Dil Üretiminin Geleceği: En İyi 12 Büyük Dil Modeli

Büyük Dil Modelleri (LLMs) hızla gelişiyor ve en yeni modeller yapay zekada mümkün olanın sınırlarını zorluyor. Bu modeller teknolojiyle etkileşim biçimimizi şekillendirmeye devam ettikçe, üretken yapay zeka uygulamaları için olasılıklar sınırsız hale geliyor. İnce ayarlı modeller sayesinde, geliştiriciler, işletmeler ve girişimciler yenilikçi çözümler, ilgi çekici kullanıcı deneyimleri oluşturmak ve çok çeşitli görevleri yerine getirmek için güçlü bir araç setine sahip oluyor. Bu makalede, en iyi büyük dil modellerini inceleyeceğiz.

‍

Büyük Dil Modelleri Nedir?

OpenAI's GPT-3.5 gibi büyük dil modelleri, kendilerine sağlanan girdiye dayalı olarak insan benzeri metinleri anlamak ve üretmek için tasarlanmış sofistike yapay zeka sistemleridir. Bu modeller, dildeki karmaşık kalıpları ve nüansları yakalamalarını sağlayan milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile geniş ölçekleriyle karakterize edilir. 

‍

Bu modellerdeki mekanizmalar, sinir ağlarını, özellikle de dönüştürücü mimarileri içermekte ve bunların bağlamsal olarak alakalı ve tutarlı metinleri işlemesine ve üretmesine izin vermektedir. Kapsamlı veri kümeleri üzerinde önceden eğitilen bu modeller, bir cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin etmeyi veya metin pasajlarını tamamlamayı öğrenerek dil yapısı, gramer ve bağlam hakkında geniş bir anlayış kazanmıştır. Büyük dil modellerinin uygulamaları, doğal dil işleme görevlerinden yaratıcı içeriklere kadar çok çeşitlidir. 

‍

E-postaları hazırlamak, kod oluşturmak, soruları yanıtlamak, dilleri çevirmek ve çok daha fazlası için kullanılabilirler. Arama motorları da arama sonuçlarının alaka düzeyini ve bağlamını iyileştirmek için büyük dil modellerinden faydalanır. Bu modellerin önceden eğitilmiş doğası, ince ayarlarla belirli alanlara veya görevlere uyarlanmasına olanak tanıyarak onları yapay zeka ve doğal dil anlama alanındaki çeşitli uygulamalar için çok yönlü araçlar haline getirir.

‍

Doğal Dil Anlama (NLU) nedir?

‍

Açık Kaynak ve Kapalı Kaynak Arasındaki Fark Nedir LLM?

"Açık kaynak" ve "kapalı kaynak" terimleri, Büyük Dil Modeli (LLM) gibi bir dil modelinin altında yatan kodun erişilebilirliğini ifade eder. İşte temel farklılıkların bir dökümü:

‍

Açık Kaynak Dil Modelleri

• Şeffaflık: Açık kaynaklı büyük bir dil modelinin kaynak kodu kamuya açıktır. Herkes kodu görüntüleyebilir, değiştirebilir ve dağıtabilir.
• Topluluk İşbirliği: Açık kaynak yapısı, daha geniş geliştirici ve araştırma topluluğunun işbirliğini teşvik eder. Bu genellikle çeşitli katkılar ve iyileştirmelerle sonuçlanır.
• Özelleştirme: Kullanıcılar, kodu kendi özel ihtiyaçlarına uyacak veya belirli zorlukları ele alacak şekilde değiştirme esnekliğine sahiptir. Bu uyarlanabilirlik, çok çeşitli uygulamalara ve kullanım durumlarına yol açabilir.
• Örnekler: BERT, GPT (Generative Pre-trained Transformer) modelleri ve diğerlerinin açık kaynak uygulamaları vardır.

Kapalı Kaynak (Tescilli) Dil Modelleri

• Kısıtlı Erişim: Kapalı kaynak dil modellerinin kaynak kodu kamuya açık değildir. Belirli bir kurum veya kuruluşa aittir ve bu kurum veya kuruluş tarafından korunur.
• Sınırlı Değişiklik: Kullanıcılar genellikle temel kodu değiştirme veya özelleştirme yeteneğine sahip değildir. Model, iç işleyişe doğrudan erişimi olmayan bir hizmet veya yazılım olarak kullanılır.
• Kontrollü Dağıtım: Kapalı kaynak modelinin sahibi olan kuruluş dağıtım ve güncellemeleri kontrol eder. Kullanıcılar, sahibi tarafından sağlanan resmi sürümlere ve güncellemelere güvenmek zorunda kalabilir.
• Örnekler: Bazı ticari dil modelleri veya özel şirketler tarafından geliştirilenler kapalı kaynak kategorisine girebilir.

Dikkate Alınması Gerekenler

• Lisanslama: Açık kaynak modelleri genellikle kodun nasıl kullanılabileceğini, değiştirilebileceğini ve dağıtılabileceğini belirleyen belirli lisanslarla birlikte gelir. Kapalı kaynak modelleri daha kısıtlayıcı kullanım şartlarına sahip olabilir.
• Topluluk Desteği: Açık kaynak modelleri, topluluk odaklı destek ve iyileştirmelerden faydalanır. Kapalı kaynak modelleri, destek ve güncellemeler için onlara sahip olan kuruluşa güvenir.

‍

LLMs bağlamında, GPT-3 from OpenAI gibi modeller ticari olarak dağıtılmıştır ve kullanıcıların bir API aracılığıyla modele erişmesine izin verirken, altta yatan model mimarisi tescilli olmaya devam etmektedir. Bir dil modelinin açık kaynak mı yoksa kapalı kaynak mı olduğunu anlamak, model için mevcut olan erişilebilirlik, işbirliği ve özelleştirme düzeyini belirlediğinden, geliştiriciler ve araştırmacılar için çok önemlidir.

‍

ChatGPT Nasıl Çalışır?

‍

Büyük Dil Modellerinin Evrimi (LLMs)

Yapay zeka alanında büyük dil modellerinin (LLMs) gelişimi devrim niteliğinde olmuştur. Açık kaynak girişimleri, OpenAI, Google, Microsoft ve Meta gibi büyük oyuncuların sürekli ilerlemeleriyle birleştiğinde, dil modellerini keşfedilmemiş bölgelere itti.

‍

Öncü Aşamalar: Erken Dönem Dil Modelleri

Büyük dil modellerine ilk girişler kural tabanlı sistemler ve istatistiksel yaklaşımlarla karakterize edilmiştir. Bu modeller insan dilinin karmaşıklığı ile mücadele etmiş ve genellikle nüanslı semantikleri ve bağlamı yakalamada yetersiz kalmıştır.

‍

Sinir Ağlarının Ortaya Çıkışı

Derin öğrenmenin ortaya çıkışı, dil modellerinin evriminde bir paradigma değişimine işaret etmiştir. Sinir ağları, özellikle tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) ağları, sıralı verilerin işlenmesinde kayda değer gelişmeler sağladı. Bu ilk derin öğrenme modelleri, gelişmiş dil anlama yeteneklerini sergiledi, ancak ölçeklenebilirlikleri sınırlıydı.

‍

Transformatör Mimarisi: Oyun Değiştirici

Çığır açan an, Transformer mimarisinin tanıtılmasıyla geldi. Transformatörler paralelleştirmeyi kolaylaştırarak, büyük dil modellerinin evriminde çok önemli bir faktör olan çok sayıda parametreye sahip modellerin eğitilmesini sağladı.

‍

Üretken Ön Eğitimli Transformatör (GPT)

OpenAI tarafından geliştirilen Generative Pre-Trained Transformer (GPT) serisi, LLM evriminde bir dönüm noktası olmuştur. GPT ile başlayarak, GPT-2, GPT-3 ve ötesi dahil olmak üzere sonraki sürümler, parametrelerde önemli bir artış gördü ve bu modellerin şaşırtıcı dil anlama ve üretme yetenekleri sergilemesini sağladı. GPT Milyarlarca parametreye sahip -3, çeşitli uygulamalar için geniş veri kümelerinden yararlanma potansiyelini ortaya koymuştur.

‍

En İyi 12 Yapay Zeka Transformatör Modeli

‍

1. GPT-3.5 Model

Generative Pre-Trained Transformer 3.5 veya OpenAI tarafından geliştirilen GPT-3.5, 175 milyar parametre ile bugüne kadarki en büyük ve en güçlü dil modellerinden biridir. Muazzam ölçeği, bağlam farkındalığı yüksek metinleri anlamasına ve üretmesine olanak tanıyarak onu sayısız uygulamada çok yönlü hale getirir. GPT-3 doğal dil anlama, yaratıcı metin oluşturma ve problem çözme konularında mükemmeldir. Tutarlı makaleler yazma, kod parçacıklarını tamamlama ve hatta dinamik ve bağlamsal olarak alakalı konuşmalara katılma konusunda yeteneklerini kanıtlamıştır.

‍

Büyüklüğü hesaplama taleplerine katkıda bulunurken, GPT-3 yapay zeka alanında bir ölçüt haline gelmiş ve dil anlamanın sınırlarını zorlamada büyük ölçekli dönüştürücü modellerinin potansiyelini göstermiştir. GPT -3 modeli gibi öncüllerinin başarıları üzerine inşa edilen GPT-3.5, dönüştürücü tabanlı mimarilerdeki sürekli ilerlemelerin bir kanıtıdır.

‍

2. GPT-4 (Üretken Ön Eğitimli Transformatör 4)

GPT-3'ün halefi olan GPT-4, selefi tarafından atılan temeller üzerine inşa edilmiştir. Daha fazla sayıda parametre ile GPT-4 doğal dil anlama ve üretme yeteneklerini daha da geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu modelin içerik oluşturma, kod üretme ve konuşma etkileşimleri gibi görevlerde gelişmiş performans sunarak dil modellerinin sınırlarını zorlaması beklenmektedir. GPT -3'ten GPT-4'e kadar olan evrim, dil işlemede sürekli ilerleme arayışını ve daha büyük ve daha karmaşık sinir mimarilerinin keşfini yansıtmaktadır.

‍

GPT3 vs GPT-4 | Aradaki Fark Nedir?

‍

3. BERT (Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri)

Google tarafından geliştirilen BERT, dönüştürücü modellere çift yönlü bağlam getirerek bir kelimenin cümle içindeki anlamını kavrarken hem önceki hem de sonraki kelimeleri dikkate almalarını sağladı. Bu çift yönlü yaklaşım, kelime ve kelime öbeklerinin bağlamsal olarak anlaşılmasını önemli ölçüde geliştirerek BERT'i özellikle soru yanıtlama ve duygu analizi gibi karmaşık görevlerde etkili hale getirdi. 

‍

BERT, birçok doğal dil işleme uygulaması için bir temel haline gelmiştir ve arama motorlarından sohbet robotlarına kadar çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Büyük veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmesi ve belirli görevler için ince ayar yapılması, uyarlanabilirliğine katkıda bulunarak geliştiricilerin çeşitli uygulamalar için yeteneklerinden yararlanmasına olanak tanır.

‍

4. T5 (Metinden Metine Aktarım Dönüştürücüsü)

Google tarafından geliştirilen T5, çeşitli doğal dil işleme görevlerinin hepsini metinden metine problemler olarak çerçeveleyerek birleşik bir çerçeve sunar. Bu yenilikçi yaklaşım, model mimarisini ve eğitim sürecini basitleştirerek T5'in minimum ayarlamalarla farklı görevlere uyarlanmasını kolaylaştırır. 

‍

T5 çeviri, özetleme ve soru cevaplama alanlarında güçlü performans göstermiştir. Çok yönlülüğü, çeşitli NLP görevlerini, girdi metnini hedef metne dönüştürmek gibi tekdüze bir şekilde ele alarak, dille ilgili çok çeşitli zorluklar için tutarlı ve verimli bir çözüm sunma yeteneğinde yatmaktadır.

‍

5. XLNet (eXtreme Learning Machine Network)

Google ve Carnegie Mellon Üniversitesi tarafından geliştirilen XLNet, BERT ve geleneksel otoregresif dönüştürücüler gibi modellerin güçlü yönlerini birleştirerek hem otoregresif hem de otomatik kodlama yöntemlerini içerir. Bu hibrit yaklaşım, XLNet'in üretken görevlerde tutarlılığı korurken çift yönlü bağlamı yakalamasını sağlar. XLNet, çeşitli doğal dil işleme ölçütlerinde etkinliğini göstermiş ve çok çeşitli dil anlama görevlerini incelikli bir bağlam anlayışıyla ele alma yeteneğini ortaya koymuştur.

‍

6. RoBERTa (Sağlam şekilde optimize edilmiş BERT yaklaşımı)

RoBERTa, temel hiperparametreleri ve eğitim hedeflerini değiştirerek daha iyi performans ve sağlamlık sağlayan bir BERT çeşididir. Facebook AI Research (FAIR) tarafından geliştirilen RoBERTa, duygu analizi, metin sınıflandırma ve soru yanıtlama dahil olmak üzere çeşitli doğal dil işleme görevleri için optimize edilmiştir. Modifikasyonları, orijinal BERT modelinin belirli sınırlamalarının üstesinden gelmeyi amaçlayarak çeşitli görevler arasında daha iyi genelleme ve performans sağlar.

‍

7. DistilBERT

Hugging Face tarafından oluşturulan DistilBERT, performansı korurken hesaplama kaynaklarını azaltmak için tasarlanmış BERT'in damıtılmış bir sürümüdür. DistilBERT, bilgi damıtma yoluyla BERT'in temel yönlerini koruyarak, kaynak kısıtlamaları olan uygulamalar için uygun daha hafif bir çözüm sunar. Metin sınıflandırma ve duygu analizi gibi görevlerde verimlilik göstermiştir, bu da onu hesaplama verimliliğinin öncelikli olduğu senaryolar için pratik bir seçim haline getirmektedir.

‍

8. Claude

Anthropic tarafından yaratılan Claude, anayasal yapay zekaya odaklanan çığır açan bir yapay zeka asistanıdır. Bu, Claude'un çıktılarının yararlı, zararsız ve doğru olmasını sağlayan ilkelere öncelik verecek şekilde tasarlandığı anlamına geliyor. Claude, bu ilkelere bağlı kalarak, kullanıcılara çeşitli şekillerde fayda sağlayabilecek daha etik ve sorumlu bir yapay zeka biçimi yaratmayı amaçlamaktadır.

‍

Anthropic'in Claude tarafından desteklenen iki ana ürün teklifi Claude Instant ve Claude 2'dir. Her iki ürün de Claude'un gelişmiş yapay zeka yeteneklerinden yararlanırken, Anthropic'e göre Claude 2 karmaşık muhakeme konusunda üstünlük sağlıyor. Karmaşık sorunların üstesinden gelme ve sofistike çözümler sunma becerisiyle Claude 2, günlük faaliyetlerinde yüksek düzeyde muhakeme ve problem çözme gerektiren kullanıcılar için güçlü bir araç olarak konumlandırılıyor. Anthropic, Claude'un yeteneklerini geliştirmeye ve iyileştirmeye devam ettikçe, bu yenilikçi yapay zeka asistanının teknolojiyle etkileşim şeklimizde devrim yaratma potansiyeli giderek daha belirgin hale geliyor.

‍

9. BARD

Google AI tarafından geliştirilen en yeni LLM sohbet robotu BARD, yapay zeka teknolojisinde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. Kapsamlı bir metin ve kod veri kümesi üzerinde eğitilen BARD, metin oluşturma, birden fazla dili tercüme etme, kod oluşturma ve sorulara bilgilendirici yanıtlar verme gibi çeşitli görevlerde başarılı olarak çok yönlülüğünü ortaya koyuyor. Google Arama aracılığıyla gerçek dünya verilerine ulaşma yeteneği, onu diğer sohbet robotlarından ayırıyor ve daha geniş bir yelpazedeki istemleri ve soruları doğru ve ilgili bilgilerle anlamasına ve ele almasına olanak tanıyor. 

‍

Bu da BARD'ı birden fazla alanda yardım veya bilgi arayan bireyler için değerli bir araç haline getirmektedir. BARD için en iyi kullanım alanlarından biri dil çevirisi alanıdır. BARD, birden fazla dili doğru ve hızlı bir şekilde tercüme etme kabiliyetiyle, farklı dilleri konuşan bireyler arasındaki iletişimi kolaylaştırabilir, engelleri ortadan kaldırabilir ve daha sorunsuz etkileşimler sağlayabilir.

‍

10. Şahin

Falcon'un Hugging Face Open LLM Liderlik Tablosunun zirvesine yükselmesi, doğal dil işleme alanındaki gelişmiş yeteneklerinin ve üstün performansının bir kanıtıdır. Teknoloji İnovasyon Enstitüsü tarafından geliştirilen Falcon, çok çeşitli metin ve kod verilerini işlemedeki etkileyici doğruluğu ve verimliliğiyle kısa sürede tanındı. Otoregresif model tasarımı, yalnızca tutarlı ve bağlamsal olarak doğru yanıtlar üretmesine değil, aynı zamanda farklı dillere ve lehçelere sorunsuz bir şekilde uyum sağlamasına da olanak tanır. Bu çok yönlülük, Falcon'u çok dilli belge çevirisine yardımcı olmaktan daha verimli kodlama yardımı sağlamaya kadar çeşitli uygulamalar için çok uygun hale getirir.

‍

Falcon'u diğer dil modellerinden ayıran şey, daha yüksek kaliteli bir veri kümesi ve daha etkili veri işleme ve tahmin yetenekleri ile sonuçlanan daha sofistike bir mimari kullanmasıdır. Falcon, eğitim için gereken parametre sayısını azaltarak (40 milyar), diğer son teknoloji NLP modellerine kıyasla daha az hesaplama kaynağı kullanırken üstün performans elde eder. Bu da Falcon'u duygu analizi, içerik üretimi veya diyalog sistemleri gibi görevler için en yeni dil modellerinden yararlanmak isteyen kuruluşlar için cazip bir seçenek haline getirmektedir.

‍

11. Cohere 

Bu kurumsal düzeydeki LLM , bir şirketin özel ihtiyaçlarını ve kullanım durumlarını karşılayacak şekilde uyarlanabilir ve ince ayar yapılabilir, bu da onu yapay zeka teknolojisinden yararlanmak isteyen kuruluşlar için değerli bir araç haline getirir. 2017'de transformatör modelini tanıtan çığır açan araştırma makalesi 'Attention Is All You Need'in yazarlarından biri tarafından geliştirilen Cohere, en ileri yapay zeka ilkelerinde güçlü bir temele sahiptir.

‍

Avantajlarına rağmen Cohere, OpenAI tarafından sunulan modellerden daha pahalıdır. Ancak, birçok işletme Cohere'in benzersiz özellikleri ve yetenekleri nedeniyle yatırımı değerli bulmaktadır. Belirli bulut platformlarıyla sınırlı olan diğer bazı büyük dil modellerinin aksine Cohere, Microsoft Azure gibi tek bir sağlayıcıyla sınırlı olmadığı için daha fazla esneklik sunar. Genel olarak, Cohere'in yüksek doğruluk ve sağlamlık konusundaki itibarı, onu bireysel gereksinimlerine göre özelleştirilmiş gelişmiş yapay zeka çözümleri arayan şirketler için en iyi seçenek haline getiriyor.

‍

12. PaLM

PaLM 2, hızlı yanıtlar vermesini ve güncel verileri benzersiz bir doğrulukla sunmasını sağlayan etkileyici 540 milyar parametreye sahip, büyük dil modelleri alanında gerçekten ezber bozan bir modeldir. Google tarafından geliştirilen bu kapalı kaynaklı model, yapay zekalı sohbet robotu Bard aracılığıyla alakalı bilgiler sunmak ve ilgi çekici sohbetler gerçekleştirmek için sınıfının en iyisidir. PaLM 2, devasa boyutundan ve gelişmiş dönüştürücü mimarisinden yararlanarak büyük miktarda metin verisini işleme ve yalnızca zamanında değil, aynı zamanda biçimsel mantık, matematik ve birden çok dilde kodlama anlayışlarında inanılmaz derecede sofistike yanıtlar üretme kapasitesine sahiptir.

‍

PaLM 2'nin özel TPU 4 Pod'lar üzerindeki eğitim sürecinin büyüklüğü, bugün mevcut olan en gelişmiş dil modellerinden biri olarak yeteneklerini ortaya koymaktadır. Gücü, çeşitli alanlardaki karmaşık konuları etkili bir şekilde muhakeme etme ve kavrama yeteneğinde yatmaktadır, bu da onu çok çeşitli uygulamalar için çok yönlü bir araç haline getirmektedir. PaLM 2'nin kapalı kaynak kodlu olması, kodunun kamuya açık olmadığı anlamına gelse de, Google'ın inovasyona ve en son teknolojiye olan bağlılığı, yapay zeka odaklı konuşma sistemlerinin sınırlarını zorlamaya devam eden güçlü bir dil modeliyle sonuçlandı.

‍

Kendi GPT Modelimi Nasıl Eğitebilirim?

‍

GPT Modellerinin Gücünü Ortaya Çıkarmak: Modellerin Yükselişi Sanal Asistanlar

GPT modellerinin sanal asistanların oluşturulmasına entegre edilmesi, kullanıcı deneyimlerini yükselten ve uygulamaların kapsamını genişleten bir dizi avantaj sunarak oyunun kurallarını değiştiriyor. İşletmeler, yeni nesil sohbet robotları oluşturmak için GPT modellerinden yararlanarak müşterilerle etkileşim kurma ve idari görevleri ele alma biçimlerini dönüştürebilirler.

‍

GPT model entegrasyonunun faydaları saymakla bitmez:

• İlgi Çekici Etkileşimler için İnsan Benzeri Metin: Müşteri destek sohbet botlarında ve ötesinde, GPT modelinin insan benzeri metin üretme kapasitesi, sanal asistan etkileşimlerine yeni bir etkileşim düzeyi getiriyor. Kullanıcılar daha doğal, bağlama duyarlı konuşmalardan faydalanarak müşteri destek uygulamalarının genel etkinliğini artırır.
• Kolaylaştırılmış Geliştirme: GPT modellerinin güzelliği, geliştiricilerin farklı uygulamalar için tek bir modelin yeteneklerinden yararlanmasına olanak tanıyan önceden eğitilmiş yapılarında yatmaktadır. Dil öğrenme modellerinden yapay zeka tarafından oluşturulan içerik üretimine kadar GPT odaklı sanal asistanların çok yönlülüğü, geliştirme çabalarını kolaylaştırır.
• Makine Çevirisi: GPT modelinin makine çevirisi konusundaki yetkinliği öne çıkan bir özelliktir. Büyük miktarda dilsel veriyi işleme kabiliyetiyle, GPT tarafından desteklenen sanal asistanlar, farklı diller arasında zahmetsizce doğru ve bağlamsal olarak alakalı çeviriler sağlayarak küresel iletişimi geliştirir.
• Devasa Veri Kümelerinden ve Temel Modellerden Yararlanma: GPT modellerinin temelinde, benzersiz bir incelikle insan benzeri metinleri anlamalarını ve üretmelerini sağlayan devasa veri kümeleri yatmaktadır. Bu temel anlayış, sanal asistanları karmaşık dil nüanslarını ele alma konusunda güçlendirir ve onları çeşitli görevlerde ustalaştırır.
• Herkes için Erişilebilir Yapay Zeka: GPT modellerinin önemli avantajlarından biri de yapay zekayı demokratikleştirme yetenekleridir. Geliştiriciler bu modelleri kapsamlı teknik beceriler gerektirmeden sanal asistanlara entegre edebilir, böylece yapay zeka odaklı çözümler daha erişilebilir ve kullanıcı dostu hale gelir.

‍

ChatGPT Chatbot Uygulama Örnekleri

Bu ChatGPT chatbot uygulama örnekleri, yapay zekanın çeşitli sektör ihtiyaçlarına cevap vermedeki uyarlanabilirliğini ve etkinliğini örneklemektedir:

‍

• Alışveriş Arkadaşı: ChatGPT sohbet robotları, e-ticaret platformlarına sorunsuz bir şekilde entegre olarak kullanıcı etkileşimini artırır ve kişiye özel bir alışveriş yolculuğu sunar. İster tercihlere göre ürünler önersin, ister teknik özelliklerle ilgili soruları yanıtlasın veya ödeme sürecini kolaylaştırsın, Alışveriş Arkadaşı çevrimiçi alışverişi etkileşimli ve keyifli bir deneyim haline getirir.
• Sağlık Botları: Sağlık sektöründe, ChatGPT tarafından desteklenen botlar değerli bir müttefiktir. Sağlık botları, sağlık randevularının planlanmasından semptomlar ve ilaçlar hakkında bilgi sağlamaya kadar, sağlık hizmeti sağlayıcıları ve hastalar arasındaki iletişimi kolaylaştırır.
• Bankacılık Desteği: Bankacılık sektörü için chatbotlar, müşteri hizmetlerini ve katılımını artırmada önemli bir rol oynamaktadır. Bu akıllı asistanlar, bakiye sorgulamalarından işlem ayrıntılarına ve hatta yaygın bankacılık prosedürleriyle ilgili yardıma kadar çok çeşitli soruları ele alır. Bankacılık destek chatbotları hızlı yanıtlar sağlar, bekleme sürelerini azaltır ve müşteri etkileşimlerini basitleştirerek sonuçta daha sorunsuz ve verimli bir bankacılık deneyimine katkıda bulunur.
• BT Asistanı: Teknik soruları ele alan, sorun çözümüne yardımcı olan ve yaygın BT prosedürleri hakkında adım adım rehberlik sağlayan BT asistanları, BT destek süreçlerini kolaylaştırır. Doğal dil anlayışının gücünden yararlanan bu sohbet robotu, BT uzmanları ve son kullanıcılar arasındaki iletişimi geliştirerek BT ile ilgili etkileşimleri daha erişilebilir ve verimli hale getirir.

‍

Chatbotlar ile Küçük İşletmelerin Büyümesi Nasıl Maksimize Edilir?

‍

ChatGPT ile Chatbot Oluşturmanın Heyecan Verici Dünyasını Keşfedin Botpress

Bu BotpressOpenAI 'un yeni nesil dil modelleri tarafından desteklenen platform, sanal asistanların oluşturulmasında devrim yaratıyor. GPT yerel paketi, süreç otomasyonu için AI Görevleri ve markayla uyumlu konuşmalar için Bot Kişiliği gibi son teknoloji özellikler sunuyor. 

‍

Kullanıcı dostu bir Görsel Akış Düzenleyicisi ve benzersiz bir önceden oluşturulmuş entegrasyon seti ile geliştiriciler, çeşitli uygulamalar için zahmetsizce ilgi çekici sohbet botları oluşturabilir. Açık kaynak topluluğumuza katılın ve yeni nesil sohbet robotlarının sınırsız olanaklarını keşfedin. Bugün başlayın - ücretsiz!

‍

Başlayın - Ücretsiz!