@deniz-fidan Merhaba Deniz bey, evet https://kodla.ceyd-a.com sitesinden kendi kodlarınızı girebilirsiniz. Kullanıcı isminiz ile sonra mobil uygulamadan giriş yaptığınızda kendi kodlarınızı CEYD-A üzerinde kullanabilirsiniz.
https://web.ceyd-a.com/list/all-posts/
sayfasından da yardımcı olabilecek yazılara da ulaşabilirsiniz.
Bir sorun olursa bana https://web.ceyd-a.com/bize-ulasin/ sayfasından da ulaşabilirsiniz..
Merhaba, CEYD-A diğer rakiplerinde farklı bir sesli asistan olduğu için etkisi az oldu aslında. Çünkü CEYD-A açılımına da bakarsanız CEYD dili ile geliştirilen Asistan. Kendi açık kaynak oluşturabileceğiniz geliştirme dili var ve sadece kendi entegre modeli değil farklı modelleri de kendi bünyesine ekleyebiliyorsunuz. Kullanıcı bunu yapabiliyor. Bir geliştirme ortamı var sonuçta cepten webten geliştirebiliyorsunuz. Örneğin ChatGPT yi veya farklı modelleri entegre etmek için CEYD kodlarına aşağıdan ulaşabilirsiniz.
https://ceyd-a.com/ceydcodes.html
Ama genel olarak diğer sesli asistanları da söylüyorsanız evet muhakkak etkilendiler.
Türkçe akıl yürütme için Gemma2 yi daha iyi buldum açıkçası. Ayrıca performans parametre boyutları ile de etkileniyor. 27B lik bir model 8B veya 9B lik bir modelden daha başarılı oluyor genelde. llamanın 70b parametreli versiyonu gerçekten çok iyi. Eğer soru ve cevaplarınızı küçük contextlerde kullanıyorsanız llama3.1 8b işinizi görür hatta küçük işlerde ben de onu tercih ediyorum. Ama eğer çok sayıda işlemi aynı anda sorgulatıp (10 veya üstü) işlemlerin sonuçlarından bir yere ulaşmasını istiyorsanız ve daha az halüsinasyona sahip bir model istiyorsanız 27B işinizi görecektir. Eğer llama nın 35b veya benzer parametre boyutlarında versiyonları olsaydı onu tercih edebilirdim. Sadece parametre değil başka faktörlerde var aslında mesela aya nın 35b lik modeli var ama ne yazık ki tatmin etmedi testlerimde.
Hazır kodları CEYD-A kurulu Android telefondan girip linklerin üzerine tıklayarak aktif hale getirebilirsiniz.
https://ceyd-a.com/ceydcodes.html
Veya
kodla.ceyd-a.com sitesinden kendi kodlarınızı geliştirebilirsiniz.
https://web.ceyd-a.com/2023/01/ceyd-a-ya-gpt-veya-farkli-bir-sistem-entegre-etmek/
https://web.ceyd-a.com/2023/01/ceyd-a-proxy-ile-islerinizi-bilgisayariniza-yaptirin/
Estağfurullah, teşekkür ederim. CEYD-A sadece bir sesli asistan değil geliştirilebilir sesli asistandı. Yani kullanıcılar da geliştirebilir düzeye geldi ve onu kendiliğine bıraktım diyebiliriz. Şu anda isteyen kullanıcılar ChatGPT veya farklı modellerin API larına bağlanan CEYD dili ile kod yazıp CEYD-A ya entegre edebilirler. Hatta bu ve bunun gibi localdeki modellere bağlanıp sesli bir asistan hale getirilebilir.
@alptekinck bu arada CEYD-A 6 şubat depremlerinden beri tamamen ücretsizdir. Tek sürümde ücretsiz PRO özelliklerini bulabilirsiniz.
Evet şu anda bu pazarın en büyük yükünü OpenAI GPT4 üstleniyor. Google Gemini 1.5 ile, Facebook LLAMA2 ile , Mistral vs.. Bu modellere LLM (Large Language Model) deniyor. Son kullanıcı makinesinde hatta orta ölçekli firmaların kendi sunucularında barındırılamayacak ve işlenemeyecek kadar büyük modeller. O yüzden ne yazık ki bu hizmetlere kişisel verilerinizi yazılarınızı da sağlayarak hizmet alıyorsunuz. Eğer makineniz çok güçlü bir GPU ya sahip ise örneğin RTX4090 gibi ancak ince ayar çekebilirsiniz lokaldeki modellere.
ChatGPT den önceki yakın zamanda da GPT ler vardı ama veri, parametre boyları daha azdı. Örneğin benim kendi modelim GPT2 ayarında sadece 128 milyon parametresi var. bu parametrelerin tıplı insan beynindeki nöronlar gibi birbirleriyle etkileşmesiyle cevap verebiliyor. GPT3 de imkanlar zorlandı veri ve parametre sayısı normal bir bilgisayarın işlemesinin çok çok üstündeydi. Sadece dünyanın en büyük firmalarının finanse edebileceği bir boyuta geldi. Facebook Nvidia dan 500 bin adet GPU satın aldı. Bu muazzam bir rakam.. Bu GPU ları aynı anda çalıştırıp benim senelerce hatta onlarca sene yapabileceğim eğitimi bu makineler şu an gerçekleştiriyorlar. ChatGPT (GPT v3.5 ile) bir kapı açtı bakın paran varsa donanım varsa bu algoritma bu işi çözüyor dedi diğer tüm büyük firmalar da başladılar işe.
Not: Ben sadece tek bir GPU ile eğitim yapıyorum 🙂
İnce ayar yapılmış bir model örneği. Türkçe GPT modeline birkaç soru cevap örneği verip tekrar hızlıca eğitiyorsunuz. Sonrasında aşağıdaki gibi ona eğitmediğiniz örnek soruları sorunca size cevap verebiliyor. Hala halüsinasyon ve ara sıra saçmalama var ancak günden güne iyileşiyor sistem.
Cevaplarında verdiği bazı yorumlara dikkat edin. Onlar bu ana modelde öğrendiği cümle yapılarından oluşuyor. İnce ayar modellerinde ise konu ile ilgili detayları gösterebiliyorsunuz. Kendisi öğrendiği Türkçe yapısına göre yorum katıyor.
Hala halüsinasyon var ama cümle yapılarını ilk halinden daha iyi anlamış. Kelimelerin anlamlarını kavramlarını daha iyi oluşturmuş. Bu modeli cümle oluşturucu olarak düşünün. Asıl bundan sonra üzerinde ince ayar modeller geliştiğinde sonuçları göreceksiniz.
Merhaba evet artık dramatik azalma yok ama kullandığım makinede yeterli hafıza olsa idi daha da olumlu anlamda düşerdi. Tokenizer i Türkçe'ye özgü hazırladığım bir tokenizer o yüzden Türkçe cümlelerde daha başarılı sonuçlar görebiliriz.
Modelin başarısı her loss düşüşünde kendini az az belli ediyor. 1.70 den 1.60 a düştüğünde halüsinasyonlar daha da azaldı.
Bu işlemler gerçekte o kadar zahmetli ki büyük firmalar yüzbinlerce GPU'yu aynı anda kullanıyorlar. Bende ise sadece tek bir GPU var.
Bu yazıda kullandığım ve eğitime devam ettiğim model 48 token destekli bir model. Şu anda başka bir makinede 128 token lı daha gelişmiş bir model eğitiyorum. 48 token yaklaşık 48 kelime/hece lik cümleler kurabilmesi demek. 128 tokenlık model ile yaklaşık 3 kat daha uzun cümleleri işleyip üretebilmesini sağlayabileceğiz.
https://huggingface.co/cenkersisman/gpt2-turkish-128-token
merhaba yapay zeka benim çocukluk yaşlarımdan beri ilgi alanım ve geliştirdiklerimi hobi olarak severek geliştiriyorum. Ne yazık ki maddi olarak bir kazanç getirmiyorlar. Ancak maddi bir destek olsaydı kesin daha hızlı geliştirmeler sağlayabilirdim. Elimdeki kişisel notebook sayesinde onu en verimli kullanarak geliştirmelere devam ediyorum.
olaya farklı bir açıdan bakmışsınız ama burada anlattıklarımın amacı şu an o değil ama onu da yapıyor. onu da başka bir yazı da belirtirim. teşekkürler. amaç basit dille şu: Almanya'nın başkenti Berlin ise Fransa'nın başkenti neresidir? sorusuna modelden cevap almak.
Uzun süreli eğitim olacağı için zaman nakit olarak işlenirdi. Denediğim ucretsiz colab sunucuları da kendi makinemden daha performanslı değildi ne yazık ki.
Selam. CEYD-A devam ediyor. Son dönemde özellikle geliştirilebilir platform ve eklenti tarafı daha ön planda.
CEYD geliştirme diliyle hazırlanan eklentiler sisteme kolayca eklenebiliyor. Kodlar açık şekilde incelenebildiği için geliştiriciler mevcut örneklerden yararlanarak kendi CEYD eklentilerini de oluşturabiliyorlar. Harici servisler, LLM’ler, CEYD-A Proxy, Bluetooth ve IoT gibi entegrasyonlar da cihazın ve ilgili servislerin izin verdiği yetkiler çerçevesinde kullanılabiliyor.
Eklenti örnekleri:
https://ceyd-a.com/ceydcodes.html