###### 17 Eylül 2024



Meta, diğer birçok önde gelen teknoloji şirketi gibi, [Llama](https://llama.meta.com/) olarak bilinen kendi üretken yapay zeka modelini geliştirdi. Llama'yı diğerlerinden ayıran şey açık yapısıdır; geliştiricilerin onu oldukça özgür bir şekilde indirip kullanmasına izin verir, ancak akılda tutulması gereken bazı koşullar vardır. Bu yaklaşım, Anthropic'in Claude'u, [OpenAI'nin GPT-4o](https://openai.com/index/hello-gpt-4o/) ([ChatGPT](/news/ai-at-your-'ninarkasındakimotor) gibi modellerle tezat oluşturuyor. Fingertips-chatgpt-app-now-available-for-mac-2024-07-02)) ve yalnızca API'ler aracılığıyla kullanılabilen Google'ın Gemini'si.

Geliştiricilere daha fazla esneklik sağlamak için Meta, Llama'nın bulutta barındırılan sürümlerini sunmak üzere AWS, Google Cloud ve Microsoft Azure gibi bulut hizmet sağlayıcılarıyla ortaklık kurdu. Ek olarak Meta, geliştiricilerin modeli kendi özel gereksinimlerini karşılayacak şekilde ince ayar yapmaları ve uyarlamaları için süreci basitleştiren araçlar geliştirdi.

Aşağıda Llama'nın neler yapabileceği, sunduğu farklı versiyonlar ve onu nasıl etkili bir şekilde kullanabileceğinizi içeren ayrıntılı bir açıklaması bulunmaktadır.

## Lama nedir?

Lama yalnızca bir model değildir; aşağıdakiler gibi bir dizi modeli kapsar:

- Lama 8B

- Lama 70B

- Lama 405B

En son sürümler (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B ve Llama 3.1 405B) Temmuz 2024'te yayınlandı. Bu modeller, farklı dillerdeki web sayfaları, genel kod, çevrimiçi olarak sunulan dosyalar gibi çok çeşitli veri kaynakları üzerinde eğitilir. ve diğer yapay zeka sistemleri tarafından üretilen sentetik veriler.

Llama 3.1 8B ve 70B, dizüstü bilgisayarlardan sunuculara kadar çeşitli cihazları çalıştırabilen kompakt modellerdir. Llama 3.1 405B ise genellikle veri merkezi donanımı gerektiren büyük ölçekli bir modeldir. Daha küçük modeller 405B kadar güçlü olmasa da daha hızlı performans sunarlar ve daha az depolama ve gecikme süresi için optimize edilmiştir.

Tüm Lama modelleri, yaklaşık 100.000 kelimeyi (veya 300 sayfalık metni) işlemelerine olanak tanıyan 128.000 jetonluk bir bağlam penceresi içerir. Bu yaklaşık olarak Uğultulu Tepeler veya Harry Potter ve Azkaban Tutsağı gibi kitapların uzunluğu kadardır. Uzun bir bağlam penceresi, modelin güncel belgelerden ve verilerden gelen bilgileri korumasına yardımcı olarak konunun dışına çıkma riskini azaltır.

## Lama Ne Yapabilir?

Diğer üretken yapay zeka modelleri gibi Llama da kodlama, basit matematik sorularını yanıtlama ve belgeleri sekiz dilde özetleme gibi çeşitli görevlerde yardımcı olabilir: İngilizce, Almanca, Fransızca, İtalyanca, Portekizce, Hintçe, İspanyolca ve Tayca. PDF'ler ve e-tablolar gibi dosyaları analiz etmek gibi çoğu metin tabanlı görevi gerçekleştirebilir, ancak şu anda görüntü oluşturma veya işleme becerisine sahip değildir; bu, gelecekte değişebilir.

Lama modelleri, çeşitli görevleri gerçekleştirmek için üçüncü taraf uygulamalar, araçlar ve API'lerle entegre edilebilir. Güncel olaylarla ilgili soruları yanıtlamak için Brave Search'ü, matematik ve bilim sorguları için Wolfram Alpha API'sini ve kod doğrulama için bir Python yorumlayıcısını kullanacak şekilde yapılandırılmışlardır. Meta'ya göre Llama 3.1, üzerinde açıkça eğitim verilmeyen bazı araçları bile kullanabiliyor ancak bu özelliğin güvenilirliği hala belirsiz.

## Lamayı Nerede Kullanabilirsiniz?

Doğrudan Llama'ya bağlanmak istiyorsanız Meta AI sohbet robotu deneyimi Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus ve Meta.ai gibi platformlarda desteklenir.

Geliştiriciler için Llama indirilebilir ve birçok popüler bulut platformuna ölçeklendirilebilir. Meta, Llama'yı barındırmak için aralarında Nvidia, Databricks, Groq, Dell ve Snowflake'in de bulunduğu 25'ten fazla şirketle ortaklık kurdu. Bu iş ortaklarının çoğu, Llama'nın özel verilere erişmesine veya daha verimli çalışmasına olanak tanıyan ek araçlar sağlar.

Meta, daha küçük Llama modellerinin, özellikle de 8B ve 70B'nin, sohbet robotları çalıştırmak veya kod oluşturmak gibi genel amaçlar için kullanılmasını öneriyor. Öte yandan, daha büyük olan Llama 405B, bilgiyi daha büyük bir modelden daha küçük bir modele aktarmanın yanı sıra diğer modelleri eğitmek için sentetik veriler üretmeyi içeren model damıtma gibi görevler için daha uygundur.

Aylık 700 milyondan fazla kullanıcısı olan uygulamaları çalıştıran geliştiricilerin, Lama'ya erişim sağlamak için Meta'dan özel bir lisans alması gerekir ve bu, Meta'nın takdirine bağlı olarak verilecektir.

## Meta Lama için Hangi Araçları Sunuyor?

Meta, Lama'nın güvenliğini artırmak için çeşitli araçlar sunmuştur:

1. **Llama Guard:** Nefret söylemi, kendine zarar verme ve telif hakkı ihlali gibi sorunlu içerikleri tanımlayan bir denetleme çerçevesi.

2. **Prompt Guard:** Lama'yı güvenlik önlemlerini aşmaya çalışan zararlı mesajlardan korumak için özel olarak tasarlanmış bir araç.

3. **CyberSecEval:** Otomatik sosyal mühendislik ve saldırgan siber faaliyetler gibi tehditlere odaklanarak model güvenliğini değerlendiren bir siber güvenlik risk değerlendirme paketi.

Örneğin, Llama Guard, Llama'ya girilen veya oluşturulan zararlı veya yasa dışı içeriği tespit ederek geliştiricilerin hangi kategorilerin engelleneceğini özelleştirmesine olanak tanır. Prompt Guard, modeli manipüle etmeye çalışan "mesaj enjeksiyon saldırılarına" karşı savunmaya odaklanır. CyberSecEval, Llama modelleriyle ilişkili güvenlik risklerini değerlendirmek için kriterler sunar.

## Lama'nın Sınırlamaları

Diğer üretken yapay zeka modelleri gibi Lama'nın da sınırlamaları ve potansiyel riskleri vardır. Ana endişelerden biri Meta'nın Lama'yı eğitmek için telif hakkıyla korunan materyalleri kullanıp kullanmadığıdır. Böyle bir durumda kullanıcılar, modelin oluşturduğu telif hakkıyla korunan içerikten dolayı sorumlulukla karşı karşıya kalabilir.

Son raporlar, yasal uyarılar almasına rağmen Meta'nın yapay zeka eğitimi için telif hakkıyla korunan e-kitaplar kullandığını gösteriyor. Şirket aynı zamanda Instagram ve Facebook'tan gelen içerikleri de model eğitimine dahil ederek kullanıcıların bu durumdan vazgeçmesini zorlaştırıyor. Meta, aralarında şirketin telif hakkıyla korunan materyalleri izinsiz kullandığını iddia eden Sarah Silverman gibi yazarların da bulunduğu çok sayıda davayla karşı karşıya.

Lama hatalı veya güvenli olmayan kodlar üretebileceğinden programlama önemli bir husustur. Geliştiricilerin yapay zeka tarafından oluşturulan herhangi bir kodu uygulamalarına uygulamadan önce bir insan uzmanının incelemesini sağlamaları kritik önem taşıyor.

Meta'nın Llama modeli, geliştiricilere önemli ölçüde esneklik ve fırsatlar sunarken, beraberinde gelen potansiyel riskleri ve sınırlamaları da bilmek önemlidir.

–

_Size Code Labs Academy tarafından sağlanmıştır - Lideriniz_ [_Çevrimiçi Kodlama Eğitim Kampı_](/) _Geleceğin Teknoloji Yenilikçileri için._



###### Resim Kredisi: Meta

thumbnail_Llama-Use-Case_Header_16x9-1.webp

Llama-Use-Case_Header_16x9-1.webp

Meta Lama nedir? Geliştiriciler için Açık Yapay Zeka Modeline Kapsamlı Bir Bakış

###### 17 Eylül 2024

Halen Waterloo Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi öğrencisi olan Jacob Jackson, [Tabnine](https://www.tabnine.com/get-free-90-day-trial/?utm_term=tabnine\&utm_campaign=%5BUS) kurucu ortağı oldu. %5D+%7C+%5Ben%5D+%7C+%5Bdesktop%5D+%7C+%5BArama:Marka%5D+%7C+%5BTabnine%5D\&utm_source=adwords\&utm_medium=ppc\&hsa_acc=4311736126\&hsa_cam=21073527735\&hsa_grp =159292934283\&hsa_ad =713438295758\&hsa_src=g\&hsa_tgt=kwd-915660947489\&hsa_kw=tabnine\&hsa_mt=e\&hsa_net=adwords\&hsa_ver=3\&gad_source=1\&gclid=CjwKCAjw0aS3BhA3EiwAKaD2Z Si_B04PfNmu2pEw62uZL71RUlGpSu2J1k_0CDSFuIosfG5tgV4fVRoCod8QAvD_BwE), yapay zeka kodlama asistanı şirketi, kariyerine yapay zeka alanında erkenden başlıyor . 2019'da Jackson final sınavlarını bitirirken Tabnine yaklaşık 60 milyon dolar risk sermayesi topladı ve Codata'ya satıldı. Bundan sonra, geliştirici iş akışlarını iyileştirecek yeni bir şirket kurma kararı aldığı 2022 yılına kadar [OpenAI](https://openai.com/)'da stajyer olarak çalışmaya başladı.

Jackson, Tabnine ile olan deneyimini genişleten ancak ChatGPT ve GitHub Copilot gibi yapay zeka araç geliştirmelerinden aldığı ilham sayesinde önemli teknoloji geliştirmeleri içeren bir yapay zeka kodlama platformu olan [Supermaven](https://supermaven.com/)'u geliştirdi. Supermaven'in şirket içi yapay zeka modeli Babble, aynı anda çok sayıda kodu analiz etmesine olanak tanıyan milyon jetonluk bir açılır pencereye sahiptir. Bu, modelin, son verileri "unutmadan" veya konudan sapmadan büyük girdileri işlemesine olanak tanıyarak doğru kod üretmede modeli daha güvenilir hale getirir.

Supermaven, 1 milyon [token](https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them) ile Google'ın Code Assist gibi rakipleriyle eşleşiyor; buna rağmen Magic gibi bazı AI kodlama platformlarının çok daha büyük açılır pencereler sunduğunu (Magic 100 milyon jetonu destekliyor). Jackson'a göre Supermaven'in benzersiz özelliği, yenilikçi iç sinir mimarisinin mümkün kıldığı azaltılmış gecikme süresidir. Ek olarak platformun geliştiricinin kod deposunu işlemesi yalnızca 10-20 saniye sürüyor, kodlama kurallarını ve API'leri öğreniyor, böylece büyük kod tabanlarıyla bile hızlı çalışmaya devam edebiliyor.

Yapay zeka kodlama araçları pazarının hızla büyümesi ve [tahminlere göre](https://www.polarismarketresearch.com/press-releases/ai-code-tools-market) 2032 yılına kadar 27,17 milyar dolara ulaşması bekleniyor. 1,8 milyondan fazla GitHub Copilot kullanıcısı, yapay zekayı halihazırda süreçlerine entegre eden birçok geliştirici arasında yer alıyor. Ancak sektörün, özellikle fikri mülkiyet ve veri gizliliği söz konusu olduğunda aşılması gereken birçok engeli var. PIN'in ifşa edilmesinden korkan birçok şirket, yapay zeka kodlama araçlarını kullanmakta tereddüt ediyor. Ek olarak, telif hakkıyla korunan kodun bazı durumlarda yapay zeka modelleri tarafından yeniden oluşturulduğu ve geliştiricilerin bunu farkına varmadan çalışmalarına dahil etmeleri durumunda yasal tehlikeye maruz kaldıkları biliniyor. .

Jackson, [Techcrunch ile yaptığı bir konuşmada](https://techcrunch.com/2024/09/16/ai-coding-assistant-supermaven-raises-cash-from-openai-and-perplexity-founders/) şunu vurguladı: Supermaven sistem performansını en üst düzeye çıkarmak için verileri kısa bir süre korur; modellerini oluşturmak için tüketici verilerini kullanmaz. Eğitim sırasında tehlikeli içeriğe maruz kalmayı azaltarak, halka açık kodlara odaklanıldığını vurguladı ancak Babble'ın IP korumalı kod üzerinden öğretilmesi olasılığını da tamamen göz ardı etmedi.

Supermaven'in popülaritesi, bu engellere rağmen, platformu kullanan 35.000'den fazla geliştiriciyle önemli ölçüde arttı. Şirketin Şubat ayında faaliyete geçmesinden bu yana kullanıcı tabanı üç katına çıktı ve bu müşterilerin çoğu premium planlara kaydoluyor. Şirketin yıllık sürekli geliri 1 milyon dolara ulaştı.

Platformun başarısı nedeniyle yatırımcılar dikkat çekiyor. Geçtiğimiz günlerde Supermaven, şirketin ilk dış yatırım turunu tamamlayarak melek yatırımcılardan ve aralarında Perplexity ve OpenAI kurucu ortakları John Schulman ve Denis Yarats'ın da bulunduğu Bessemer Venture Partners'tan 12 milyon dolar topladığını açıkladı. Para, Supermaven'in şu anda beta aşamasında olan metin editörünü geliştirmek ve daha fazla geliştiriciyi işe almak için kullanılacak ve şirketin hızla büyüyen bilgisayar kodlama yapay zekası alanında uzun vadeli başarıya ulaşması sağlanacak.

thumbnail_charlesdeluvio-pjAH2Ax4uWk-unsplash (1) (1).webp

charlesdeluvio-pjAH2Ax4uWk-unsplash (1) (1).webp

Supermaven Yatırımcı Desteği Kazandı: Geliştirici İş Akışlarını Optimize Eden Yapay Zeka Aracı

###### 13 Eylül 2024



Meta, içeriği etiketleme konusundaki yaklaşımını [güncelliyor](https://about.fb.com/news/2024/04/metas-approach-to-labeling-ai-geneated-content-and-manipulated-media/) Instagram, Facebook ve Threads'teki AI araçları tarafından düzenlendi veya değiştirildi. Daha önce doğrudan kullanıcı adının altında görünen "AI Insights" etiketi, artık AI kullanılarak değiştirilen içerikler için gönderiler menüsüne taşınacak.

Şirket, etiketin Meta'nın tamamen yapay zeka tarafından oluşturulduğunu tanımladığı içerikte görünmeye devam edeceğini söyledi. Etiket, AI araçları kullanılarak düzenlenen içerikte daha az görünür olsa da, tamamen AI girdisi ile oluşturulan içerikte hala net bir şekilde görülebilecektir.

Meta, içeriğin endüstri standardı sinyallere veya kullanıcı açıklamasına göre etiketlenip etiketlenmediğine ilişkin bilgi sunacağını duyurdu. Gelecek hafta uygulanacak bu değişiklik, tüm platformlarda "içerikte kullanılan yapay zekanın kapsamını daha iyi yansıtmayı" amaçlıyor.

Yapay zeka bilgi etiketinin görünürlüğünün azaltılmasıyla, özellikle düzenleme araçları giderek daha karmaşık hale geldikçe, kullanıcıların yapay zeka tarafından düzenlenen içerik tarafından daha kolay kandırılabileceğine dair endişeler ortaya çıkıyor.

Bu, Meta'nın yapay zeka ile ilgili içeriği etiketleme biçimini ilk değiştirişi değil. Temmuz ayında şirket, etiketin gerçek fotoğraflara yanlış şekilde uygulandığını düşünen fotoğrafçılardan şikayetler aldıktan sonra etiketi "Yapay Zeka ile Yapıldı" yerine "Yapay Zekadan Bilgi" olarak değiştirdi. Meta, orijinal ifadenin kafa karıştırıcı olduğunu ve yalnızca yapay zeka araçlarıyla düzenlenmiş olsalar bile belirli görsellerin tamamen yapay zeka tarafından oluşturulduğu şeklinde yorumlanabileceğini kabul etti.

—

_Size Code Labs Academy tarafından sağlanmıştır - Lideriniz_ [_Çevrimiçi Kodlama Eğitim Kampı_](/) _Geleceğin Teknoloji Yenilikçileri için._



###### Resim Kredisi: Meta

thumbnail_meta-ai-web.webp

meta-ai-web.webp

Meta, Düzenlenen ve Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan İçerik için Sosyal Platformlardaki Yapay Zeka Etiketlemesini Değiştiriyor

###### 13 Eylül 2024

Rajeev Behera'nın yeni İK firması [Every](https://www.every.io/)'nin yüksek riskli bir girişim mi yoksa parlak bir fikir mi olduğu konusunda görüşler farklı olsa da, girişim ortalığı karıştırıyor. Küçük firmalar için hepsi bir arada platform bordro, işe alım ve harcama yönetimini entegre eder. Bu pazar halihazırda Gusto, Rippling ve Deel gibi köklü oyuncuların yanı sıra Mercury ve Brex gibi gelecek vaat eden şirketlerle dolu. Ancak Behera'nın destekçileri onun stratejisinin benzersiz olduğundan emin görünüyor. Geçtiğimiz günlerde Every, Okta Ventures, Base10 Partners, Y Combinator ve Redpoint Ventures liderliğindeki A Serisi bağış toplama turunda 22,5 milyon dolar topladı.

Behera'nın erken aşamadaki firmalara verdiği önem ve ayırt edici teklif stratejisi, onun vizyonunu farklı kılan unsurlardır. Her biri küçük firmalara ücretsiz kuruluş hizmetleri sağlıyor, ardından ticari banka hesapları kuruyor ve önemli arka ofis desteği sağlıyor. Muhasebe gibi ekstra modüller için değişim ücretleri ve SaaS ücretleri gelir üretir.

[Behera](https://techcrunch.com/2024/09/12/why-y-combinator-companies-are-flocking-to-new-banking-hr-startup-every/) Every'in gelişmiş araçlar geliştirdiğini açıkladı bordro, bankacılık ve gider yönetimi için. Kurucuları erkenden cezbetmek için artık ücretsiz kuruluş hizmetleri sunuyorlar. Kişiselleştirilmiş bir oturuma dahil olan girişimler, bankacılık, maaş bordrosu, İK, muhasebe, vergiler ve devlet uyumluluğunu kapsayan kapsamlı bir sisteme erişim kazanır. Ek olarak kurucular, diğer girişimcilerle bağlantı kurabilecekleri ve içgörülerini paylaşabilecekleri özel bir Slack kanalından da yararlanıyor.

Every'yi kullanarak kuruluşlarını tamamladıktan sonra müşteriler genellikle Rippling gibi rakiplerin platformlarını kullanmak yerine buna bağlı kalıyor. İlk beş yıl boyunca büyümelerini teşvik edecek araçlara sahip olan Every'nin konsantrasyonu, 200'den az çalışanı olan şirketler üzerindedir.

Behera'nın yaklaşımı, en kârlı müşterilerinin eninde sonunda Every'den daha fazla hizmet talep edeceğini öngörmesi bakımından benzersizdir; en azından Every, daha büyük şirketlere yardımcı olabilecek büyüme aşamasındaki bir fintech'e dönüşene kadar.

Behera'nın [Y Combinator](https://www.ycombinator.com/) (YC) ile ilişkisi Herkesin gelişiminin hayati bir bileşeni oldu. Deneyimli bir girişimci olan Behera, hızlandırıcının ağından yararlandı ve herkes YC'nin Yaz 2023 grubunun bir parçasıydı. Önceki iş çabası olan Reflektive, 100 milyon dolardan fazla sermaye artırımının ardından 2021 yılında satın alındı. Ayrıca YC danışmanı eşi Surbhi Sarna da başarılı bir girişimcidir. Bu nedenle Every'nin müşterilerinin yaklaşık yarısı YC'nin kapsamlı startup ağı üzerinden geldi.

YC destekli diğer üç girişim olan Rippling, Gusto ve Deel onlarla rekabet etse de Every'in YC ekosistemiyle yakın bağları önemli bir avantaj. Bu, Behera'nın platformun bileşenlerini sıfırdan oluşturma konusundaki uygulamalı yaklaşımının yanı sıra yatırımcıları da cezbetti.

Behera, Seri A bağış toplama turunu denetleyen Redpoint'ten Alex Bard'ın yardımıyla işletmenin ilk 50 müşterisi için müşteri satışlarını, desteğini ve ürün tasarımını kişisel olarak denetledikten sonra daha fazla personel işe aldı. Zaten Every kullanan firmaların parlak referanslarını okuduktan sonra diğer risk sermayedarları da aynısını yaptı.

İki haftadan kısa bir sürede Behera aktif olarak yeni yatırımcılar aramadan A Serisi para güvence altına alındı. Şirketin değeri kamuya açıklanmasa da tahminler 112,5 milyon dolar olduğunu gösteriyor. Ek fon, Every'in ilk başarısını sağlayan ücretsiz kuruluş ve katılım hizmetlerini desteklemek ve şu anda yaklaşık 20 kişiden oluşan mühendislik kadrosunu büyütmek için kullanılacak.

Meta Lama nedir? Geliştiriciler için Açık Yapay Zeka Modeline Kapsamlı Bir Bakış

Supermaven Yatırımcı Desteği Kazandı: Geliştirici İş Akışlarını Optimize Eden Yapay Zeka Aracı

Meta, Düzenlenen ve Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan İçerik için Sosyal Platformlardaki Yapay Zeka Etiketlemesini Değiştiriyor

İK Startup'larından Her Biri 22,5 Milyon Dolarlık A Serisi Finansman Sağlıyor ve Mühendislik Ekibini Sadece İki Haftada Genişletiyor