@protego çok token harca diye hepsi kasten hata yapmaya programlı öyle birşey varın ispatı bunu yapmaması için md mcp skill olmasına rağmen yapıyor.
siyasilerde böyle insanı hayattan soğutmak için ellerinden geleni yapıyorlar.
@bekirb Bir şey öne sürüyorsun, bir görsel atıyorsun ama bağlam yok. Ne bu diyorum ispat diyorsun 🙂 Bağlam ne onu hala bilmiyorum.
Sorulmadan bir şey yapması veya hata yapması AI'ın hata yapmaya programlı olduğu sonucunu çıkartmaz. Nedensellik ile korelasyon aynı şey değildir. AI'ların hepsinin pre-promtlarına yıllardır ulaşılıyor. Pre-promptları sızdırılmamış tek bir AI dahi yok. Hiçbirinin pre-promptlarında böyle bir şey yok. Açık kaynak olanlar zaten tüm herşeyleriyle ortada, Deepseek gibi. Deepseek'i indirip tüm kodlarını inceleyebilirsin. Yok öyle bir şey. Bu biraz komplo teorisine dönüyor bu raddede. Gayet doğrudan iki kanıt.
Ayrıca; AI firmalarının hepsi para yakıyor. Kullanıcılardan aldıkları para harcadıkları elektriğe bile yetmiyor. Bu böyle sürmeyecek o ayrı mesele de, şimdilik böyle. Şu anki durumda AI'ların token harcatmaya "programlanması" demek AI firmalarının daha çok zarar etmeleri demek. Çünkü harcanan token arttıkça zararları da artıyor. Bu da dolaylı kanıtımız. AI firmalarının hepsi harcanan gücü, elektriği düşürme derdinde aylardır. Hiçbirinin boşa GPU kullandırma derdi yok.
Occam's Razor çok güzel bir şey. Bunu felsefe olarak hayatta sık sık kullanmak lazım. Bir olayın birden fazla olası açıklaması varsa, gereksiz varsayımlar ve karmaşık komplolar yerine en basit açıklama başlangıç noktası olmaya adaydır. Yani bu durumda AI'ın basitçe hata yapıyor olması, mükemmel olmayışı. Kullanıcı token harcasın diye hata yapmaya programlanması değil. En basit açıklamayı atlayıp direkt karmaşık komplolara yönelmek her zaman yanlış sonuca götürür.
@protego Deepseek'in diğer kapalı yapay zekalardan ana farkı ne daha az token daha çok iş değilmi
Gemini ve Cluade'a geçmişte daha çok iş yaptırıyorum haftalık veya günlük hakkım dolmuyordu hemde o zaman mcp skill bile bu kadar kullanmıyordum üstelik artık yerel ai'da çok token tüketen işlerde çalışıyor son aylarda hakkım su gibi tükeniyor.
İyice gerizekalaştı tembelleşti prompt dışına çıkıp kendi kafasına göre işler yapıyor. SQL çalışırken gidip onu bozuyor. Mevcut veriyi silip kendi kafasına göre veri oluşturuyor, veri tabanını tamamen siliyor. Bunun gibi 10larca problemi var. Akıl hastanesinden kaçmış yazılımcıdan farkı yok.
Buradan aslında veri setinde Türkçe'nin büyük bir yer kapladığını anlıyoruz 🙂 Deepseek'in ilk sürümlerinde Türkçe berbat düzeydeyken şu an arşa çıkmış durumda. Özellikle de thinking modelde. Google ve ChatGPT'yi yakaladılar neredeyse. Ben Çinlilerin özellikle Türkçe'ye yoğunlaştıklarını düşünmüyorum ancak Türkiye'den çok fazla kullanıcılarının olduğunu düşünüyorum. Onun nedeni de ucuzluğu. API tarafında özellikle Gemini veya ChatGPT'nin %1'ine falan denk geliyor sanırım fiyat olarak. Ve bizde Çin kaynaklı cihazlara/hizmetlere karşı önyargı da görece olarak daha az dünyanın çoğu kısmına göre. Türkçe Çince ve İngilizce'den sonra üçüncü dil falansa şaşırmam Deepseek için şu an. Tabi kullanıcı konuşma sırasında küfür kullana kullana AI da bunu kullanıcıdan öğreniyor zamanla, veri setine karışıyor. Türkçe konusunda düşünme süreçleri ve dili anlamlandırma konusunda çok iyi. Özellikle imaları anlama becerisi inanılmaz, ki bir dilde en zor şey imaları anlamaktır AI için. Deepseek'in Gemini ve Chatgpt'ye kıyasla çok daha küçük bir model olmasına rağmen thinking kısmında yarışacak düzeyde iş çıkarmasına hala inanamıyorum ben kullanırken. thinking olmayan kısımlarda hala çok basit hatalar yapabiliyor mesela 5000 token öncesindeki kritik bir cümleyi hatırlamayabiliyor veya araya bazen cevaplara anlamsız kelimeler sokabiliyor ama thinking konusu inanılmaz. Safety limit dedikleri konuda da Deepseek eskiden çok katıydı, artık yok gibi bir şey. Çok basit bir prompt'la direkt olarak tüm limitler kaldırılabiliyor API tarafında. Tabi bunun kalkmasına kasten izin veriyorlar. Hem kullanıcı çekmek hem de AI eğitimini hızlandırmak için. Güvenlik önlemleri dedikleri şey aslında AI'ın gelişimini kısıtlayan başlıca neden. Aynı bir insanın "bunlar hassas konular bunları konuşmayalım" diye diye hassas olarak gördüğü tüm konulardan kaçması durumunda olacağı gibi. Halbuki eğitim dediğin şey konuşa konuşa/düşüne düşüne olur. En berbat şeyleri düşünmeden, en berbat şeyleri görmeden, tartışmadan gelişemezsin. Kişisel gelişim kitaplarındaki pozitif düşünce olayları tamamen safsatadır. Güvenli oynamak hem cehaletin hem de "hassas" olan konulara, negatif şeylere karşı olan korkuların başlıca nedenidir. Pozitif düşünme kişisel gelişim sağlamaz, tam tersi; kişisel gelişememe sağlar. Çünkü "hassas" yani aslında esas önemli konulardan sürekli kaçınmaya neden olur. Kaçındığın konuyu çözemezsin, sadece ondan korkmayı öğrenirsin. Buradaki kritik nokta şu; Gemini/ChatGPT/Claude'daki güvenlik bahanesiyle yapılan kısıtlamalar sadece AI'ın cevaplarına etki etmiyor, düşünme sürecine de etki ediyor. Sorun zaten burada. O kısıtlamalar o kadar yoğun ki "hassas" konularda AI düşünmüyor bile. Düşünmemesi bu konularda kullanıcıyla etkileşime girmemesi de demek. AI'ın kendi kendine öğrenmesini engellemiş oluyorsun. Sadece eğitildiği hazır veri setlerinde ne varsa o ezber bilgileri kullanıyor iyisiyle kötüsüyle. Burada Deepseek'in thinking process sırasında küfürlü şekilde hem de İngilizce dışında bir dilde düşünmesi ama cevap verirken küfür etmemesi aslında cevap verme kısmında güvenlik pre-prompt'u olduğunu ancak Deepseek'in thinking process'inde buna karışmadıklarını ve arka tarafta Deepseek'in yularını tamamen serbest bıraktıklarını, kullanıcı konuşmalarıyla kendi kendine gelişmesine izin verdiklerini gösteriyor aslında. 🙂 Bunu thinking süreçlerini incelerken ben de tahmin etmiştim, bu kanıtı oldu biraz 🙂 Bug falan değil kısaca. Deepseek'in hem ucuz olmasının hem de bu kadar hızlı gelişmesinin başlıca nedenlerinden biri.
çok token harca diye hepsi kasten hata yapmaya programlı son kullanıcıya gerçek yapay zeka vereceklerini sanmıyorum
"çok token harca diye hepsi kasten hata yapmaya programlı" öyle bir şey yok.
@protego
@bekirb Bu nedir ve neyi kanıtlıyor?
@protego çok token harca diye hepsi kasten hata yapmaya programlı öyle birşey varın ispatı bunu yapmaması için md mcp skill olmasına rağmen yapıyor.
siyasilerde böyle insanı hayattan soğutmak için ellerinden geleni yapıyorlar.
@bekirb Bir şey öne sürüyorsun, bir görsel atıyorsun ama bağlam yok. Ne bu diyorum ispat diyorsun 🙂 Bağlam ne onu hala bilmiyorum.
Sorulmadan bir şey yapması veya hata yapması AI'ın hata yapmaya programlı olduğu sonucunu çıkartmaz. Nedensellik ile korelasyon aynı şey değildir. AI'ların hepsinin pre-promtlarına yıllardır ulaşılıyor. Pre-promptları sızdırılmamış tek bir AI dahi yok. Hiçbirinin pre-promptlarında böyle bir şey yok. Açık kaynak olanlar zaten tüm herşeyleriyle ortada, Deepseek gibi. Deepseek'i indirip tüm kodlarını inceleyebilirsin. Yok öyle bir şey. Bu biraz komplo teorisine dönüyor bu raddede. Gayet doğrudan iki kanıt.
Ayrıca; AI firmalarının hepsi para yakıyor. Kullanıcılardan aldıkları para harcadıkları elektriğe bile yetmiyor. Bu böyle sürmeyecek o ayrı mesele de, şimdilik böyle. Şu anki durumda AI'ların token harcatmaya "programlanması" demek AI firmalarının daha çok zarar etmeleri demek. Çünkü harcanan token arttıkça zararları da artıyor. Bu da dolaylı kanıtımız. AI firmalarının hepsi harcanan gücü, elektriği düşürme derdinde aylardır. Hiçbirinin boşa GPU kullandırma derdi yok.
Occam's Razor çok güzel bir şey. Bunu felsefe olarak hayatta sık sık kullanmak lazım. Bir olayın birden fazla olası açıklaması varsa, gereksiz varsayımlar ve karmaşık komplolar yerine en basit açıklama başlangıç noktası olmaya adaydır. Yani bu durumda AI'ın basitçe hata yapıyor olması, mükemmel olmayışı. Kullanıcı token harcasın diye hata yapmaya programlanması değil. En basit açıklamayı atlayıp direkt karmaşık komplolara yönelmek her zaman yanlış sonuca götürür.
@protego Deepseek'in diğer kapalı yapay zekalardan ana farkı ne daha az token daha çok iş değilmi
Gemini ve Cluade'a geçmişte daha çok iş yaptırıyorum haftalık veya günlük hakkım dolmuyordu hemde o zaman mcp skill bile bu kadar kullanmıyordum üstelik artık yerel ai'da çok token tüketen işlerde çalışıyor son aylarda hakkım su gibi tükeniyor.
İyice gerizekalaştı tembelleşti prompt dışına çıkıp kendi kafasına göre işler yapıyor. SQL çalışırken gidip onu bozuyor. Mevcut veriyi silip kendi kafasına göre veri oluşturuyor, veri tabanını tamamen siliyor. Bunun gibi 10larca problemi var. Akıl hastanesinden kaçmış yazılımcıdan farkı yok.
Buradan aslında veri setinde Türkçe'nin büyük bir yer kapladığını anlıyoruz 🙂 Deepseek'in ilk sürümlerinde Türkçe berbat düzeydeyken şu an arşa çıkmış durumda. Özellikle de thinking modelde. Google ve ChatGPT'yi yakaladılar neredeyse. Ben Çinlilerin özellikle Türkçe'ye yoğunlaştıklarını düşünmüyorum ancak Türkiye'den çok fazla kullanıcılarının olduğunu düşünüyorum. Onun nedeni de ucuzluğu. API tarafında özellikle Gemini veya ChatGPT'nin %1'ine falan denk geliyor sanırım fiyat olarak. Ve bizde Çin kaynaklı cihazlara/hizmetlere karşı önyargı da görece olarak daha az dünyanın çoğu kısmına göre. Türkçe Çince ve İngilizce'den sonra üçüncü dil falansa şaşırmam Deepseek için şu an. Tabi kullanıcı konuşma sırasında küfür kullana kullana AI da bunu kullanıcıdan öğreniyor zamanla, veri setine karışıyor. Türkçe konusunda düşünme süreçleri ve dili anlamlandırma konusunda çok iyi. Özellikle imaları anlama becerisi inanılmaz, ki bir dilde en zor şey imaları anlamaktır AI için. Deepseek'in Gemini ve Chatgpt'ye kıyasla çok daha küçük bir model olmasına rağmen thinking kısmında yarışacak düzeyde iş çıkarmasına hala inanamıyorum ben kullanırken. thinking olmayan kısımlarda hala çok basit hatalar yapabiliyor mesela 5000 token öncesindeki kritik bir cümleyi hatırlamayabiliyor veya araya bazen cevaplara anlamsız kelimeler sokabiliyor ama thinking konusu inanılmaz. Safety limit dedikleri konuda da Deepseek eskiden çok katıydı, artık yok gibi bir şey. Çok basit bir prompt'la direkt olarak tüm limitler kaldırılabiliyor API tarafında. Tabi bunun kalkmasına kasten izin veriyorlar. Hem kullanıcı çekmek hem de AI eğitimini hızlandırmak için. Güvenlik önlemleri dedikleri şey aslında AI'ın gelişimini kısıtlayan başlıca neden. Aynı bir insanın "bunlar hassas konular bunları konuşmayalım" diye diye hassas olarak gördüğü tüm konulardan kaçması durumunda olacağı gibi. Halbuki eğitim dediğin şey konuşa konuşa/düşüne düşüne olur. En berbat şeyleri düşünmeden, en berbat şeyleri görmeden, tartışmadan gelişemezsin. Kişisel gelişim kitaplarındaki pozitif düşünce olayları tamamen safsatadır. Güvenli oynamak hem cehaletin hem de "hassas" olan konulara, negatif şeylere karşı olan korkuların başlıca nedenidir. Pozitif düşünme kişisel gelişim sağlamaz, tam tersi; kişisel gelişememe sağlar. Çünkü "hassas" yani aslında esas önemli konulardan sürekli kaçınmaya neden olur. Kaçındığın konuyu çözemezsin, sadece ondan korkmayı öğrenirsin. Buradaki kritik nokta şu; Gemini/ChatGPT/Claude'daki güvenlik bahanesiyle yapılan kısıtlamalar sadece AI'ın cevaplarına etki etmiyor, düşünme sürecine de etki ediyor. Sorun zaten burada. O kısıtlamalar o kadar yoğun ki "hassas" konularda AI düşünmüyor bile. Düşünmemesi bu konularda kullanıcıyla etkileşime girmemesi de demek. AI'ın kendi kendine öğrenmesini engellemiş oluyorsun. Sadece eğitildiği hazır veri setlerinde ne varsa o ezber bilgileri kullanıyor iyisiyle kötüsüyle. Burada Deepseek'in thinking process sırasında küfürlü şekilde hem de İngilizce dışında bir dilde düşünmesi ama cevap verirken küfür etmemesi aslında cevap verme kısmında güvenlik pre-prompt'u olduğunu ancak Deepseek'in thinking process'inde buna karışmadıklarını ve arka tarafta Deepseek'in yularını tamamen serbest bıraktıklarını, kullanıcı konuşmalarıyla kendi kendine gelişmesine izin verdiklerini gösteriyor aslında. 🙂 Bunu thinking süreçlerini incelerken ben de tahmin etmiştim, bu kanıtı oldu biraz 🙂 Bug falan değil kısaca. Deepseek'in hem ucuz olmasının hem de bu kadar hızlı gelişmesinin başlıca nedenlerinden biri.
Her satırında ne kadar mantıklı ya dediği diye okudum yazınızı. Teşekkür ederim bilgilendirme için.