2 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 2 / 2
Yayın LLM’leri kullanarak otel incelemelerini görüntü manipülasyonu ile görselleştirme(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2025-08-15) Özdemir, Ata Onur; Giritli, Efe Batur; Can, Yekta SaidDijital çağda müşteri yorumları, özellikle otelcilik sektöründe, karar verme sürecinde önemli bir rol oynamaktadır. Metin tabanlı yorumlar değerli bilgiler sunsa da, potansiyel müşteriler genellikle öznel ifadeleri doğru şekilde yorumlamakta zorlanmaktadır. Araştırmalar, görsel temsillerin anlaşılırlığı artırdığını ve kullanıcı etkileşimini güçlendirdiğini göstermektedir. Bu çalışma, metin tabanlı görüntü manipülasyonu ile yazılı otel yorumlarını orijinal otel görselleri üzerinde değişiklikler yaparak görsel incelemelere dönüştürmeyi amaçlamaktadır. Stable Diffusion modeli kullanılarak yazılı otel yorumları girdileriyle otel odası görüntüleri manipüle edilmiştir. Manipüle edilen görsellerin değerlendirilmesinde SSIM (Structural Similarity Index Measure) ve PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) metrikleri uygulanmıştır. Ayrıca, manipüle edilmiş ve orijinal görüntü örnekleri karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Sonuçlar, modelin küçük ölçekli değişikliklerde başarılı olduğunu, ancak büyük değişikliklerde kalite kaybı yaşadığını göstermektedir.Yayın Büyük dil modelleri için TR-MMLU benchmark’ı: performans değerlendirmesi, zorluklar ve iyileştirme fırsatları(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2025-08-15) Bayram, M. Ali; Fincan, Ali Arda; Gümüş, Ahmet Semih; Diri, Banu; Yıldırım, Savaş; Aytaş, ÖnerDil modelleri, insan dilini anlama ve üretme konularında önemli ilerlemeler kaydetmiş, birçok uygulamada dikkat çekici başarılar elde etmiştir. Ancak, özellikle Türkçe gibi kaynak açısından sınırlı dillere yönelik değerlendirme çalışmaları önemli ˘bir zorluk oluşturmaktadır. Bu sorunu ele almak amacıyla, büyük dil modellerinin (LLM) Türkçe dilindeki dilsel ve kavramsal yeteneklerini değerlendirmek için kapsamlı bir değerlendirme çerçevesi olan Türkçe MMLU (TR-MMLU) benchmark’ını tanıttık. TR-MMLU, Türk eğitim sisteminden 62 bölümdeki 6.200 çoktan seçmeli soruyu içeren, özenle hazırlanmış bir veri setine dayanmaktadır. Bu benchmark, Türkçe doğal dil işleme (NLP) araştırmalarına standart bir çerçeve sunmakta ve büyük dil modellerinin Türkçe metinleri işleme yeteneklerini detaylı bir şekilde analiz etmeyi sağlamaktadır. Çalışmamızda, TR-MMLU üzerinde en güncel büyük dil modellerini değerlendirdik ve model tasarımında iyileştirme gerektiren alanları vurguladık. TRMMLU, Türkçe NLP araştırmalarını ilerletmek ve gelecekteki yeniliklere ilham vermek için yeni bir standart oluşturmaktadır.
