Analitik Yapay Zeka: LLM Temsilcileri Çağında Fırsatınız – FOMO'dan Fırsatı Yakalamaya

Büyük dil modeli (LLM) ajanları söz konusu olduğunda "bir şeyi kaçırma korkusu" (FOMO) hissediyor musunuz? Evet, ben de uzun süre böyle hissettim.

Son aylarda, çevrimiçi haber akışlarımın tamamen "Büyük Dil Modeli (LLM) ajanları" ile dolup taştığını görüyorum: diğer tüm teknoloji blogları bana "5 dakikada bir ajan nasıl oluşturulur"u göstermeye çalışıyor. Teknoloji haberlerinin hemen hemen hepsinde, büyük dil modeli (LLM) ajanları temel alınarak ürünler geliştiren parlak girişimler, büyük teknoloji şirketlerinin yeni bir ajan oluşturma kütüphanesi veya süslü isimli bir ajan protokolü (MCP veya Agent2Agent'ı yeterince gördünüz mü?) yayınladığı öne çıkarılıyor.

Aniden büyük dil modelleri (LLM) her yerde karşımıza çıkmaya başladı. Tüm bu gösterişli demolar, bu dijital canavarların kod yazma, iş akışlarını otomatikleştirme ve içgörüler keşfetme konusunda fazlasıyla yetenekli olduğunu ve hemen hemen her şeyin yerini alma tehdidinde bulunduğunu gösteriyor.

Ne yazık ki, iş dünyasındaki müşterilerimizin birçoğu da bu görüşü paylaşıyor. Ürünlerine proxy özelliklerinin entegre edilmesi için aktif olarak talepte bulunuyorlar. Bu yeni teknolojiden yararlanma konusunda rakiplerinin gerisinde kalma korkusuyla yeni acente geliştirme projelerine fon sağlamaktan çekinmiyorlar.

Bir uygulayıcı olarakAnalitik Yapay ZekaMeslektaşlarımın oluşturduğu etkileyici acente demolarını ve müşterilerden gelen övgü dolu yorumları gördükten sonra, ciddi bir şekilde bir şeyleri kaçırma korkusu (FOMO) hissettiğimi itiraf etmeliyim.

Dürüst olmak gerekirse şu soruyu sordum: Yaptığım iş önemsiz mi oluyor?

Bu soruyla boğuştuktan sonra şu sonuca vardım:

Hayır, kesinlikle öyle değil.

Bu blog yazısında, neden bu kadar hızlı yükselişe geçtiğine dair düşüncelerimi paylaşmak istiyorum. Büyük Dil Modeli (LLM) Aracıları Analitik yapay zekanın önemi. Aslında bunun tam tersini yaptığını düşünüyorum: Hem analitik yapay zeka hem de aracı yapay zeka için benzeri görülmemiş fırsatlar yaratıyor.

Nedenini inceleyelim.

Detaylara girmeden önce terminolojiyi kısaca açıklayalım:

• Analitik Yapay ZekaÖncelikle nicel ve sayısal verilere uygulanan istatistiksel modelleme ve makine öğrenmesi tekniklerinden bahsediyorum. Anomali tespiti, zaman serisi tahmini, ürün tasarım optimizasyonu, öngörücü bakım, dijital ikizler vb. gibi endüstriyel uygulamaları göz önünde bulundurun.
• Büyük Dil Modeli Aracıları (LLM Aracıları):Doğal dil anlama, muhakeme, planlama, bellek ve araç kullanımını birleştirerek görevleri otonom bir şekilde yerine getirebilen bir çekirdek olarak büyük dil modelleri (LLM) kullanan yapay zeka sistemlerinden bahsediyorum.

• Analitik Yapay ZekaÖncelikle nicel ve sayısal verilere uygulanan istatistiksel modelleme ve makine öğrenmesi tekniklerinden bahsediyorum. Anomali tespiti, zaman serisi tahmini, ürün tasarım optimizasyonu, öngörücü bakım, dijital ikizler vb. gibi endüstriyel uygulamaları göz önünde bulundurun.
• Büyük Dil Modeli Aracıları (LLM Aracıları):Doğal dil anlama, muhakeme, planlama, bellek ve araç kullanımını birleştirerek görevleri otonom bir şekilde yerine getirebilen bir çekirdek olarak büyük dil modelleri (LLM) kullanan yapay zeka sistemlerinden bahsediyorum.

 

Bakış Açısı 1: Analitik Yapay Zeka, büyük dil modeli (LLM) aracıları için kritik nicel temeli sağlar.

Doğal dil anlama ve üretme alanındaki etkileyici yeteneklerine rağmen, büyük dil modelleri (LLM'ler) temelde birçok endüstriyel uygulama için gereken niceliksel doğruluktan yoksundur. İşte bu noktada analitik yapay zeka vazgeçilmez hale geliyor çünkü büyük dil modelleri (LLM) ajanları gerekli güçlü matematiksel temeli sağlıyor.

Analitik yapay zekanın performansı artırabilmesinin, büyük dil modeli (LLM) ajanlarına kesin matematiksel temeller sağlamasının ve bunların gerçeklikle uyumlu şekilde çalışmasını sağlamasının birkaç temel yolu vardır:

 

🛠️ Temel Araçlar Olarak Analitik Yapay Zeka

Analitik yapay zekayı uzmanlaşmış, çağrılabilir araçlar olarak entegre etmek, büyük dil modeli (LLM) aracılarına niceliksel bir temel sağlamak için en yaygın modeldir.

Büyük dil modelleri etrafındaki mevcut abartıdan önce, gerçek dünya operasyonel verilerini kullanarak zorlukları ele almak üzere çeşitli sektörlerde uzmanlaşmış analitik yapay zeka araçları geliştirme konusunda uzun bir gelenek vardı. İster ekipman bakımının öngörülmesi, ister enerji tüketiminin tahmin edilmesi olsun, bu zorluklar yüksek sayısal doğruluk ve gelişmiş modelleme yetenekleri gerektirmektedir. Açıkçası, bu yetenekler, günümüzün büyük dil modellerini karakterize eden dilsel ve çıkarımsal güçlerden temelde farklıdır.

Analitik yapay zeka için bu sağlam temel, yalnızca önemli olmakla kalmayıp, büyük dil modeli aracılarının gerçekçi doğruluk ve operasyonel güvenilirlikle oluşturulması için de gereklidir. Buradaki asıl amaç; çıkarların ayrılmasıBüyük dil modeli aracılarının kavrama, muhakeme ve planlamayı yönetmesine izin verin; analitik yapay zeka araçları ise eğitim aldıkları uzmanlaşmış nicel analizleri gerçekleştirsin.

Bu modelde analitik yapay zeka araçları birden fazla kritik rol oynayabilir. Her şeyden önce, onlar yapabilirler Aracı yeteneklerinin geliştirilmesi Doğası gereği sahip olmadığı doğaüstü analitik güçlere sahip. Ayrıca, onlar da yapabilirler Aracı çıktılarını/hipotezlerini doğrulayın gerçek veriler ve öğrenilmiş kalıplar karşısında. Sonunda, yapabilirler Maddi kısıtlamalar getirmek, ajanların gerçekçi bir şekilde uygulanabilir bir alanda faaliyet göstermesini sağlamak.

Somut bir örnek vermek gerekirse, karmaşık bir yarı iletken üretim sürecini optimize ederek verimliliği artırmak ve istikrarı korumakla görevli büyük bir dil modeli aracısını hayal edin. Yalnızca metin günlüklerine/operatör notlarına güvenmek yerine, aracı, gerçek zamanlı olarak sürecin niceliksel ve bağlamsal açıdan zengin bir anlayışını elde etmek için sürekli olarak bir dizi özel analitik yapay zeka aracıyla etkileşim kurar.

Örneğin, yüksek verim hedefini elde etmek için, aracı sorgular XGBoost modeli Yüzlerce sensör okuması ve proses parametresine dayanarak potansiyel üretkenliği tahmin etmek için önceden eğitilmiştir. Bu, acenteye kaliteli sonuçlar hakkında fikir verir.

Aynı zamanda, tutarlı kalite için süreç istikrarını sağlamak amacıyla, aracı çağırır otokoder modeli (Normal proses verileri konusunda önceden eğitilmiş) Potansiyel ekipman anormalliklerini veya arızalarını belirlemek için Önce Üretimi aksatmak.

Anomali tespit modelinin gösterdiği gibi potansiyel sorunlar ortaya çıktığında, ajanın ideal olarak rota düzeltmeleri yapması gerekir. Bunu yapmak için, şunu gerektirir: Kısıtlama tabanlı optimizasyon modelibir algoritma kullanan Bayes optimizasyonu Proses parametrelerinde optimum ayarlamaları önermek.

Bu senaryoda, büyük dil modeli aracısı esasen akıllı bir koordinatör gibi davranır. Üst düzey hedefleri yorumlar, uygun analitik yapay zeka araçlarına sorgular planlar, bunların niceliksel çıktılarını çıkarır ve bu karmaşık analizleri operatörler için eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürür, hatta otomatik ayarlamaları tetikler. Bu iş birliği, büyük dil modeli aracılarının karmaşık, gerçek dünya endüstriyel sorunlarının üstesinden gelmede sağlam ve güvenilir kalmasını sağlar.

 

🪣 Dijital test ortamı olarak analitik yapay zeka

Çağrılabilir bir araç olmasının yanı sıra, analitik AI başka bir kritik yetenek daha sağlar: oluşturma Simülasyon ortamları Büyük dil modelleri (LLM) ajanlarının fiziksel dünya ile etkileşime girmeden önce eğitildiği ve değerlendirildiği gerçekçilik. Bu, özellikle ekipman hasarı veya güvenlik olayları gibi arızaların ciddi sonuçlara yol açabileceği endüstriyel ortamlarda çok değerlidir. Operasyonel güvenliğin sağlanması ve performansın artırılması için bu dijital simülasyon olmazsa olmazdır.

Analitik yapay zeka teknikleri, hem geçmiş işletme verilerinden hem de yönetici fiziksel denklemlerden (fizik bilgisine dayalı sinir ağları gibi yöntemleri düşünün) öğrenerek endüstriyel varlıkların veya süreçlerin son derece doğru temsillerini oluşturma potansiyeline sahiptir. Bu harika Dijital ikizler Sistemin temel fiziksel prensiplerini, çalışma sınırlamalarını ve içsel değişkenliğini ele alır. Bu dijital ikizlerin kullanımı doğru analizlere ve güvenilir tahminlere olanak sağlıyor.

Analitik yapay zekanın desteklediği bu sanal dünyada, büyük dil modeli (LLM) aracısı, önce simüle edilmiş sensör verilerini alarak, kontrol eylemleri hakkında kararlar vererek ve ardından analitik yapay zeka simülasyonu tarafından hesaplanan sistem tepkilerini gözlemleyerek eğitilebilir. Sonuç olarak, aracılar çok sayıda deneme-yanılma öğrenme döngüsünü çok daha kısa sürede yineleyebilir ve kendilerini çeşitli gerçekçi çalışma koşullarına güvenli bir şekilde maruz bırakabilirler. Bu, geliştirme sürecini hızlandırır ve riskleri azaltır.

Analitik yapay zeka tarafından desteklenen bu simülasyonlar, eğitim ajanlarına ek olarak, kontrollü bir ortam sağlar. Değerlendirme ve karşılaştırma Gerçek dünyada dağıtmadan önce farklı aracı kurulum sürümlerinin veya kontrol politikalarının performansını ve sağlamlığını kesin bir şekilde test edin. Bu kapsamlı değerlendirme, optimum performans ve güvenilirliği garanti eder.

Somut bir örnek vermek gerekirse, elektrik şebekesi yönetimini ele alalım. Yenilenebilir enerji entegrasyonunu optimize etmek için tasarlanmış büyük dil modeli (LLM) aracı (veya birden fazla aracı), birden fazla analitik AI modeli tarafından desteklenen böyle bir simüle edilmiş ortamda test edilebilir: bir modelimiz olabilir Fizik Bilgili Sinir Ağı (PINN) karmaşık dinamik enerji akışlarını tanımlamak için kullanılır. Gerçekçi hava modellerini ve bunların yenilenebilir enerji üretimi üzerindeki etkilerini simüle etmek için olasılıksal tahmin modellerine de sahip olabiliriz. Bu zengin ortamda, büyük dil modeli (LLM) aracı(ları), gerçek bir hizmet kesintisi riskine girmeden, farklı hava koşullarında ağı dengelemek için karmaşık karar alma politikaları geliştirmeyi öğrenebilir. Bu sayede elektrik şebekesinin etkin ve sürdürülebilir yönetimi mümkün hale geliyor.

Özetle, analitik yapay zeka olmadan bunların hiçbiri mümkün olmazdı. Güvenli ve etkili ajanların geliştirilmesini gerçeğe dönüştüren niceliksel temeli ve fiziksel kısıtlamaları oluşturur. Analitik Yapay Zeka, akıllı ve güvenilir sistemler geliştirmenin temel taşıdır.

 

📈 Operasyonel Bir Araç Olarak Analitik Yapay Zeka

Şimdi, daha büyük resme yeni bir perspektiften bakarsak, Büyük dil modeli (LLM) aracısı - veya bunlardan oluşan bir ekip - herhangi bir endüstriyel varlık/süreç gibi yönetilmesi gereken başka bir tür operasyonel sistem değil midir?

Bu, aslında sistemlerin tasarımı, optimizasyonu ve izlenmesine ilişkin tüm ilkelerin hâlâ geçerli olduğu anlamına geliyor. Ve tahmin edin ne oldu? Analitik Yapay Zeka tam da bunun için bir araçtır.

Bir kez daha, analitik yapay zekanın bizi deneysel deneme yanılma (güncel uygulamalar) ötesine ve yeni yollara taşıma potansiyeli var nesnellik وVeri odaklı Akıllı sistemleri yönetmek. Kullanmaya ne dersiniz? Bayes optimizasyon algoritması Ajan mimarisini ve yapılandırmalarını tasarlamak? Peki ya akreditasyon? Operasyon araştırma teknikleri Bilgi işlem kaynak tahsisini iyileştirmek veya sipariş kuyruklarını verimli bir şekilde yönetmek mi istiyorsunuz? Peki ya yöntemleri kullanmak? Zaman serisinde anormallik tespiti Ajanları gerçek zamanlı davranışlar konusunda uyarmak için mi?

Büyük dil modeli (LLM) aracısını niceliksel analize tabi karmaşık bir sistem olarak ele almak pek çok yeni fırsat yaratır. Analitik yapay zekanın sağladığı bu operasyonel disiplin, bu ajanları basit bir "gösteri" olmaktan çıkarıp modern endüstriyel operasyonlarda güvenilir, etkili ve "gerçekten yararlı" bir şeye dönüştürebilir.

 

Bakış Açısı 2: Analitik Yapay Zeka, bağlamsal zekaları sayesinde büyük dil modeli (LLM) aracıları tarafından güçlendirilebilir..

Analitik yapay zekanın büyük dil modeli aracı ekosistemi için ne kadar önemli olduğunu ayrıntılı olarak tartıştık. Ancak bu güçlü sinerji iki yönlüdür. Analitik yapay zeka, büyük dil modeli aracılarının benzersiz güçlü yanlarından yararlanarak kullanılabilirliğini, etkinliğini ve nihayetinde gerçek dünyadaki etkisini artırabilir. Bunlar, analitik yapay zeka uygulayıcılarının büyük dil modeli ajanları hakkında kaçırmak istemeyebilecekleri noktalardır; çünkü bunlar veri analizini ve karar alma süreçlerini önemli ölçüde iyileştirebilir.

 

🧩 Belirsiz hedeflerden çözülebilir sorunlara

Çoğu zaman, analiz ihtiyacı, "Ürün kalitesini iyileştirmemiz gerekiyor" gibi üst düzey, belirsiz bir iş hedefi ile başlar. Bu hedefi mümkün kılmak için, analitik yapay zeka uygulayıcılarının gerçek amaç fonksiyonlarını, belirli kısıtlamaları ve mevcut girdi verilerini ortaya çıkarmak için tekrar tekrar açıklayıcı sorular sormaları gerekir; bu da kaçınılmaz olarak çok zaman alıcı bir sürece yol açar. Bunun için ilgili temel performans ölçütlerinin (KPI) derinlemesine anlaşılması gerekir.

İyi haber şu ki, büyük dil modeli (LLM) aracıları bu alanda başarılıdır. Bu belirsiz doğal dil sorgularını yorumlayabilir, açıklayıcı sorular sorabilir ve bunları analitik yapay zeka araçlarının doğrudan ele alabileceği iyi yapılandırılmış nicel problemlere dönüştürebilirler. Bu, sorunların belirlenmesi ve formüle edilmesi sürecini büyük ölçüde hızlandırır ve veri analizi ekipleri için değerli zaman kazandırır.

 

📚 AI analitik modellerini bağlam ve bilgiyle zenginleştirmek

Geleneksel analitik yapay zeka modelleri öncelikle sayısal verilerle çalışır. Büyük ölçüde kullanılmayan yapılandırılmamış veriler için, büyük dil modeli (LLM) aracıları, nicel analize aktarılacak yararlı bilgileri çıkarmak için oldukça faydalı olabilir.

Örneğin, büyük dil modeli (LLM) aracıları, önemli kalıpları belirlemek için belgeleri/raporları/metin günlüklerini analiz edebilir ve bu nitel gözlemleri analitik yapay zeka modellerinin işleyebileceği nicel özelliklere dönüştürebilir. Genellikle bir adım geliştirir Özellik Mühendisliği Bu, yapılandırılmamış verilerde gömülü olan ve aksi takdirde gözden kaçırabilecekleri içgörülere erişim sağlayarak analitik yapay zeka modellerinin performansını önemli ölçüde artırır. Modellerin doğruluğunu artırmak için gelişmiş özellik mühendisliği şarttır.

Bir diğer önemli kullanım örneği ise Veri etiketleme. Burada, büyük dil modeli (LLM) aracıları otomatik olarak doğru sınıf etiketleri ve açıklamalar üretebilir. Yüksek kaliteli eğitim verileri sağlayarak, yüksek performanslı denetlenen öğrenme modellerinin geliştirilmesini önemli ölçüde hızlandırabilirler.

Son olarak, bundan yararlanarak bilgi Büyük Dil Modelleri (LLM) aracıları, ister Önceden eğitilmiş Büyük Dil Modeli'nde (LLM) veya Aktif olarak arandı Harici veritabanlarında, büyük dil modeli (LLM) aracıları, karmaşık analiz hatlarının kurulumunu otomatikleştirebilir. Büyük dil modeli (LLM) aracıları, sorun özelliklerine göre uygun algoritmalar ve parametre ayarları önerebilir [1], özelleştirilmiş sorun çözme stratejilerini uygulamak için kod üretebilir veya hatta hiperparametreleri ayarlamak için otomatik olarak deneyler çalıştırabilir [2].

 

💡Teknik çıktılardan eyleme dönüştürülebilir içgörülere

Analitik yapay zeka modelleri yoğun çıktılar üretme eğilimindedir ve bunları doğru şekilde yorumlamak uzmanlık ve zaman gerektirir. Öte yandan, büyük dil modelleri (LLM) aracıları, bu yoğun nicel sonuçları açık, erişilebilir doğal dil açıklamalarına dönüştürerek "tercüman" olarak hareket edebilir.

Yorumlanabilirliğin bu rolü, şu konularda önemli bir işleve sahiptir: açıkladı Analitik yapay zeka modelleri tarafından alınan kararlar, insan operatörlerin hızlı bir şekilde anlayabileceği ve harekete geçebileceği şekilde oluşturulur. Ayrıca bu bilgiler, model geliştiricilerinin model çıktılarını doğrulamaları, potansiyel sorunları belirlemeleri ve model performansını iyileştirmeleri açısından büyük değer taşıyabilir. Bu süreç, yapay zeka süreçlerinin daha derinlemesine anlaşılmasını sağlar.

Teknik açıklamaların yanı sıra, LLM temsilcileri farklı türden kitlelere yönelik kişiselleştirilmiş yanıtlar da üretebilirler: teknik ekipler ayrıntılı metodolojik açıklamalar alacak, operasyon personeli pratik çıkarımlar elde edebilecek ve yöneticiler iş etkisi ölçümlerini vurgulayan özetler alabilecekler. Bu özelleştirme, doğru bilginin doğru paydaşlara ulaşmasını sağlar.

Olarak hareket ederek Çevirmenler Analitik sistemler ve insan kullanıcılar arasında, büyük dil modeli (LLM) aracıları analitik yapay zekanın pratik değerini büyük ölçüde artırabilir.

 

Bakış Açısı 3: Belki de gelecek, analitik yapay zeka ile ajan yapay zeka arasındaki gerçek işbirliğinde yatmaktadır.

Büyük dil modeli (LLM) ajanları analitik yapay zeka araçlarını çağırsa da analitik sistemler yorumlama için LLM ajanlarını kullansa da, şu ana kadar tartıştığımız yaklaşımlar her zaman bir yapay zeka türünün diğerinden sorumlu olması etrafında dönmüştür. Bu aslında incelenmeye değer birkaç sınırlamayı da beraberinde getiriyor.

Öncelikle, mevcut modelde analitik yapay zeka bileşenleri yalnızca pasif araçlar olarak kullanılıyor ve yalnızca büyük dil modeli karar verdiğinde çağrılıyor. Bu durum onların proaktif olarak içgörüler sunmalarını veya varsayımları sorgulamalarını engelliyor.

Ayrıca, tipik bir aracı döngüsü olan "planla-çağrı yap-cevap ver-harekete geç" doğası gereği sıralıdır. Bu, paralel işleme veya eşzamansız yapay zeka etkileşiminden faydalanabilecek görevler için verimsiz olabilir.

Bağlantının sınırlı bant genişliği de bir diğer sınırlayıcı etkendir. API çağrıları gerçek diyalog veya ara çıkarım alışverişi için gereken zengin bağlamı sağlayamayabilir.

Son olarak, analitik yapay zeka araçları için büyük dil modeli aracılarını anlamak genellikle özlü bir dokümantasyona ve parametre şemasına dayanır. Büyük dil modeli aracılarının araç seçiminde hata yapma olasılığı yüksektir; analitik yapay zeka bileşenleri ise kötüye kullanıldıklarında bunu fark edecek bağlamdan yoksundur.

Araç hatırlama modelinin bugün yaygın olarak benimsenmesi, geleceğin de aynı şekilde görüneceği anlamına gelmiyor. Belki de gelecek, hiçbir yapay zekanın baskın olmadığı gerçek bir eşler arası işbirliği modelinde yatıyor.

Peki bu pratikte nasıl görünebilir? Bulduğum ilginç bir örnek Siemens [3] tarafından sağlanan bir çözümdür.

Akıllı fabrika sisteminde ekipmanların sağlığını sürekli izleyen dijital ikiz modeli bulunuyor. Şanzıman durumu kötüleştiğinde, analitik AI sistemi sorgulanmasını beklemez, bunun yerine proaktif olarak uyarılar verir. Copilot LLM aracısı aynı olay vektörünü izler. Uyarı verildiğinde, (1) bakım kayıtlarını çapraz referanslar, (2) ikizden yaklaşan vardiya kalıplarıyla simülasyonları yeniden çalıştırmasını "ister" ve ardından (3) maliyetli kesintileri önlemek için program ayarlamaları önerir. Bu örneği benzersiz kılan şey, analitik yapay zeka sisteminin sadece pasif bir araç olmamasıdır. Bilakis diyalog ihtiyaç duyulduğunda başlar.

Elbette bu sadece olası sistem mimarilerinden biri. Diğer eğilimler, örneğin Çoklu ajan sistemleri uzmanlaşmış bilişsel işlevlere sahip veya belki de çapraz eğitim Bu sistemlerin, her iki yapay zeka sisteminin yönlerini de barındıran hibrit modeller geliştirmesi (tıpkı insanların entegre matematiksel ve dilsel akıl yürütmeyi geliştirmesi gibi) veya sadece yapay zekadan ilham alması Grup öğrenme teknikleri Büyük dil modelleri ve analitik yapay zeka ajanlarını sistematik yollarla birleştirilebilen farklı model türleri olarak ele alarak oluşturulmuştur. Gelecekteki fırsatlar sınırsızdır.

Ancak bunlar aynı zamanda ilgi çekici araştırma zorluklarını da ortaya çıkarıyor. Nasıl tasarlıyoruz paylaşılan temsiller? Hangi yapı en iyi desteği sağlar? asenkron bilgi değişimi? Nedir İletişim protokolleri Analitik yapay zeka ile ajanlar arasındaki ideal nedir?

Bu sorular, analitik yapay zeka uygulayıcılarından kesinlikle uzmanlık gerektiren yeni ufukları temsil ediyor. Tekrar ediyoruz, nicel doğrulukla analitik modeller oluşturma konusunda derin bilgiye sahip olmak, modası geçmiş bir şey değil, geleceğin bu tür hibrit sistemlerini oluşturmak için olmazsa olmazdır.

 

Dördüncü bakış açısı: Bütünleşik bir geleceği kucaklayalım.

Bu makalede gördüğümüz gibi, gelecek "analitik yapay zeka ile büyük dil modeli (LLM) ajanları" arasında değil, daha ziyade Analitik Yapay Zeka + Büyük Dil Modelleri (LLM) Aracıları.

Dolayısıyla, büyük dil modeli (LLM) ajanları hakkında FOMO hissetmek yerine, artık analitik yapay zekanın gelişen rolü hakkında yenilenen bir coşku buluyorum. Kurduğumuz analitik temeller güncelliğini yitirmiş değil; daha yetenekli bir yapay zeka ekosisteminin temel bileşenleridir.

Hadi inşa edelim.

İngilizce

[1] Chen ve diğerleri, PyOD 2: LLM Destekli Model Seçimi ile Aykırı Değer Tespiti için Bir Python Kütüphanesi. arXiv, 2024.

[2] Liu ve diğerleri, Bayes Optimizasyonunu Geliştirmek İçin Büyük Dil Modelleri. arXiv, 2024.

[3] Siemens, CES 2025'te endüstriyel yapay zeka ve dijital ikiz teknolojisinde çığır açan yenilikleri tanıttı. Basın bülteni, 2025.