Log in

goodpods headphones icon

To access all our features

Open the Goodpods app
Close icon
Türkiye'de Dijital Pazarlama - Yapay Zekada Dengeler Değişiyor Deepseek Sahneye Çıktı

Yapay Zekada Dengeler Değişiyor Deepseek Sahneye Çıktı

02/01/25 • 10 min

Türkiye'de Dijital Pazarlama

DeepSeek, yapay zeka alanında devrim niteliğinde yenilikler sunan ve düşük maliyetle yüksek performanslı modeller geliştiren bir Çin merkezli yapay zeka aracıdır.

2023 yılında Liang Wenfeng tarafından kurulan DeepSeek, doğal dil işleme (NLP), kodlama asistanları ve büyük dil modelleri (LLM) konusunda dikkat çeken projelere imza atmıştır.

DeepSeek’in Temel Modelleri ve Gelişimi DeepSeek’in ilk büyük yapay zeka modeli olan DeepSeek Coder, Kasım 2023’te piyasaya sürüldü ve yazılım geliştiricilere yönelik açık kaynaklı bir kodlama asistanı olarak büyük ilgi gördü. Bunu takip eden DeepSeek LLM, 67 milyar parametre ile doğal dil işleme alanında yüksek başarı elde etti. Model, dil anlama ve üretme yetenekleri açısından oldukça ileri seviyede sonuçlar sundu.

2024 yılına gelindiğinde, DeepSeek-V2 duyuruldu ve özellikle uygun maliyetli yapay zeka çözümleri konusunda büyük yankı uyandırdı. Ancak asıl ses getiren model DeepSeek-V3 oldu. Aralık 2024’te piyasaya sürülen ve 671 milyar parametreye sahip bu model, yalnızca 5,58 milyon dolarlık maliyetle geliştirildi. OpenAI ve Google gibi devlerin benzer büyüklükteki modeller için yüz milyonlarca dolar harcadığı düşünüldüğünde, DeepSeek’in bu başarısı dikkat çekici bir gelişme olarak değerlendirildi.

DeepSeek’in Başarısının Ardındaki Faktörler DeepSeek, büyük dil modelleri geliştirme sürecinde verimlilik odaklı bir yaklaşım benimsedi. Bu başarının arkasında birkaç önemli faktör yatıyor:

Optimize Edilmiş Eğitim Süreci: DeepSeek-V3 modeli, yalnızca 55 günde eğitildi. Rakiplerine kıyasla oldukça kısa sürede tamamlanan bu süreç, modelin eğitim maliyetlerini büyük ölçüde azalttı.

Donanım Verimliliği: Eğitim için 2.048 adet Nvidia H800 GPU kullanıldı. OpenAI gibi şirketler çok daha fazla GPU kullanırken, DeepSeek minimum kaynakla maksimum verimi almayı başardı.

Veri Optimizasyonu: Model, 14,8 trilyon token içeren devasa bir veri kümesiyle eğitildi, ancak bu veriler akıllıca optimize edildiği için eğitimin verimli bir şekilde ilerlemesi sağlandı.

Enerji Tasarrufu: DeepSeek, enerji verimliliği sağlayan veri merkezi çözümleriyle işletme maliyetlerini düşük tutarak sektörde yeni bir standart oluşturdu.

DeepSeek’in Şirket Yapısı ve Çalışanları DeepSeek, büyük teknoloji şirketlerinden farklı olarak nispeten küçük ama oldukça yetkin bir ekiple çalışıyor. Çalışan maliyetlerini düşük tutarak, esnek ve yenilikçi bir organizasyon yapısı oluşturmuş durumda. Şirket, aynı zamanda akademik araştırmalar ve açık kaynak topluluklarıyla işbirliği yaparak gelişimini sürdürüyor.

DeepSeek’in Gelecek Planları ve Yapay Zeka Ekosistemine Etkisi DeepSeek, yapay zeka tabanlı kurumsal çözümler, IoT entegrasyonları ve bulut bilişim hizmetleri sunmayı hedefliyor. Özellikle düşük maliyetli yapay zeka çözümleri sayesinde birçok farklı sektörde kendine yer bulması bekleniyor. DeepSeek’in başarısı, teknoloji devleri arasında rekabetin kızışmasına neden olurken, aynı zamanda yapay zekanın daha geniş bir kitleye ulaşmasını da mümkün kılıyor.

DeepSeek Hakkında İlginç Bilgiler

DeepSeek’in modelleri, Çin’in en büyük veri kümelerinden biri üzerinde eğitildi ve Çince doğal dil işleme konusunda rekor kırdı.

Şirketin hedefi, 2030 yılına kadar tamamen otonom çalışan yapay zeka sistemleri geliştirmek.

Modelin eğitim sürecinde yapılan optimizasyonlar, gelecekte daha sürdürülebilir yapay zeka modelleri için önemli bir referans noktası olabilir.

DeepSeek, birçok start-up ve üniversiteyle işbirliği yaparak açık kaynak ekosistemine katkı sağlıyor.

DeepSeek’in sunduğu düşük maliyetli, yüksek verimli yapay zeka çözümleri, önümüzdeki yıllarda sektörün nasıl şekilleneceği konusunda önemli ipuçları veriyor. Sizce DeepSeek, OpenAI ve Google gibi devlere meydan okuyabilir mi? Görüşlerinizi bizimle paylaşmayı unutmayın!

Podcastimi Spotify'da, Apple Podcast'te ve YouTube'da takip etmeyi unutmayın.

Instagram @frktprk

Web Sitesi https://faruktoprak.com

plus icon
bookmark

DeepSeek, yapay zeka alanında devrim niteliğinde yenilikler sunan ve düşük maliyetle yüksek performanslı modeller geliştiren bir Çin merkezli yapay zeka aracıdır.

2023 yılında Liang Wenfeng tarafından kurulan DeepSeek, doğal dil işleme (NLP), kodlama asistanları ve büyük dil modelleri (LLM) konusunda dikkat çeken projelere imza atmıştır.

DeepSeek’in Temel Modelleri ve Gelişimi DeepSeek’in ilk büyük yapay zeka modeli olan DeepSeek Coder, Kasım 2023’te piyasaya sürüldü ve yazılım geliştiricilere yönelik açık kaynaklı bir kodlama asistanı olarak büyük ilgi gördü. Bunu takip eden DeepSeek LLM, 67 milyar parametre ile doğal dil işleme alanında yüksek başarı elde etti. Model, dil anlama ve üretme yetenekleri açısından oldukça ileri seviyede sonuçlar sundu.

2024 yılına gelindiğinde, DeepSeek-V2 duyuruldu ve özellikle uygun maliyetli yapay zeka çözümleri konusunda büyük yankı uyandırdı. Ancak asıl ses getiren model DeepSeek-V3 oldu. Aralık 2024’te piyasaya sürülen ve 671 milyar parametreye sahip bu model, yalnızca 5,58 milyon dolarlık maliyetle geliştirildi. OpenAI ve Google gibi devlerin benzer büyüklükteki modeller için yüz milyonlarca dolar harcadığı düşünüldüğünde, DeepSeek’in bu başarısı dikkat çekici bir gelişme olarak değerlendirildi.

DeepSeek’in Başarısının Ardındaki Faktörler DeepSeek, büyük dil modelleri geliştirme sürecinde verimlilik odaklı bir yaklaşım benimsedi. Bu başarının arkasında birkaç önemli faktör yatıyor:

Optimize Edilmiş Eğitim Süreci: DeepSeek-V3 modeli, yalnızca 55 günde eğitildi. Rakiplerine kıyasla oldukça kısa sürede tamamlanan bu süreç, modelin eğitim maliyetlerini büyük ölçüde azalttı.

Donanım Verimliliği: Eğitim için 2.048 adet Nvidia H800 GPU kullanıldı. OpenAI gibi şirketler çok daha fazla GPU kullanırken, DeepSeek minimum kaynakla maksimum verimi almayı başardı.

Veri Optimizasyonu: Model, 14,8 trilyon token içeren devasa bir veri kümesiyle eğitildi, ancak bu veriler akıllıca optimize edildiği için eğitimin verimli bir şekilde ilerlemesi sağlandı.

Enerji Tasarrufu: DeepSeek, enerji verimliliği sağlayan veri merkezi çözümleriyle işletme maliyetlerini düşük tutarak sektörde yeni bir standart oluşturdu.

DeepSeek’in Şirket Yapısı ve Çalışanları DeepSeek, büyük teknoloji şirketlerinden farklı olarak nispeten küçük ama oldukça yetkin bir ekiple çalışıyor. Çalışan maliyetlerini düşük tutarak, esnek ve yenilikçi bir organizasyon yapısı oluşturmuş durumda. Şirket, aynı zamanda akademik araştırmalar ve açık kaynak topluluklarıyla işbirliği yaparak gelişimini sürdürüyor.

DeepSeek’in Gelecek Planları ve Yapay Zeka Ekosistemine Etkisi DeepSeek, yapay zeka tabanlı kurumsal çözümler, IoT entegrasyonları ve bulut bilişim hizmetleri sunmayı hedefliyor. Özellikle düşük maliyetli yapay zeka çözümleri sayesinde birçok farklı sektörde kendine yer bulması bekleniyor. DeepSeek’in başarısı, teknoloji devleri arasında rekabetin kızışmasına neden olurken, aynı zamanda yapay zekanın daha geniş bir kitleye ulaşmasını da mümkün kılıyor.

DeepSeek Hakkında İlginç Bilgiler

DeepSeek’in modelleri, Çin’in en büyük veri kümelerinden biri üzerinde eğitildi ve Çince doğal dil işleme konusunda rekor kırdı.

Şirketin hedefi, 2030 yılına kadar tamamen otonom çalışan yapay zeka sistemleri geliştirmek.

Modelin eğitim sürecinde yapılan optimizasyonlar, gelecekte daha sürdürülebilir yapay zeka modelleri için önemli bir referans noktası olabilir.

DeepSeek, birçok start-up ve üniversiteyle işbirliği yaparak açık kaynak ekosistemine katkı sağlıyor.

DeepSeek’in sunduğu düşük maliyetli, yüksek verimli yapay zeka çözümleri, önümüzdeki yıllarda sektörün nasıl şekilleneceği konusunda önemli ipuçları veriyor. Sizce DeepSeek, OpenAI ve Google gibi devlere meydan okuyabilir mi? Görüşlerinizi bizimle paylaşmayı unutmayın!

Podcastimi Spotify'da, Apple Podcast'te ve YouTube'da takip etmeyi unutmayın.

Instagram @frktprk

Web Sitesi https://faruktoprak.com

Previous Episode

undefined - Reklam Körlüğü Nedir? Dijital Gürültüde Fark Edilmenin Sırları

Reklam Körlüğü Nedir? Dijital Gürültüde Fark Edilmenin Sırları

Bu bölümü, her zaman podcastlerimi destekleyen, bana her yeni bölümde ilham veren ve motivasyon kaynağım olan sevgili "Ertan Tüfekçi" abime armağan ediyorum.

Reklam körlüğü, kullanıcıların dijital reklamları fark etmemesi veya bilinçli olarak görmezden gelmesi durumudur. Bunun süresi ve yoğunluğu, platform, reklam formatı ve hedef kitlenin alışkanlıklarına göre değişiklik gösterir. Ancak genel olarak:

Reklam Körlüğü Hakkında Önemli Noktalar:

1. Banner Reklamlar:

• Görmezden gelme oranı: %70-80 civarında.

• Ortalama olarak kullanıcılar, banner reklamları bir saniyeden kısa sürede göz ardı edebilir. Bunun nedeni, görsel olarak benzer tasarımların beyin tarafından “önemli olmayan bilgi” olarak kategorize edilmesidir.

2. Sosyal Medya Reklamları:

• Kullanıcılar, sosyal medya akışında bir gönderiye 1-3 saniye arasında odaklanır.

• Reklamların dikkat çekme süresi bu sınırlı zaman dilimiyle sınırlıdır.

3. E-posta Reklamları:

• E-posta açılma oranı sektöre bağlı olarak %20-25 arasındadır.

• Kullanıcılar, spam veya ilgisiz olduğunu düşündükleri e-postaları genellikle birkaç saniye içinde siler.

4. Video Reklamlar:

• Kullanıcıların bir videoda reklamı geçmek için bekleme süresi genelde 5 saniyedir (ör. YouTube reklamları).

• Videonun ilk 3-5 saniyesinde dikkat çekici bir mesaj veya görsel sunulmazsa kullanıcı ilgisini kaybedebilir.

5. Mobil Reklamlar:

• Mobil cihazlarda, kullanıcılar bir reklamı ortalama 1-2 saniyede görmezden gelme eğilimindedir.

Reklam Körlüğünü Azaltmak için Stratejiler

Kişiselleştirme: Kullanıcıların ilgi alanlarına ve davranışlarına uygun reklamlar sunmak.

Dinamik Tasarım: Kullanıcıların dikkatini çekecek yenilikçi ve yaratıcı görseller kullanmak.

Doğal Reklamcılık (Native Ads): Reklamların, kullanıcının içeriğiyle organik bir şekilde bütünleşmesini sağlamak.

Test ve Optimizasyon: Farklı reklam formatlarını A/B testleriyle değerlendirip en etkili olanı seçmek.

Reklam körlüğünü kırmak için doğru hedefleme, yaratıcı tasarım ve kullanıcı odaklı bir yaklaşım benimsemek önemlidir.

Bölümle alakalı ayrıntılı içerikleri web sitem faruktoprak.com'da bulabilirsiniz.

Beni Instagram'dan takip etmeyi unutmayın @frktprk

Next Episode

undefined - Yeni Reklam Platformu Hayırlı Olsun - Meta, Threads Reklamlarının Testine Başladı

Yeni Reklam Platformu Hayırlı Olsun - Meta, Threads Reklamlarının Testine Başladı

Threads, Meta’nın diğer bir sosyal medya platformu. Türkiye’de hatırlarsanız 6 Temmuz 2023’te kullanıma açıldı ve uygulama 24 saat dolmadan 40 milyon kişiye ulaştı.

Peki, Rekabet Kurumu ne dedi? “Yaptığınız doğru değil” diyerek 29 Nisan 2024’te Threads’i Türkiye’de kapattı. Peki ne oldu? Threads, Türkiye’nin ona verdiği cezaları kabul etti, yapması gereken yükümlülükleri yerine getirdi ve 23 Kasım 2024 tarihinde tekrardan Türkiye’de aktif hale geldi. Böylece soruşturma kapandı.

Yaklaşık 2-3 gün önce, yani 24 Ocak’ta Threads bir açıklama yaptı ve “Biz artık Threads’te reklam yayınlamaya başlıyoruz” dedi. Ancak bu reklamlar şimdilik sadece Amerika ve Japonya’da belirli firmalar için test ediliyor.

Türkiye’de ve diğer ülkelerde henüz aktif değil, ancak test süreci tamamlandıktan sonra diğer pazarlara da açılacak.

Threads Türkiye’de kapandığında “Oh, güzel oldu” dedim. Neden mi? Çünkü zaten yeterince sosyal medya platformu var. Bir yenisine daha gerek var mıydı?

Şimdi diyeceksiniz ki, “Threads farklı”. Peki ne kadar farklı? Twitter (ya da X) ile karşılaştırırsak aslında birebir aynısı. Threads’te de yazı yazıyorsunuz, içerik paylaşıyorsunuz, görsel veya video ekliyorsunuz.

Instagram ise daha çok görsel ve işitsel odaklı bir platform. Son zamanlarda Instagram’da Twitter’daki metinlerin ekran görüntüsünü alıp paylaşmak yaygınlaşmıştı. İnsanlar Story’lerinde uzun uzun yazılar yazmaya başlamıştı.

Bunu gören Meta, “O zaman biz de yazı tabanlı bir platform oluşturalım” diyerek Threads’i piyasaya sürdü. Ancak bu süreçte bazı rekabet ihlallerine takıldılar ve Türkiye’de kapatılmak zorunda kaldılar.

Threads, Türkiye pazarına tekrar girmek için gerekli düzenlemeleri yaptı ve şu an aktif. Peki bizi ilgilendiren en önemli konu ne? Reklamlar.

Meta, Threads için yeni bir reklam platformu oluşturmadı. Threads reklamlarını Meta’nın Business Manager (Reklam Yönetim Paneli) üzerinden yönetebileceğiz.

Yani Facebook ve Instagram reklamlarını yönettiğimiz panelden, Threads reklamlarını da yöneteceğiz. Advantage Placement (Akıllı Yerleşimler) seçeneğini açarsanız Threads’e de otomatik olarak reklam verebileceksiniz. Manuel olarak seçim yaparsanız, yakında Threads’i beşinci reklam yerleşimi seçeneği olarak göreceğiz.

Şu anda yalnızca Amerika ve Japonya’daki belirli firmalar için test ediliyor.

Threads’teki reklam modeli Twitter’daki gibi olacak. Yani:

• Üstte bir görsel

• Altında metin

• Başlık kısmı

• “Sponsored” (Reklam) etiketi

Facebook ve Instagram Feed içindeki reklam modellerine benzer bir format olacak.

1. Yeni bir Pixel koduna ihtiyacınız yok.

• Facebook ve Instagram için kullandığınız pixel, Threads için de geçerli olacak.

2. Şimdilik sadece görsel reklam yayınlanabiliyor.

• Video ve diğer formatlar ilerleyen zamanlarda gelebilir.

3. Özel bir Threads reklam tasarımı gerekiyor.

• Instagram ve Facebook görselleriyle birebir uyumlu olmayabilir, Threads’e özel bir tasarım yüklemeniz gerekecek.

Bu sistem, yakında tüm reklam verenler ve ajanslar için kullanılabilir hale gelecek.

Bir sonraki podcast’te Sevgililer Günü’ne özel kampanya stratejilerini konuşacağım.

• 14 Şubat, e-ticaret için harika bir dönem.

• İnsanlar birbirine hediye almaktan hoşlanıyor.

Single’lara özel kampanyalar da yapabilirsiniz!

Sevgililer Günü için satışlarınızı x2 – x3 artırabileceğiniz yöntemleri detaylıca paylaşacağım.

Threads’te Reklam Dönemi BaşladıThreads Gerçekten Gerekli mi?Threads Reklamları Nasıl Çalışacak?Threads’te Hangi Tür Reklamlar Yayınlanacak?Reklam Verenler İçin Önemli Noktalar14 Şubat Sevgililer Günü ve Satış Fırsatları

Episode Comments

Generate a badge

Get a badge for your website that links back to this episode

Select type & size
Open dropdown icon
share badge image

<a href="https://goodpods.com/podcasts/t%c3%bcrkiyede-dijital-pazarlama-339201/yapay-zekada-dengeler-de%c4%9fi%c5%9fiyor-deepseek-sahneye-%c3%a7%c4%b1kt%c4%b1-83386522"> <img src="https://storage.googleapis.com/goodpods-images-bucket/badges/generic-badge-1.svg" alt="listen to yapay zekada dengeler değişiyor deepseek sahneye çıktı on goodpods" style="width: 225px" /> </a>

Copy