Cihaz Üzerinde Yapay Zeka ile Üretkenlik ve Gizlilik: Pratik Yol Haritası

Cihaz üzerinde yapay zeka nedir

Cihaz üzerinde yapay zeka, internet bağlantısı gerektirmeden telefon, tablet veya bilgisayarda çalışan küçük ama yetenekli modelleri ifade eder. Bulut yerine doğrudan cihazda çalıştığı için veriler dışarı çıkmaz, gecikme süresi düşer ve enerji kullanımını siz yönetirsiniz.

Neden fark yaratır

Gecikme: Komut ve yanıt arasında bekleme azalır. Gizlilik: İşlenen metin, ses ve görseller cihazdan ayrılmadan kalır. Dayanıklılık: İnternet olmasa da çalışır.

Sınırlamaları neler

Hesaplama gücü: Küçük modeller, dev bulut modelleri kadar yaratıcı veya kapsamlı olmayabilir. Bellek: Uzun belgeler için özetleme ve bağlam penceresi sınırlı olabilir. Enerji: Sürekli kullanımda pil ve ısı artışı yaşanabilir.

Hangi görevler için ideal

Metin özetleme ve not asistanı

Toplantı notlarını düzenlemek, yapılacaklar listesi üretmek, kısa eylem maddeleri çıkarmak gibi görevlerde küçük dil modelleri hızlı ve yeterli doğruluk sağlar.

E posta ve dosya arama

Yerel arama için gömleme denilen sayısal temsil teknikleri kullanılır. Belgelerinizden anlam temelli arama yaparak kelimesi kelimesine eşleşme aramak zorunda kalmazsınız.

Görüntüde gizli bilgi temizleme

Paylaşmadan önce ekran görüntülerindeki ad, numara ve hesap bilgilerini bulanıklaştırmak üzere cihaz üzerinde çalışan görsel modeller kullanılabilir.

Sesle hızlı komutlar

Çevrimdışı konuşma tanıma ile kısa komutlar yorumlanır, not alınır, randevu eklenir ve tetikleyicilerle iş akışları başlatılır.

Donanım ve yazılım gereksinimleri

Telefon ve tablet

Modern mobil cihazlardaki sinirsel işlem birimleri küçük modelleri akıcı çalıştırır. 4 ila 8 GB RAM genelde yeterlidir. Depolamada model dosyaları birkaç yüz MB ile birkaç GB arası yer kaplar.

Bilgisayar

Güncel CPU ler düşük hassasiyetli sayılarla hız kazanır. Uygun bir GPU varsa daha büyük modeller denenebilir. 8 ila 16 GB RAM rahat kullanım sağlar.

Enerji ve ısınma

İşleme süresini zamanlamak, cihaz şarjdayken ağır işleri yapmak ve işlemci kullanımını sınırlamak pratik çözümlerdir.

Küçük dil modeli seçimi

Boyut ve performans dengesi

Model boyutu arttıkça kalite yükselir ama bellek ve enerji ihtiyacı da artar. 3 ila 7 milyar parametreli modeller çoğu kişisel görev için iyi başlangıçtır.

Türkçe kalitesi

Modelin Türkçe anlama ve yazma becerisini kısa denemelerle ölçün. Adres normalizasyonu, tarihleri doğru anlama ve bağlama uygun ton gibi pratik örnekler kullanın.

Çok modlu seçenekler

Metin artı görsel destekleyen modeller ekran görüntüsü analizi veya PDF şema okuma gibi görevlerde verim sağlar.

Temel teknik kavramlar

Kuantizasyon

Model ağırlıklarının daha az bit ile temsil edilmesi demektir. Kaliteyi çok düşürmeden hız ve bellek tasarrufu sağlar.

Gömleme ve vektör dizini

Metinleri sayısal vektörlere çevirip benzerlik üzerinden arama yapma tekniğidir. Anahtar kelimeye bağlı kalmadan anlamca yakın sonuçlar bulunur.

Bağlam penceresi

Modelin tek seferde okuyabildiği maksimum giriş miktarıdır. Uzun belgeler için parçalama ve art arda özetleme stratejileri gerekir.

Kurulum akışları

Mobilde not asistanı

Adım 1 model dosyasını indirip uygulamaya tanıtın. Adım 2 konuşma tanıma ile sesli notları metne çevirin. Adım 3 kısa özet ve görev listesi oluşturun. Adım 4 etiketleme yaparak arama için gömlemeleri güncelleyin.

Masaüstünde yerel arama yardımcı

Belgeleri klasör bazında tarayıp gömleme dizini oluşturun. Arama çubuğuna doğal dilde yazın ve en ilgili parçaları getirip küçük modele hızlı özetlettirin.

Otomatik veri temizleme

Paylaşım öncesi ekran görüntülerini bir klasöre kopyalayın. Küçük görsel modelle tanınan kişisel alanları bulanıklaştırın ve çıktı dosyalarını ayrı bir klasöre alın.

Gizlilik ve güvenlik

Hassas veri ilkeleri

Kimlik, finans ve sağlık bilgilerini mümkünse modellerin ham çıktısına koymayın. Gerekiyorsa maskeleme yapın. Cihaz şifrelemesini ve kilit ekranını zorunlu tutun.

Tedarik zinciri güvenliği

Model dosyalarını ve uygulamaları güvenilir kaynaklardan edinin. İmzaları doğrulayın ve güncellemeleri düzenli uygulayın.

Açık kaynak lisansları

Model ve kod lisanslarını inceleyin. Ticari kullanım, türev çalışma ve dağıtım koşullarını netleştirin.

Başarıyı ölçmek

Temel metrikler

Tamamlanan görev süresi, düzgünlük oranı, tekrar düzeltme ihtiyacı ve pil etkisi gibi ölçütleri haftalık takip edin.

Hata geri bildirimi

Yanlış veya yetersiz çıktıları örnekleriyle etiketleyin. İstem kalıplarınızı güncelleyin ve küçük model için özel yönergeler oluşturun.

Kurumsal kullanımda tuzaklar

Gölge bilişim

Ekiplerin onaylanmamış araçlar kurmasını engellemek için standart bir yerel yapay zeka paketini ve eğitimini sağlayın.

Model sürüm karmaşası

Sürüm adlarını ve kuantizasyon seçeneklerini envanterde tutun. Üretime kabul edilen sürümler için değişiklik günlüğü oluşturun.

Yol haritası

Hafta 1 tek bir kişisel görev seçin ve cihaz üzerinde çalışan küçük bir modelle uçtan uca çözün. Hafta 2 süreç içindeki tekrarları otomatikleştirin ve performans ölçümleri toplayın. Hafta 3 güvenlik ve yedekleme prosedürlerini ekleyin. Hafta 4 ekip içi paylaşıma uygun olacak şekilde modelleri ve istem şablonlarını paketleyin.