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.

Yapay zeka analitiği uzmanı olarak , meslektaşlarımın geliştirdiği etkileyici ajan çözümlerini ve müşterilerden gelen coşkulu geri bildirimleri gördükten sonra, ciddi bir "kaçırma korkusu" (FOMO) yaşadığımı 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, Büyük Dil Modeli (LLM) ajanlarının hızlı yükselişinin analitik yapay zekanın önemini azaltmadığı konusundaki düşüncelerimi paylaşmak istiyorum. Aksine, bunun tam tersini yaptığını düşünüyorum: hem analitik hem de ajan yapay zekası 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 zekanın bu sağlam temeli, gerçekçi doğruluk ve operasyonel güvenilirlik ile büyük dil modeli ajanlarının oluşturulması için yalnızca alakalı değil, aynı zamanda elzemdir. Buradaki temel motivasyon, görevleri ayırmaktır : büyük dil modeli ajanlarının anlama, akıl yürütme ve planlamayı üstlenmesine izin verirken, analitik yapay zeka araçları eğitildikleri özel nicel analizleri gerçekleştirir.

Bu modelde, analitik yapay zeka araçları birden fazla kritik rol oynayabilir. Her şeyden önce, ajanın doğuştan sahip olmadığı gelişmiş analitik güçlerle ajanın yeteneklerini artırabilirler . Ayrıca , ajanın çıktılarını/hipotezlerini gerçek dünya verileri ve öğrenilen kalıplarla karşılaştırarak doğrulayabilirler. Son olarak, ajanların gerçekçi bir şekilde mümkün olan bir alanda çalışmasını sağlayarak fiziksel kısıtlamalar getirebilirler .

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 verimlilik hedefine ulaşmak için, ajan yüzlerce sensör okumasına ve işlem parametresine dayanarak potansiyel verimliliği tahmin etmek üzere önceden eğitilmiş bir XGBoost modelini sorgular. Bu, ajana kalite sonuçları hakkında bilgi verir.

Aynı zamanda, tutarlı kalite için süreç istikrarını sağlamak amacıyla, ajan, üretimde aksamalara yol açmadan önce potansiyel sapmaları veya ekipman arızalarını belirlemek için (normal süreç verileri üzerinde önceden eğitilmiş) bir otomatik kodlayıcı modelini çağırır.

Anormallik tespit modelinin gösterdiği gibi potansiyel sorunlar ortaya çıktığında, ajan yolu en uygun şekilde düzeltmelidir. Bunu yapmak için, süreç parametrelerine en uygun ayarlamaları önermek üzere Bayes optimizasyon algoritmasını kullanan kısıtlamaya dayalı bir optimizasyon modelini çağırır.

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

Analitik yapay zeka, yeniden kullanılabilir bir araç olmasının yanı sıra, bir diğer önemli yeteneği de sunmaktadır: Büyük Dil Modeli (LLM) ajanlarının fiziksel dünyayla etkileşime girmeden önce eğitildiği ve değerlendirildiği gerçekçi simülasyon ortamları oluşturmak . Bu, özellikle arızaların ekipman hasarı veya güvenlik olayları gibi ciddi sonuçlar doğurabileceği endüstriyel ortamlarda son derece değerlidir. Bu tür dijital simülasyonlar, süreç güvenliğini sağlamak ve performansı optimize etmek için gereklidir.

Analitik yapay zeka teknikleri, hem geçmiş işletme verilerinden hem de temel fiziksel denklemlerden öğrenerek endüstriyel varlıkların veya süreçlerin doğru temsillerini oluşturmada oldukça yeteneklidir (fizik bilgisine dayalı sinir ağları gibi yöntemleri düşünün). Bu dijital ikizler, temel fiziksel prensipleri, işletme kısıtlamalarını ve sistemin doğal değişkenliğini yakalar. Bu dijital ikizlerin kullanımı, hassas analiz ve güvenilir tahminler sağlar.

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.

Ajan eğitimine ek olarak, bu yapay zeka destekli simülasyonlar, gerçek dünya dağıtımından önce farklı ajan kurulum sürümlerinin veya kontrol politikalarının performansını ve sağlamlığını doğru bir şekilde değerlendirmek ve karşılaştırmak için kontrollü bir ortam sağlar. Bu kapsamlı değerlendirme, optimum performans ve güvenilirliği garanti eder.

Somut bir örnek vermek gerekirse, elektrik şebekesi yönetimini ele alalım. Yenilenebilir enerji entegrasyonunu iyileştirmek için tasarlanmış bir Büyük Dil Modeli (LLM) ajanı (veya birden fazla ajan), birden fazla analitik yapay zeka modeliyle desteklenen böyle bir simüle edilmiş ortamda test edilebilir: karmaşık dinamik enerji akışlarını tanımlamak için fizik tabanlı bir sinir ağı (PINN) modelimiz olabilir. Ayrıca, gerçek dünya hava koşullarını ve bunların yenilenebilir enerji üretimi üzerindeki etkisini simüle etmek için olasılıksal tahmin modellerimiz de olabilir. Bu zengin ortamda, LLM ajanı(ları), gerçek hizmet kesintilerini riske atmadan, değişen hava koşulları altında şebekeyi dengelemek için gelişmiş karar alma politikaları geliştirmeyi öğrenebilir. Bu, verimli ve sürdürülebilir elektrik şebekesi yönetimini mümkün kılar.

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 geniş bir perspektiften bakarsak, Büyük Dil Modeli Aracısı (LLM) - hatta bunlardan oluşan bir ekip - tıpkı diğer endüstriyel varlıklar/süreçler gibi yönetilmesi gereken başka bir işletim sistemi türü değil mi?

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.

Analitik yapay zeka, bir kez daha, bizi deneme yanılma yönteminden (mevcut uygulamalar) uzaklaştırıp, akıllı sistemleri yönetmeye yönelik objektif , veri odaklı yaklaşımlara doğru götürme potansiyeline sahip. Peki ya ajan mimarilerini ve konfigürasyonlarını tasarlamak için Bayes optimizasyon algoritmalarını kullanmak? Ya da hesaplama kaynaklarının tahsisini optimize etmek veya sipariş kuyruklarını verimli bir şekilde yönetmek için operasyonel araştırma tekniklerini kullanmak? Ya da ajanları gerçek zamanlı davranışlar konusunda uyarmak için zaman serisi anomali tespit yöntemlerini kullanmak ?

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 zekâ, bağlamsal zekâları sayesinde Büyük Dil Modeli (LLM) ajanları 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) ajanları, önemli kalıpları belirlemek ve bu nitel gözlemleri analitik yapay zeka modellerinin işleyebileceği nicel özelliklere dönüştürmek için belgeleri, raporları ve metin kayıtlarını analiz edebilir. Bu özellik mühendisliği adımı , yapılandırılmamış verilerde yer alan ve aksi takdirde gözden kaçırabilecekleri içgörülere erişim sağlayarak analitik yapay zeka modellerinin performansını önemli ölçüde artırır. Gelişmiş özellik mühendisliği, model doğruluğunu iyileştirmek için çok önemlidir.

Bir diğer önemli kullanım alanı ise veri adlandırmadır . Burada, Büyük Dil Modeli (LLM) ajanları otomatik olarak doğru sınıf etiketleri ve açıklamaları oluşturabilir. Yüksek kaliteli eğitim verileri sağlayarak, yüksek performanslı denetimli öğrenme modellerinin geliştirilmesini büyük ölçüde hızlandırabilirler.

Son olarak, ister bir LLM içinde önceden eğitilmiş olsun ister harici veritabanlarında aktif olarak araştırılmış olsun , Büyük Dil Modeli (LLM) ajanlarının bilgisinden yararlanarak , LLM ajanları gelişmiş bir analiz hattının kurulumunu otomatikleştirebilir. LLM ajanları, problem özelliklerine göre uygun algoritmaları ve parametre ayarlarını önerebilir [1], özelleştirilmiş problem çözme stratejilerini uygulamak için kod üretebilir veya hatta hiperparametreleri ince ayar yapmak için otomatik olarak deneyler yürütebilir [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.

Bu yorumlanabilirlik, analitik yapay zeka modellerinin aldığı kararları insan operatörlerin hızlıca anlayabileceği ve harekete geçebileceği bir şekilde açıklamada çok önemli bir rol oynar . Dahası, bu bilgi model geliştiricileri için model çıktılarını doğrulamak, potansiyel sorunları belirlemek ve model performansını iyileştirmek açısından son derece değerli olabilir. 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.

Büyük Dil Modeli (LLM) ajanları, analitik sistemler ve insan kullanıcılar arasında çevirmen görevi görerek 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 bir sistem mimarisi. Diğer yaklaşımlar arasında, uzmanlaşmış bilişsel işlevlere sahip çoklu ajan sistemleri veya belki de bu sistemlerin çapraz eğitimiyle her iki yapay zeka sisteminin yönlerini birleştiren hibrit modeller geliştirmek (tıpkı insanların bütünleşik matematiksel ve dilsel akıl yürütme geliştirmesi gibi) veya büyük ölçekli dil modeli ajanlarını ve analitik yapay zekayı sistematik olarak entegre edilebilen farklı model türleri olarak ele alarak yerleşik topluluk öğrenme tekniklerinden ilham almak yer almaktadır. Gelecekteki olasılıklar sınırsızdır.

Ancak bu durum, büyüleyici araştırma zorluklarını da beraberinde getiriyor. Paylaşılan temsilleri nasıl tasarlayacağız ? Hangi mimari, eşzamansız bilgi alışverişini en iyi şekilde destekler ? Analitik yapay zeka ile ajanlar arasındaki ideal iletişim protokolleri nelerdir ?

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 makale boyunca gördüğümüz gibi, gelecek "Analitik Yapay Zeka vs. Büyük Dil Modeli (LLM) Ajanları" değil, "Analitik Yapay Zeka + Büyük Dil Modeli (LLM) Ajanları" şeklinde olacaktır.

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 için Büyük Dil Modelleri . arXiv, 2024.

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