Yapay Zeka kafanı karıştırıyor olabilir mi? Senin için 2024 yapay zeka not defteri
Yapay Zeka’da sürekli söylenilen belirli kelimelerin tam olarak anlamlarını ileten nasıl çalıştığını anlatan yazıya ihtiyacın olduğunu mu düşünüyorsun? Hoşgeldin :)
Yazı İçeriği ;
-Giriş
-Yapay zeka tam olarak nedir ?
-Sürekli modellerden bahsediliyor, nedir bu modeller?
-Peki yapay zeka modelleri tüm bu BİLGİLERE nasıl ulaşıyor
-Karşımıza çıkacak diğer terimler
-Geldik en önemli kısma, donanım :) AI sistemleri ne üzerinde çalışır?
-Sürekli duyduğumuz yapay zeka uygulamaları
şeklinde ilerleyecektir.
Giriş
Yapay zeka uzun zamandır en çok konuştuğumuz konu. Her şirket yapay zeka kullanarak veya geliştirerek nasıl ilerleme kaydettiğini anlatıyor ve pazarlıyor. Fakat yapay zeka alanı jargonla o kadar dolu ki her yeni gelişmeyle gerçekte ne olduğunu anlamanın oldukça zor olduğu şeklinde geri bildirimler alıyorum.
Neler olup bittiğini daha iyi anlamanıza yardımcı olmak için en yaygın yapay zeka terimlerinden bazılarını bir araya getirdim. Bunların ne anlama geldiğini ve neden önemli olduklarını açıklamaya çalışacağım. :)
Yapay zeka tam olarak nedir ?
Yapay zeka : Genellikle AI olarak kısaltılan “ yapay zeka “ terimi, teknik olarak insan gibi düşünebilen bilgisayar sistemleri üretmeye adanmış bilgisayar bilimi disiplini ve dalıdır.
Ancak şu anda, AI’dan çoğunlukla bir teknoloji ve hatta bir varlık olarak bahsediyoruz ve bunun tam olarak ne anlama geldiğini belirlemek daha zor hale geliyor. Ayrıca sıklıkla bir pazarlama modası sözcüğü olarak kullanılıyor ve bu da tanımını olması gerekenden daha farklı hale getiriyor.
Örneğin Google, yıllardır AI’ya nasıl yatırım yaptığından çokça bahsediyor. Bu, ürünlerinin çoğunun yapay zeka tarafından nasıl geliştirildiğine ve şirketin örneğin Gemini gibi akıllı görünen araçlar sunmasını anlatıyor. OpenAI’nin GPT’si gibi birçok AI aracına güç veren temel AI modelleri veya yapay zekayı bireysel sohbet robotlarını ifade etmek için bir isim olarak kullanan Meta CEO’su Mark Zuckerberg var.
Daha fazla şirket yapay zekayı büyük ürün- amiral gemisi olarak satmaya çalıştıkça, terimi ve diğer ilgili terminolojiyi kullanma biçimleri daha da kafa karıştırıcı hale gelmiş oluyor bizim için. Yapay zeka ile ilgili makalelerde veya pazarlamada karşılaşmanız muhtemel bir sürü ifade olacaktıe, bu sebeple bunları daha iyi anlamanıza yardımcı olmak için, şu anda konuşulan yapay zekadaki birçok temel terimin bir özetini bir araya getirdim. Ancak, nihayetinde her şey bilgisayarları daha akıllı hale getirmeye çalışmakla sonuçlanıyor.
(Bu terimlerin birçoğuna dair yalnızca temel bir genel bakış sağladığımı unutmayın. Birçoğu genellikle çok bilimsel olabilir, ancak bu makalenin size temeller hakkında bir fikir vereceğini umuyorum.)
Yapay genel zeka (AGI): İnsan zekası kadar zeki veya daha zeki olan yapay zeka türüdür. Özellikle OpenAI, AGI’ye büyük yatırımlar yapmaktadır. Bu teknoloji son derece güçlü olabilir, ancak birçok insan için yapay zekanın olası en korkutucu yönü gibi gözüküyor. (İnsanı ele geçirdiği fikrine dayalı filmlerin popüleritesine şaşırmamak lazım.) Ek olarak, “süper zekâ” üzerinde de çalışmalar yapılmaktadır; bu, bir insandan çok daha akıllı olduğu bir yapay zekayı ifade eden kelimedir.
ML-Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi sistemleri, yeni bilgileri tahmin edebilmek için veriler üzerinde eğitilir (eğitimin ne olduğunu daha sonra açıklayacağım). Bu süreç sayesinde, sistemler “öğrenir”. Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alanıdır ve birçok yapay zeka teknolojisi için kritiktir.
Generative AI -Üretken Yapay Zeka: Yeni metin, resim, kod ve daha fazlasını üretebilen bir yapay zeka teknolojisidir. ChatGPT veya Google’ın Gemini tarafından üretildiğini gördüğünüz tüm ilginç ( bazen sorunlu olsa da ) yanıtları ve görselleri örnek olarak düşünebiliriz. Üretken yapay zeka araçları, genellikle büyük miktarda veri üzerinde eğitilen yapay zeka modelleri tarafından desteklenir.
Hallucinations — Halüsinasyonlar: Tuhaf vizyonlardan bahsetmiyorum. Anlatmak istediğim: Üretken yapay zeka araçları yalnızca eğitildikleri veriler kadar iyi olduğundan, “halüsinasyon görebilir” veya sorulara en iyi yanıtları kendileri uydurabilirler. Bu halüsinasyonlar (veya tamamen dürüst olmak gerekirse saçmalıklar :) ) sistemlerin olgusal hatalar yapabileceği veya anlamsız yanıtlar verebileceği anlamına gelir. AI halüsinasyonlarının “düzeltilebilir” olup olmadığı konusunda bile bazı tartışmalar vardır.
Bias-Önyargı: Halüsinasyonlar, AI ile uğraşırken ortaya çıkan tek sorun değildir ve bu, AI’lar sonuçta insanlar tarafından programlandığı için tahmin edilebilirdi. Sonuç olarak, eğitim verilerine bağlı olarak, AI araçları önyargılar gösterebilir . Örneğin, MIT Medya Laboratuvarı’nda bilgisayar bilimcisi olan Joy Buolamwini ve Dağıtılmış Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü’nün (DAIR) kurucusu ve yönetici direktörü Timnit Gebru’nun 2018 araştırması, yüz tanıma yazılımının daha koyu tenli kadınların cinsiyetini belirlemeye çalışırken daha yüksek hata oranlarına sahip olduğunu gösteren bir makalenin ortak yazarlığını yaptı .
Sürekli modellerden bahsediliyor, nedir bu modeller?
Yapay zeka modeli: Yapay zeka modelleri, kendi başlarına görevleri yerine getirebilmeleri veya kararlar alabilmeleri için veriler üzerinde eğitilirler.
Büyük dil modelleri veya LLM’ler: Doğal dil metnini işleyebilen ve üretebilen bir tür AI modeli. Anthropic şirketine göre “sohbet tonuna sahip yardımsever, dürüst ve zararsız bir asistan” şeklinde anlatılan Anthropic’in ürünü Claude bir LLM örneği.(Kişisel favorim)
Diffusion - Yayılma modelleri: Metin istemlerinden görüntü oluşturma gibi şeyler için kullanılabilen AI modelleridir. Önce örnek görüntüye gürültü (örneğin statik) eklenerek ve ardından AI’nın net bir görüntü oluşturmayı öğrenmesi için işlemin tersine çevrilmesiyle eğitilirler. Yani, yapay zeka, başlangıçta bulanık hale getirilmiş bir görüntüyü adım adım netleştirerek temiz bir görüntü nasıl oluşturulacağını öğrenir. Ayrıca ses ve videoyla çalışan yayılma modelleri de vardır.
Foundation (Temel) modeller: : Bu üretken-üretici yapay zeka modelleri, çok büyük miktarda veri üzerinde eğitilir ve bu nedenle, belirli bir görev için özel eğitim gerektirmeden çok çeşitli uygulamalar için temel olabilirler. (Bu terim, 2021'de Stanford araştırmacıları tarafından türetilmiştir .) OpenAI’nin GPT’si, Google’ın Gemini’si , Meta’nın Llama’sı ve Anthropic’in Claude’u temel modellere örnektir. Ayrıca, birçok şirket, yapay zeka modellerini, metin, görüntü ve video gibi birden fazla veri türünü işleyebilen multimodal modeller olarak pazarlamaktadır.
Frontier (Sınır) modelleri: Foundation modellerine ek olarak, yapay zeka şirketleri, “frontier modelleri” olarak adlandırdıkları üzerinde çalışıyorlar. Bu terim aslında, henüz piyasaya sürülmemiş ve gelecekte sunulacak olan modeller için kullanılan bir pazarlama terimidir. Teorik olarak, bu modeller, bugün mevcut olan yapay zeka modellerinden çok daha güçlü olabilir. Ancak, bu modellerin önemli riskler oluşturabileceği konusunda da endişeler bulunmaktadır.
Peki yapay zeka modelleri tüm bu BİLGİLERE nasıl ulaşıyor?
Müthiş bir cevap olarak bu modeller ‘eğitilmişlerdir’.
Eğitim , AI modellerinin veri kümelerini analiz ederek verileri belirli şekillerde anlamayı öğrenmeleri ve böylece tahminlerde bulunabilmeleri ve kalıpları tanıyabilmeleri sürecidir. Örneğin, büyük dil modelleri çok miktarda metni “okuyarak” eğitilmiştir. Bu, ChatGPT gibi AI araçları sorgularınıza yanıt verdiğinde ne söylediğinizi “anlayabilecekleri”(Bu konuda bir anlam olmadığı aslında istatiksel süreç olduğunu anlatan yazıma lütfen bakın) ve insan diline benzeyen ve sorgunuzun ne hakkında olduğunu ele alan yanıtlar üretebilecekleri anlamına gelir.
Eğitim genellikle önemli miktarda kaynak ve işlem gücü gerektirir ve birçok şirket bu eğitime yardımcı olması için güçlü GPU’ları kullanır. Yapay zeka modelleri, genellikle metin, resim, müzik ve video gibi büyük miktarlarda olmak üzere farklı veri türleriyle beslenebilir. Bu, mantıksal olarak eğitim verisi olarak bilinir .
Parametreler , kısaca, bir yapay zeka modelinin eğitiminin bir parçası olarak öğrendiği değişkenlerdir. Bunun ne anlama geldiğini en iyi açıklayan tanımı, Georgetown Üniversitesi Güvenlik ve Gelişen Teknoloji Merkezi’nin strateji ve temel araştırma hibe direktörü ve eski OpenAI yönetim kurulu üyesi Helen Toner’dan buldum:
Parametreler, bir AI modelinin içindeki, bir girdinin (örneğin, bir istem metni parçası) bir çıktıya (örneğin, istemden sonraki kelime) nasıl dönüştürüleceğini belirleyen sayılardır. Bir AI modelini ‘eğitme’ süreci, model girdileri çıktılara dönüştürmede çok iyi olana kadar modelin parametre değerlerini tekrar tekrar ayarlamak için matematiksel optimizasyon tekniklerini kullanmaktan oluşur.
Başka bir deyişle, bir yapay zeka modelinin parametreleri, size verecekleri yanıtların nasıl belirleneceğini şekillendirir. Şirketler bazen bir modelin ne kadar çok parametreye sahip olduğunu söyleyerek o modelin ne kadar karmaşık olduğunu göstermek ve övünmek isterler. :)
Karşımıza çıkacak diğer terimler
Doğal dil işleme (NLP): Makinelerin makine öğrenimi sayesinde insan dilini anlama yeteneği. OpenAI’nin ChatGPT’si temel bir örnektir: metin sorgularınızı anlayabilir ve yanıt olarak metin üretebilir. NLP yapabilen bir diğer güçlü araç ise şirketin GPT-4'ü eğitmek için 1 milyondan fazla saatlik YouTube videosundan sesi yazıya dökmek için kullandığı bildirilen OpenAI’nin Whisper konuşma tanıma teknolojisidir .
Inference(Çıkarım): Bir üretici yapay zeka uygulamasının gerçekten bir şey ürettiği durumdur, örneğin, ChatGPT’nin meyveli pasta yapma konusunda bir tarif paylaşarak bir isteğe yanıt vermesi gibi. Bu, bilgisayarınızın yerel yapay zeka komutlarını çalıştırdığında gerçekleştirdiği görevdir.
Tokenler(Jetonlar):Token’lar, metin parçalarına, örneğin kelimelere, kelime parçalarına veya hatta tek tek karakterlere verilen addır. Örneğin, büyük dil modelleri (LLM’ler) metni token’lara böler, böylece onları analiz edebilir, token’ların birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu belirleyebilir ve yanıtlar üretebilirler. Bir modelin aynı anda işleyebileceği token sayısı (bu miktara “context window - bağlam penceresi” denir) ne kadar büyükse, sonuçlar da o kadar sofistike / karmaşık olabilir.
Sinir ağı: Sinir ağı, bilgisayarların verileri işlemek için düğümleri (nodes) kullandığı bir bilgisayar mimarisidir; bu düğümler, insan beyninin nöronlarıyla kıyaslanabilir. Sinir ağları, popüler üretici yapay zeka sistemleri için kritiktir çünkü karmaşık kalıpları açık programlama olmadan anlamayı öğrenebilirler — örneğin, tıbbi veriler üzerinde eğitim alarak teşhis koyabilme yeteneği kazanabilirler.
Transformatör: Transformatör, bir dizinin parçalarının birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu işlemek için bir “attention- dikkat” mekanizması kullanan bir tür sinir ağı mimarisidir. Amazon’un bunun pratikte ne anlama geldiğine dair iyi bir örneği var:
Şu girdi dizisini düşünelim: “Gökyüzünün rengi nedir?” Transformer modeli, renk, gökyüzü ve mavi kelimeleri arasındaki ilgiyi ve ilişkiyi belirleyen içsel bir matematiksel temsil kullanır.Bu bilgiyi şu çıktıyı üretmek için kullanır: “Gökyüzü mavidir.”
Transformatörler yalnızca çok güçlü olmakla kalmaz, aynı zamanda diğer sinir ağı türlerinden daha hızlı eğitilebilirler. Eski Google çalışanları 2017'de transformatörler hakkında ilk makaleyi yayınladıklarından beri , şu anda üretken AI teknolojilerinden bu kadar çok bahsetmemizin büyük bir nedeni haline geldiler. (ChatGPT’deki T, transformatör anlamına gelir.)
RAG: Bu kısaltma “retrieval-augmented generation” (geri alma ile güçlendirilmiş üretim) anlamına gelir. Bir yapay zeka modeli bir şey üretirken, RAG modelin eğitildiği verilerin ötesinden bağlam bulup eklemesine olanak tanır; bu da sonuç olarak ürettiği şeyin doğruluğunu artırabilir.
Diyelim ki bir yapay zeka sohbet botuna, eğitimine dayanarak aslında cevabını bilmediği bir şey sordunuz. RAG olmadan, sohbet botu yanlış bir yanıt uydurabilir. Ancak RAG ile, dış kaynakları — örneğin internetteki diğer siteleri — kontrol edebilir ve bu verileri cevabını oluştururken kullanabilir.
Geldik en önemli kısma, donanım :) AI sistemleri ne üzerinde çalışır?
Nvidia’nın H100 çipi: Yapay zeka eğitimi için kullanılan en popüler grafik işlem birimlerinden (GPU) biridir. Firmalar biliyoruz ki H100’e büyük talep gösteriyor sebebi ise bu çip, diğer sunucu sınıfı yapay zeka çiplerine göre yapay zeka iş yüklerini en iyi şekilde yönetebilen çip olarak kabul ediliyor.
Ancak, Nvidia’nın çiplerine olan olağanüstü talep onu dünyanın en değerli şirketlerinden biri haline getirmiş olsa da, birçok diğer teknoloji şirketi de kendi yapay zeka çiplerini geliştiriyor ve arge çalışmaları yapıyor geleceğe dair bu hamle Nvidia’nın pazardaki hakimiyetini zayıflatabilir şeklinde yorumlayabiliriz.
Sinirsel işlem birimleri — Neural processing units (NPU’lar):Bilgisayarlar, tabletler ve akıllı telefonlarda yer alan ve cihazınızda yapay zeka çıkarımı (inference) yapabilen özel işlemcilerdir. (Apple bu terimi “neural engine — sinir motoru” olarak adlandırıyor.) NPU’lar, cihazlarınızdaki birçok yapay zeka destekli görevi (örneğin, bir video görüşmesi sırasında arka plan bulanıklığı ekleme) bir CPU veya GPU’ya göre daha verimli bir şekilde gerçekleştirebilir.
TOPS: Çok sık gördüğünüzü düşünmediğim bu kısaltma, “saniye başına trilyon işlem” (trillion operations per second) anlamına gelir ve teknoloji satıcılarının çiplerinin yapay zeka çıkarımında ne kadar yetenekli olduğunu göstermek için kullandıkları bir terimdir.
Sürekli duyduğumuz yapay zeka uygulamaları
Yapay zeka ve yapay zeka destekli araçlar geliştiren birçok lider şirket var. Bazıları köklü teknoloji devleri, diğerleri ise yeni girişimler. İşte bu alanda öne çıkan bazı oyuncular:
- OpenAI / ChatGPT: Yapay zekanın şu anda bu kadar büyük bir mesele olmasının nedeni, tartışmasız bir şekilde OpenAI’nin 2022 sonlarında yayınladığı yapay zeka sohbet botudu ChatGPT’dir . Çalıştığım şirkette bir toplantı sırasında çıkan örnekleme çok hoşuma gidiyor. Chatgpt şuan yapay yapay zeka da peçete denildiğinde akla gelen selpak firması gibi bir marka. Bu hizmetin patlayıcı popülaritesi, büyük teknoloji şirketlerini büyük ölçüde hazırlıksız yakaladı ve şimdi neredeyse her teknoloji şirketi yapay zeka yeteneklerini öne çıkarmaya çalışıyor.
- Microsoft / Copilot: Microsoft, OpenAI’nin GPT modelleriyle desteklenen AI asistanı Copilot’u olabildiğince çok ürüne entegre ediyor, Başlangıçta kendi arama moturu olan Edge içerisinden Bing adı altında kullanılıyordu. Seattle’daki teknoloji devi Microsoft’un ayrıca OpenAI’de %49 hissesi olduğunu da bilmekte fayda var.
- Google / Gemini: Google , şirketin yapay zeka asistanı ve çeşitli yapay zeka modellerini ifade eden Gemini ile ürünlerini güçlendirmek için yarışmaya dahil olmuş durumda. Birçok dil modeli ile benchmark analizlerinde öne çıkıyor. Gemma’ya göz atmanızı öneririm.
- Meta / Llama: Meta’nın yapay zeka çalışmaları, Llama (Large Language Model Meta AI) modeli etrafında şekilleniyor. Diğer büyük teknoloji şirketlerinin modellerinden farklı olarak, Llama açık kaynaklıdır. Görüntü oluşturma açısından sıklıkla kullandığım bu multimodel ülkemizde kullanımı bulunmuyor. VPN şartı var :)
- Apple / Apple Intelligence: Apple, ürünlerine yeni yapay zeka odaklı özellikler ekliyor ve bunları Apple Intelligence çatısı altında sunuyor. Yeni telefonların bu zeka ile geleceği ve bazı Ipad modellerini destekleidğini biliyoruz. Birçok yeniliğe ek olarak bu yeniliklerden biri, ChatGPT’nin doğrudan Siri’nin içine entegre edilmesi diyebilirim.
- Anthropic / Claude: Anthropic, kişisel favorim, eski OpenAI çalışanları tarafından kurulan bir yapay zeka şirketidir ve Claude adlı yapay zeka modellerini üretir. Amazon, şirkete 4 milyar dolar yatırım yaparken, Google da yüz milyonlarca dolar (1,5 milyar dolara kadar çıkabilecek potansiyel bir yatırım) yatırım yaptı. Şirket, yakın zamanda Instagram’ın kurucu ortağı Mike Krieger’i ürün şefi olarak işe aldı. Arayüzü kolay, ülkemize geç gelen bir değer :)
- xAI / Grok: Bu, Elon Musk’ın yapay zeka şirketidir ve Grok adlı bir büyük dil modeli (LLM) üretmektedir. Twitter yeni adıyla X’de ki verilerle çalışan dil modeli eğlenceli yanıtlar ve araştırmalar noktasında başarılı bulduğum bir firma. Şirket yakın zamanda 6 milyar dolar fon toplamıştı ama ana gündemini şuan sürekli duyduğumuz FLUX isimli görsel oluşturan araçla yapılan işbirliği sonucu ortaya çıkan görüntülerle sağlıyor. Aşağıda bir örneğimi görebilirsiniz.
- Perplexity: Perplexity, yapay zeka destekli arama motoru ile tanınan bir yapay zeka şirketidir. Ancak, bazı tartışmalı veri toplama (scraping) uygulamaları nedeniyle inceleme altına alınmıştır.
- Hugging Face: Yapay zeka modelleri ve veri setleri için bir rehber ve platform olarak hizmet veren bir platformdur.
- Midjourney: Görüntü üretimi üzerine odaklanan bir yapay zeka firmasıdır. Midjourney, kullanıcıların metin girdilerine dayanarak sanatsal ve gerçekçi görseller oluşturmasına olanak tanır ve bu alanda oldukça popülerdir. Discord üzerinden erişilebilir.
- Stable Diffusion: Görüntü üretiminde kullanılan bir başka yapay zeka modelidir. Açık kaynaklı olan Stable Diffusion, kullanıcıların kendi bilgisayarlarında çalıştırabilecekleri bir model olarak yaygınlaşmıştır.
- FLUX: Bu firma, metinden görüntüye yapay zeka teknolojileri geliştiren bir diğer önemli oyuncudur. FLUX, genellikle hızlı ve yüksek kaliteli görüntü üretimi için kullanılır.
- Runway: Yapay zeka destekli video ve görüntü düzenleme araçları geliştiren bir firmadır. Runway, özellikle video prodüksiyonunda yapay zeka kullanarak yaratıcı süreçleri hızlandırma ve basitleştirme konusunda öne çıkmıştır.
- OpenAI / Whisper: OpenAI’ın Whisper modeli, ses tanıma ve transkripsiyon alanında güçlü bir araçtır. Özellikle büyük miktarda ses verisi üzerinde eğitilmiş olan bu model, çeşitli dillerdeki konuşmaları yüksek doğrulukla metne dönüştürebilir. Whisper, GPT-4'ü eğitmek için YouTube videolarından 1 milyondan fazla saatlik ses transkripti oluşturmakta kullanılmıştır.
- ElevenLabs: ElevenLabs, doğal ve akıcı konuşmalar üretebilen yapay zeka destekli ses sentezi teknolojileri sunan bir firmadır. Özellikle metinden sese (text-to-speech) dönüştürme alanında güçlü araçlarıyla tanınır. ElevenLabs, kullanıcıların seslerini gerçekçi bir şekilde kopyalayarak veya tamamen yeni, özelleştirilmiş sesler oluşturmasına olanak tanır.
- Google / WaveNet: Google’ın DeepMind ekibi tarafından geliştirilen WaveNet, insan sesini çok gerçekçi bir şekilde sentezleyebilen bir modeldir. Bu model, ses dalgalarını doğrudan üreterek doğal ve akıcı konuşmalar oluşturur. WaveNet, Google Asistan ve diğer Google hizmetlerinde ses sentezleme için kullanılmaktadır.
- Amazon / Alexa Voice AI: Amazon’un Alexa asistanı, sesli komutları anlama ve işleme konusunda geliştirilmiş yapay zeka modelleri kullanır. Bu modeller, kullanıcının söylediği metni tanıyıp anlamlandırarak yanıt oluşturur ve sesli asistan deneyimini güçlendirir.
- Heygen (eski adıyla Heygen AI veya Heygen Labs), yapay zeka destekli ses ve konuşma teknolojilerine odaklanan bir firmadır. Heygen, ses sentezi ve konuşma üretimi alanında hizmet verir. Şirket, kullanıcıların metinleri gerçekçi ve doğal bir sesle seslendirmelerine olanak tanıyan teknolojiler sunar. Özellikle sesli içerik üretimi, medya projeleri, eğitim materyalleri ve diğer uygulama alanlarında kullanılabilir.
- Sonantic: Sonantic, yapay zeka destekli ses sentezi alanında uzmanlaşmış bir firmadır. Özellikle oyun ve eğlence endüstrisinde gerçekçi ve duygusal seslendirme hizmetleri sunar. Sonantic, yapay zeka ile yaratıcı projelere hayat verme konusunda öne çıkmıştır.
- Resemble AI: Resemble AI, kullanıcıların seslerini kopyalayarak yapay zeka destekli seslendirme oluşturmasına olanak tanır. Bu teknoloji, oyunlar, reklamlar ve diğer medya projeleri için kişiselleştirilmiş seslendirme hizmetleri sunar.
- Character.AI: Character.AI, kişiselleştirilmiş ve etkileşimli yapay zeka karakterleri oluşturma konusunda uzmanlaşmış bir platformdur. Kullanıcılar, çeşitli yapay zeka karakterleriyle (bu karakterler genellikle kurgusal veya gerçek kişilerden esinlenmiş olabilir) sohbet edebilir ve bu karakterlerin davranışlarını, kişiliklerini ve yanıtlarını özelleştirebilirler.
Sonraki yazılarda görüşmek üzere!
Lütfen bana bu konuda yazmaktan çekinmeyin, her zaman bir mesaj uzağınızda olacağım.
Beni Linkedin ve Twitter hesaplarımdan da takip edebilirsiniz!🐞
