tag Microsoft

Bu sayfada Microsoft etiketi ile işaretlenmiş 4 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

AutoGen, Microsoft Research tarafindan gelistirilmis ve birden fazla yapay zeka ajaninin birbiriyle konusarak karmasik gorevleri tamamlamasina olanak taniyan acik kaynak bir cok-ajanli otomasyon cercevesidir. 2023 yilinda kamuya acilan cerceve, kisa surede yapay zeka ajan ekosisteminin en populer kutuphanelerinden biri haline gelmistir. Temel yapisinda ConversableAgent sinifi yer alir: her ajan mesaj alip gonderebilir, bir LLM'e basvurabilir veya belirlenmis bir fonksiyonu dogrudan cagirabili. En yaygin kullanim deseni AssistantAgent ve UserProxyAgent ciftidir. AssistantAgent, gorev icin Python kodu veya cozum onerir; UserProxyAgent ise bu kodu bir kabuk veya Docker ortaminda yurutup ciktiyi geri bildirir. Bu dongu; kod yazma, hata ayiklama ve yeniden deneme surecini insan mudalesi olmaksizin otomatiklestirir. GroupChat modu birden fazla ajanin tek bir konusmaya katilmasini saglar. Bir arastirma ajani, bir kodlama ajani ve bir kalite kontrol ajani farkli uzmanlik alanlariyla paralel veya sirayla calisabilir. GroupChatManager hangi ajanin ne zaman konusacagini denetler. AutoGen'in onemli ozelligi, LLM bagimsizligidir: OpenAI GPT serisi, Azure OpenAI, Anthropic Claude, yerel LLM'ler ve acik kaynak modeller desteklenir. Bu esneklik, maliyet veya gizlilik kisitlari olan organizasyonlara farkli model kombinasyonlari kullanma ozgurlugu tanir. AutoGen Studio, gorsel bir surukle-birak arayuzu ile ajan akislari tasarlamaya izin verir; Python kodu yazmaya gerek kalmadan ajan grafikleri olusturulabilir. Bu ozellik teknik olmayan kullanicilara AutoGen'e erisim saglayarak kullanim tabanini genisletmistir. **Sik Sorulan Sorular** **AutoGen ile LangChain arasindaki fark nedir?** LangChain zincirleme ve RAG yapilarini on plana cikarir; AutoGen ise ajan konusma protomuzu ve cok-ajan isbirligini birinci sinif vatandas olarak tanimlar. Karmasik cok-ajan senaryolarinda AutoGen genellikle daha az kazan kodu gerektirir. **AutoGen ucretsiz midir?** Evet, MIT lisansi altinda acik kaynaktir. Kullandigi LLM API'leri (ornegin OpenAI) kendi fiyatlandirmalarina sahiptir. **AutoGen uretim ortami icin uygun mudur?** Hata yonetimi, logging ve guvenlik baglami dogru yapilandirildiginda uretimde kullanilabilir. Docker ortaminda kod yurutme izole bir guvenlik katmani saglar. Kritik gorevler icin insan onay noktalarinin yerlestirilmesi onerilen pratiktir. **Hangi LLM'ler AutoGen ile calisir?** GPT-4o, Claude, Gemini, yerel Ollama modelleri ve OpenAI uyumlu API'ye sahip herhangi bir model desteklenir. Konfigure dosyasiyla model listesi kolayca degistirilebilir.

mediation

AutoGen (AutoGen)

arrow_forward flight_takeoff

Copilot (Yapay Zeka Yardımcı Pilotu)

Microsoft Copilot, yapay zeka destekli bir üretkenlik asistanıdır. Başlangıçta GitHub Copilot adıyla kod yazma süreçlerini desteklemek amacıyla piyasaya sürülen bu teknoloji, zamanla Microsoft'un tüm ürün ekosistemine entegre edilerek çok daha kapsamlı bir asistan platformuna dönüşmüştür. Büyük dil modelleri (LLM) üzerine inşa edilen Copilot, kullanıcıların doğal dil aracılığıyla kod üretmesine, metin yazmasına, veri analizi yapmasına ve karmaşık görevleri hızla tamamlamasına olanak tanır. GitHub Copilot, OpenAI'nin Codex modelini temel alarak geliştirilmiş ve milyarlarca satır açık kaynak kodu üzerinde eğitilmiştir. Bu sayede yazılım geliştiriciler, yorum satırları veya fonksiyon imzaları yazdığında Copilot otomatik olarak uygun kod önerileri sunar. Desteklenen diller arasında Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C++ ve daha onlarcası yer almaktadır. IDE entegrasyonları aracılığıyla VS Code, JetBrains ürünleri ve Neovim ile sorunsuz çalışır. Microsoft 365 Copilot ise Word, Excel, PowerPoint, Outlook ve Teams gibi ofis uygulamalarını yapay zeka ile güçlendirir. Word'de uzun belgeler özetlenebilir veya sıfırdan taslaklar oluşturulabilir; Excel'de doğal dil sorularıyla veri analizi yapılabilir; PowerPoint'te içerik açıklamalarından slaytlar otomatik üretilebilir. Bu entegrasyon, bilgi çalışanlarının tekrarlayan görevlere harcadığı zamanı önemli ölçüde azaltmaktadır. Windows Copilot ise işletim sistemi düzeyinde bir asistan olarak görev yapar. Sistem ayarlarını değiştirmek, uygulamaları açmak, web aramalarını özetlemek ve günlük görevlerde rehberlik etmek gibi işlevler sunar. Böylece kullanıcılar, bilgisayarlarıyla daha doğal bir şekilde etkileşim kurabilmektedir. Copilot'un etik ve güvenlik boyutları da önem taşımaktadır. Kod önerilerinin açık kaynak lisanslarıyla uyumu, yanlış veya güvenlik açığı içeren kodların üretilmesi riski ve kurumsal veri gizliliği gibi konular sürekli tartışılmaktadır. Microsoft bu endişeleri gidermek amacıyla kurumsal sürümlerde veri yalıtımı garantileri sunmakta ve sorumlu yapay zeka ilkeleri çerçevesinde geliştirme yapmaktadır. Copilot'un iş akışlarına entegrasyonu, yazılım geliştirme hızını artırırken aynı zamanda geliştiricilerin kalite denetimi ve eleştirel düşünme becerilerini ön plana çıkarmaktadır. Yapay zekanın ürettiği kodu körü körüne kabul etmek yerine, öneriyi değerlendirip iyileştirmek bir beceri haline gelmiştir.

arrow_forward rocket_launch

ONNX Runtime (ONNX Runtime)

ONNX Runtime, Microsoft tarafından geliştirilen çapraz platform yüksek performanslı makine öğrenmesi çıkarım motorudur. ONNX (Open Neural Network Exchange) formatındaki modelleri CPU, GPU, NPU ve özel hızlandırıcılar dahil çeşitli donanımlar üzerinde optimize biçimde çalıştırır. ONNX Runtime'ın temel değeri, eğitim çerçevesi bağımsızlığıdır. PyTorch, TensorFlow, Keras veya Scikit-learn ile eğitilen modeller ONNX formatına dışa aktarıldıktan sonra ONNX Runtime üzerinde çalıştırılabilir; bu sayede eğitim ve dağıtım çerçeveleri birbirinden ayrışır. Dağıtım ortamı PyTorch veya TensorFlow yüklemek yerine çok daha hafif olan ONNX Runtime kütüphanesini kullanır. Performans optimizasyonu için ONNX Runtime çeşitli yürütme sağlayıcıları (execution providers) destekler: CUDA (NVIDIA GPU), TensorRT (NVIDIA hızlandırması), DirectML (Windows GPU), ROCm (AMD GPU), OpenVINO (Intel donanımları) ve CoreML (Apple Silicon). Hangi sağlayıcının kullanılacağı çalışma zamanında otomatik seçilebilir veya elle belirtilebilir. ONNX Runtime Web bileşeni, modeli tarayıcıda WebAssembly veya WebGPU arka ucu aracılığıyla çalıştırır. Bu özellik Transformers.js gibi istemci tarafı AI kütüphanelerinin altyapısını oluşturur; metin gömme, sınıflandırma veya nesne tespiti gibi görevler tarayıcıdan ayrılmadan gerçekleştirilir. Model optimizasyon araçları, grafik birleştirme (graph fusion), sabit katlama (constant folding) ve kuantizasyon (INT8, FP16) gibi tekniklerle çıkarım hızını artırır ve bellek kullanımını azaltır. Bu özellikler özellikle uç cihaz ve mobil dağıtım senaryolarında kritik önem taşır.

arrow_forward looks_4

Phi-4 (Phi-4)

Phi-4, Microsoft Research tarafından Aralık 2024'te yayımlanan 14 milyar parametreli bir küçük dil modelidir (SLM). Phi serisinin dördüncü üyesi olan bu model, "veri kalitesi veri miktarından önemlidir" ilkesini en somut biçimde kanıtlayan yapay zeka çalışmalarından biri hâline gelmiştir. Eğitim sürecinde ham internet verisi yerine büyük modeller (GPT-4) aracılığıyla sentetik olarak üretilmiş yüksek kaliteli matematik problemleri, akıl yürütme örnekleri ve kod veri setleri kullanılmıştır. Dikkatle seçilmiş ders kitabı içerikleri ve akademik metinler de eğitim kümesini güçlendirmiştir. Bu veri felsefesi, Phi-1'den başlayan trendin mantıksal devamıdır ve LIMA makalesinin "az ama öz" hipotezini milyarlarca parametre ölçeğine taşımaktadır. Kıyaslama performansı açısından Phi-4, doktora düzeyi bilim sorularını içeren GPQA Diamond testinde ve AMC/MATH rekabetçi matematik kıyaslamalarında 70 milyar parametreli pek çok modeli geride bırakmıştır. HumanEval ve MBPP kodlama kıyaslamalarında da parametre sayısıyla orantısız bir yetenek sergilemiştir. Model, 16.384 tokenlik bağlam penceresiyle çalışır. MIT lisansı altında HuggingFace'de yayımlanmıştır; hem araştırma hem de ticari kullanıma tamamen açıktır. 8 GB VRAM ile tam hassasiyette çalışırken GGUF/Q4 kuantize versiyonları çok daha mütevazı donanımlarda da çalışabilir. Ollama ve LM Studio gibi popüler araçlarla birkaç komutla kurulabilir. Microsoft, 2025 yılında Phi-4 ekosistemi üzerine yeni üyeler eklemiştir: 3,8 milyar parametreli Phi-4-Mini (mobil ve kenar cihazlar için), akıl yürütmeye odaklanan Phi-4-Reasoning ve çok modlu giriş desteği için Phi-4-Vision. Bu varyantlar, küçük model felsefesinin farklı donanım ve kullanım senaryolarına genişlediğini göstermektedir. Phi-4 özellikle eğitim ve öğretim uygulamaları, adım adım matematik yardımcısı, yerel kodlama asistanı ve kaynak kısıtlı bulut dağıtımı senaryolarında güçlü maliyet-performans dengesi sunan SLM modelleri arasında öne çıkmaktadır. Tüketici sınıfı GPU'ları hedefleyen bu model, API maliyeti olmaksızın güçlü yerel AI çözümleri geliştirmek isteyen geliştiriciler için ideal bir başlangıç noktasıdır.

arrow_forward