OpenAI, ÖZETİ| DevDay 2024 etkinliği ile yapay zekâ sektöründe yeni bir dönemin sinyallerini verdi. Şirket, etkinlikte büyük ürün lansmanları yerine mevcut yapay zekâ araçları ve API'ler üzerinde iyileştirmelere odaklanarak stratejik bir değişim yaptı.
Bu yılki konferansın ana teması, geliştirici topluluğunu desteklemek ve güçlendirmekti. OpenAI’nin dört büyük yeniliği duyurduğu etkinlikte Vision Fine-Tuning, Realtime API, Model Distillation ve Prompt Caching gibi önemli araçlar tanıtıldı.
Prompt Caching
Prompt Caching, maliyetlerin azaltılması konusunda dikkat çekici bir özellik olarak öne çıkıyor. Bu sistem, geliştiricilere maliyet tasarrufu sunarak, özellikle şirketin ürünlerini sık sık yeniden kullanan uygulamalarda %50'ye varan indirim sağlıyor.
Bu, bütçesi kısıtlı geliştiriciler için önemli bir avantaj sunarken, OpenAI'nin platform ürün müdürü Olivier Godement, yapay zekâ modellerinin son iki yılda maliyetlerini neredeyse 1000 kat düşürdüklerini belirtti.
Vision Fine-Tuning
Vision Fine-Tuning ise yapay zekâ modellerinin görsel anlama yeteneklerini geliştiriyor. Geliştiriciler, bu araç sayesinde modelleri görüntülerle eğiterek farklı sektörlerde yenilikçi çözümler sunabiliyorlar.
Örneğin Güneydoğu Asya’nın lider ulaşım platformu Grab, bu teknolojiyi haritalama hizmetlerinde kullanarak önemli iyileşmeler sağladığını belirtti.
Realtime API
Realtime API, diyalog tabanlı yapay zekâ çözümlerini daha hızlı ve kullanıcı dostu hâle getirmeyi hedefliyor. Araç, özellikle sesli uygulamaların geliştirilmesinde büyük bir rol oynayacak.
Şirketin gösterdiği örneklerden biri olan Wanderlust, kullanıcıların seyahat planlarını doğrudan konuşarak yapabilmesini sağlıyor. Bu tür uygulamaların, müşteri hizmetlerinden eğitime kadar geniş bir kullanım alanı bulunuyor.
Model Distillation
Son olarak Model Distillation, daha küçük yapay zekâ modellerinin büyük ve karmaşık modellerin yeteneklerine daha az maliyetle ulaşmasını mümkün kılıyor.
Model Distillation sayesinde, özellikle kaynakların kısıtlı olduğu alanlarda yapay zekâ uygulamalarını yaygınlaştırma potansiyelinin altı çiziliyor.
Editor : Şerif SENCER
