yapay olarak oluşturulmasına rağmen giderek gerçek verilere benzeyen veriler üretmeye odaklanmıştı.
2017'de, dönüştürücülerin piyasaya sürülmesiyle AI araştırmalarında başka bir değişiklik meydana geldi. Dönüştürücüler, kodlayıcı ve kod çözücü mimarisini bir dikkat mekanizmasıyla sorunsuz bir şekilde entegre etmiştir. Dil modellerinin eğitim sürecini de olağanüstü verimlilik ve çok yönlülük ile kolaylaştırdılar. Kapsamlı ham metin toplulukları üzerinde ön eğitim alabilen ve çeşitli görevler için ince ayar yapabilen temel modeller olarak GPT gibi dikkate değer modeller ortaya çıktı.
Doğal dil işlemenin olanakları, dönüştürücüler ile değişti. Çeviri ve özetlemeden soru yanıtlamaya kadar çeşitli görevler için üretici yeteneklerini de güçlendirdiler.
Birçok üretici yapay zeka modeli, önemli adımlar atmaya devam ederken sektörler arası uygulamaları ortaya çıkmıştır. Son yenilikler, özel verilerle çalışmak için modelleri iyileştirmeye odaklanmaktadır. Araştırmacılar ayrıca insan elinden çıkmış olanlara giderek daha çok benzeyen metinler, görüntüler, videolar ve konuşmalar oluşturmak istiyorlar.
Üretici yapay zekanın kabul görmesinde en iyi uygulamalar nelerdir?
Kuruluşunuz üretici yapay zeka çözümlerini hayata geçirmek istiyorsa çabalarınızı geliştirmek için aşağıdaki en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun.
Dahili uygulamalarla başlayın
Süreç optimizasyonu ve çalışan üretkenliğine odaklanarak dahili uygulama geliştirme ile üretici yapay zeka kabulüne başlamak en iyisidir. Teknoloji becerilerini ve anlayışını geliştirirken sonuçları test etmek için daha kontrollü bir ortam elde edersiniz. Modelleri kapsamlı bir şekilde test edebilir ve hatta dahili bilgi kaynaklarında özelleştirebilirsiniz.
Bu şekilde, sonunda modelleri harici uygulamalar için kullandığınızda müşterilerinizin deneyimi çok daha iyi olur.
Şeffaflığı artırın
Tüm üretici yapay zeka uygulamaları ve çıktıları hakkında net bir şekilde iletişim kurun; böylece kullanıcılarınız insanlarla değil yapay zeka ile etkileşim kurduklarını bilirler. Örneğin, AI kendisini AI olarak tanıtabilir veya yapay zeka tabanlı arama sonuçları işaretlenebilir ve vurgulanabilir.
Bu şekilde, kullanıcılarınız içerikle etkileşimlerinde kendi takdirlerini kullanabilir. Ayrıca, eğitim veri sınırlamaları nedeniyle temel modellerin sahip olabileceği yanlışlıklar veya gizli yanlılıkla başa çıkmada daha proaktif olabilirler.
Güvenliği uygulayın
Üretici yapay zeka uygulamalarınızın hassas verilere yanlışlıkla yetkisiz erişime izin vermemesi için bütünlük korumaları kullanın. Güvenlik ekiplerini en baştan dahil edin; böylece tüm boyutları en baştan dikkate alınabilir. Örneğin, dahili veriler üzerinde herhangi bir modeli eğitmeden önce verileri maskelemeniz ve kimliği tanımlayabilecek bilgileri (PII) kaldırmanız gerekebilir.
Kapsamlı bir şekilde test edin
Sonuçları doğrulamak için otomatik ve manuel test süreçleri geliştirin ve üretici yapay zeka sisteminin yaşayabileceği her türlü senaryoyu test edin. Uygulamaları farklı şekillerde deneyen ve sonuçları belgeleyen farklı beta test gruplarınız olsun. Model ayrıca test yoluyla sürekli olarak gelişeceğinden beklenen sonuçlar ve yanıtlar üzerinde daha fazla kontrolünüz olur.
Yaygın üretici yapay zeka uygulamaları nelerdir?
Üretici yapay zeka ile işletmeniz için makine öğreniminden daha hızlı bir şekilde faydalanabilir ve bunu daha geniş bir kullanım örneği grubuna uygulayabilirsiniz. Mühendislik, pazarlama, müşteri hizmetleri, finans ve satış dahil olmak üzere tüm iş kollarında üretici yapay zeka uygulayabilirsiniz. Kod oluşturma, üretici yapay zeka için en umut verici uygulamalardan biridir ve bir yapay zeka kodlama yardımcısı olan Amazon CodeWhisperer ile geliştirici üretkenliği konusunda harika sonuçlar görüyoruz. Önizleme sırasında, Amazon bir üretkenlik görevi çalıştırdı. Amazon CodeWhisperer kullanan katılımcıların görevleri başarıyla tamamlama olasılığı %27 daha yüksekti ve bunu CodeWhisperer kullanmayanlara göre ortalama %57 daha hızlı olarak gerçekleştirdiler.
Müşteri deneyimi, çalışan üretkenliği, iş verimliliği ve yaratıcılıkta kademe atlamak için üretici yapay zekayı çalıştırabileceğiniz, kod oluşturmanın yanı sıra birçok uygulama vardır. Sohbet robotları, sanal asistanlar, akıllı iletişim merkezleri, kişiselleştirme ve içerik denetimi gibi özellikler aracılığıyla müşteri deneyimini iyileştirmek için üretici yapay zekayı kullanabilirsiniz. Üretici yapay zeka destekli görüşme araması, içerik oluşturma ve metin özetlemenin yanı sıra daha birçok özellikle çalışanlarınızın üretkenliğini artırabilirsiniz. Akıllı belge işleme, bakım asistanları, kalite kontrolü ve görsel denetim ve sentetik eğitim verileri oluşturma ile iş operasyonlarını iyileştirebilirsiniz. Son olarak metin, animasyon, video ve görüntü oluşturma ile sanat ve müzik kaynaklı her türlü yaratıcı içerik üretimini hızlandırmak için üretici yapay zekayı kullanabilirsiniz.
AWS, Üretici Yapay Zekaya nasıl yardımcı olabilir?
Amazon Web Services (AWS); verileriniz, kullanım senaryolarınız ve müşterileriniz için üretici yapay zeka uygulamaları oluşturmayı ve ölçeklendirmeyi kolaylaştırır. AWS'de üretici yapay zeka ile kurumsal düzeyde güvenlik ve gizlilik, sektör lideri FM'lere erişim, üretici yapay zeka destekli uygulamalar ve verilere öncelik veren bir yaklaşım elde edersiniz.
Üretici yapay zekanın kabul görme ve olgunlaşma aşamalarında her tür kuruluşu destekleyen bir dizi üretici yapay zeka teknolojisi arasından seçim yapın:
- Kod oluşturma, üretici yapay zeka için en umut verici uygulamalardan biridir. Yapay zeka kodlama yardımcısı olan Amazon CodeWhisperer ile geliştirici üretkenliğinde harika sonuçlar elde edebilirsiniz. Önizleme sırasında Amazon bir üretkenlik sorunu yaşamıştı. CodeWhisperer'ı kullanan katılımcıların görevleri başarıyla tamamlama olasılığı yüzde 27 daha yüksekti. CodeWhisperer kullanmayanlara göre görevleri ortalama yüzde 57 daha hızlı tamamladılar.
- Amazon Bedrock, yüksek performanslı FM'ler ve geniş bir yetenek seti sunan, tam olarak yönetilen bir diğer hizmettir. Çeşitli üst düzey FM'leri kolayca deneyebilir, bunları verilerinizle özel olarak özelleştirebilir ve karmaşık iş görevlerini yürüten yönetilen aracılar oluşturabilirsiniz.
- Açık kaynaklı FM'leri bulmak, keşfetmek ve dağıtmak için Amazon SageMaker JumpStart 'ı da kullanabilir, hatta kendinizinkini oluşturabilirsiniz. SageMaker JumpStart; ölçeklenebilir, güvenilir ve güvenli model oluşturma, eğitme ve dağıtma işlemlerini hızlandırmak için yönetilen altyapı ve araçlar sağlar.
- AWS HealthScribe, sağlık hizmeti yazılımı satıcılarını hasta-klinisyen görüşmelerini analiz ederek otomatik şekilde klinik notlar oluşturan klinik uygulamalar oluşturma konusunda güçlendiren, HIPAA'ya uygun bir hizmettir. AWS HealthScribe'da, hasta-klinisyen konuşmalarını kopyalayarak ve incelemesi daha kolay klinik notlar oluşturarak klinik dokümantasyonun yükünü azaltmak için konuşma tanıma ile üretici yapay zeka (AI) birleştirilmiştir.
- QuickSight'ta Amazon Q, doğal dil komutlarını kullanarak iş analistlerinin görselleri kolayca oluşturmasına ve özelleştirmesine yardımcı olur. Yeni Üretici iş zekası yazma yetenekleri; analistlerin soru parçalarından (“en iyi 10 ürün” gibi) hızla özelleştirilebilir görseller oluşturmalarına yardımcı olmak, takip soruları sorarak sorgunun amacını netleştirmek, görselleştirmeleri iyileştirmek ve karmaşık hesaplamaları tamamlamak için QuickSight Q'nun doğal dil sorgulamasını iyi yapılandırılmış soruları (örneğin “Kaliforniya'da satılan en iyi 10 ürün nedir?”) yanıtlamanın ötesine taşır.
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de üretici yapay zekayı kullanmaya başlayın.
AWS'de Sonraki Adımlar
