ChatGPT'ye alternatifler mi arıyorsunuz? Açık kaynak seçenekleri, Google alternatifleri ve ücretsiz çevrimiçi araçlar dahil olmak üzere kodlama, doğal dil işleme ve yazma için yapay zeka destekli en iyi platformları keşfedin. Her platformun artılarını ve eksilerini keşfedin ve ihtiyaçlarınıza en uygun olanı bulun

ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen ve insan benzeri konuşmaları simüle etmek için yapay zeka kullanan büyük bir dil modelidir.

Harika bir Open Ai diyebiliriz ama bunun da bir miktar kapasitesi var, aynı anda sadece sınırlı kişiler kullanıyor.

Bu nedenle, ChatGPT ile aynı şekilde çalışan bazı en iyi AI araçlarını ve yazılımlarını bulduk.

Böylece, sizin için en iyi seçeneği seçebilirsiniz.

ChapGPT'nin gerçekte ne olduğunu bilmek çok önemlidir, çünkü çoğunuz ChatGPT'nin her sorunuza cevap verebilecek bir Chatbot olduğunu düşünür, ancak bu sadece ChatGPT'nin bir özelliğidir, bu yüzden konuyu daha ayrıntılı olarak açıklamama izin verin.

ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilmiş, çok çeşitli istemlere, sorulara ve konuşma konularına insan benzeri yanıtlar üretebilen bir dil modelidir .

İnternetten geniş bir metin veri kümesi üzerinde eğitilmiştir ve sorulara yanıtlar verebilir, makaleler yazabilir, makaleleri özetleyebilir ve hatta yaratıcı yazılar üretebilir. ChatGPT, insan dili kullanımını taklit edecek şekilde tasarlanmıştır ve farklı yazı stillerine ve tonlarına uyum sağlayabilir.

ChatGPT gibi araçlar, Article Spinner araçlarını piyasadan tamamen kaldırdı. AI içerik oluşturucu araçları yeni içerik oluşturduğundan, bu da optimize edilmiştir.

Diğer içerik oluşturucularla karşılaştırıldığında ChatGPT'nin dezavantajları:

Sınırlı çıktı uzunluğu: Diğer bazı içerik oluşturucularla karşılaştırıldığında, ChatGPT'nin nispeten kısa bir maksimum çıktı uzunluğu vardır ve bu da belirli uygulamalar için kullanışlılığını sınırlayabilir.

Çıktı üzerinde daha az kontrol: ChatGPT'nin çıktısı bağımsız olarak oluşturulur; bu, daha fazla kullanıcı girdisine izin veren diğer içerik oluşturuculara kıyasla kullanıcıların, ürettiği belirli içerik üzerinde daha az kontrole sahip olduğu anlamına gelir.

Daha yüksek kaynak kullanımı: ChatGPT, içerik oluşturmak için çok sayıda bilgi işlem kaynağı gerektirir, bu da diğer bazı içerik oluşturuculara kıyasla kullanımı daha pahalı ve zaman alıcı hale getirebilir.

Daha düşük özelleştirme seçenekleri: Diğer bazı içerik oluşturucularla karşılaştırıldığında ChatGPT, biçimlendirme veya stil verme gibi özelleştirme için daha az seçenek sunar.

Sınırlı görüntü veya video oluşturma: ChatGPT'nin birincil çıktısı metin tabanlıdır, bu da diğer içerik oluşturucularla karşılaştırıldığında görüntü veya video gibi görsel içerik oluşturmak için yararlı olmayabileceği anlamına gelir.

Sınırlı alan bilgisi: ChatGPT'nin çıktısı, üzerinde eğitildiği verilerle sınırlıdır; bu da, bu alanlar için özel olarak tasarlanmış diğer içerik oluşturuculara kıyasla niş veya özel konularda içerik oluşturmak için daha az yararlı olabilir.

Tekrarlanan çıktı potansiyeli: ChatGPT, eğitim verilerindeki kalıplara dayalı olarak çıktı ürettiğinden, diğer bazı içerik oluşturuculara göre tekrarlanan içerik üretmeye daha yatkın olabilir.

Kullanıcı girişinden sınırlı öğrenme yeteneği: ChatGPT'nin kullanıcı girdisinden öğrenme ve zaman içinde çıktısını iyileştirme yeteneği, makine öğrenimi veya diğer gelişmiş teknikleri kullanan diğer bazı içerik oluşturucularla karşılaştırıldığında sınırlıdır.

Uzun biçimli içerik için daha az uygun: ChatGPT'nin kısa maksimum çıktı uzunluğu, daha uzun çıktıya izin veren diğer içerik oluşturuculara kıyasla onu makaleler veya raporlar gibi daha uzun biçimli içerik oluşturmak için daha az uygun hale getirebilir.

Yapılandırılmış içerik oluşturma konusunda sınırlı yetenek: ChatGPT'nin çıktısı öncelikle metin tabanlıdır; bu, özellikle bu kullanım durumları için tasarlanmış diğer içerik oluşturuculara kıyasla formlar veya şablonlar gibi yapılandırılmış içerik oluşturmak için daha az yararlı olabileceği anlamına gelir.

Bu AI İçerik Oluşturucu araçları,

burada daha ayrıntılı olarak ChatGPT'nin bazı sınırlamaları verilmiştir:

Sınırlı eğitim verileri: ChatGPT'nin performansı ve çıktısı, aldığı eğitim verilerinin kalitesi ve miktarıyla doğrudan ilişkilidir. Büyük miktarda veri üzerinde eğitilirken, bu veriler olası tüm dil kullanımını temsil etmeyebilir ve bu da çıktısında sınırlamalara neden olur.

Alana özgü bilgi eksikliği: ChatGPT'nin eğitim verileri çok çeşitli konuları kapsar, ancak belirli özel konular veya sektörler hakkında yeterli veriye sahip olmayabilir, bu da onu bu alanlar için içerik oluşturmada daha az etkili hale getirir.

Çok modlu girişi işleme zorluğu: ChatGPT, öncelikle metin verilerini işlemek için tasarlanmıştır ve resimler, videolar veya ses gibi diğer yöntemleri içeren girdileri işleyemeyebilir.

Sınırlı yorumlanabilirlik : ChatGPT genellikle gramer açısından doğru ve sözdizimsel olarak sağlam çıktılar üretirken, belirli çıktılara nasıl ulaştığını yorumlamak zor olabilir. Bu, açıklanabilirlik veya şeffaflığın önemli olduğu uygulamalarda kullanışlılığını sınırlayabilir.

Metnin ötesinde akıl yürütememe: ChatGPT, metin verilerini işlemekle sınırlıdır ve metinde sunulan bilgilerin ötesinde akıl yürütme yeteneğine sahip değildir. Bu, ek bilgi veya bağlama dayalı muhakeme gerektiren uygulamalarda daha az etkili olabilir.

Bağlamı anlama konusunda sınırlı yetenek: ChatGPT, gramer açısından doğru ve sözdizimsel olarak sağlam metinler üretebilse de, kullanıldığı belirli bağlamı her zaman anlayamayabilir. Bu, oluşturduğu içeriğin, özellikle ChatGPT'nin aşina olmadığı belirli bir alanda veya sektörde kullanıldığında alakasız, uygunsuz veya hatalı olabileceği anlamına gelir.

Uzun biçimli içerik oluşturma zorluğu: ChatGPT'nin nispeten kısa bir maksimum çıktı uzunluğu vardır ve bu, makaleler veya raporlar gibi daha uzun biçimli içerik oluşturmadaki kullanışlılığını sınırlayabilir.

Bilgi işlem kaynaklarına bağımlılık: ChatGPT, içerik oluşturmak için erişilebilirliğini ve ölçeklenebilirliğini sınırlayabilen önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektirir. ChatGPT'yi düşük kaliteli cihazlarda veya sınırlı internet erişimi olan alanlarda çalıştırmak zor olabilir, bu da belirli uygulamalar için kullanışlılığını sınırlayabilir.

Rahatsız edici veya uygunsuz içerik oluşturma potansiyeli: ChatGPT, özellikle dayandığı eğitim verileri önyargılı veya saldırgan bir dil içeriyorsa, bazen rahatsız edici veya uygunsuz içerik üretebilir. ChatGPT, bu riski azaltmak için belirli veri türleri üzerinde eğitilebilirken, tüm izleyiciler için uygun olmayan içerik üretme riski her zaman vardır.

Kullanıcıları duygusal olarak meşgul etme konusunda sınırlı yetenek: ChatGPT, bilgilendirici veya ilgi çekici içerikler üretebilse de, kullanıcılarla bir insanın yapabileceği şekilde duygusal bir bağ veya yakınlık kuramayabilir. Bu, duygusal katılım veya empati gerektiren uygulamalarda kullanışlılığını sınırlayabilir.

Yine OpenAI tarafından geliştirilen GPT-2 ve GPT-3 dahil olmak üzere, ChatGPT'ye benzer birkaç başka dil modeli ve sohbet robotu uygulaması vardır.

Diğer benzer uygulamalar arasında IBM Watson, Google AI ve Amazon Lex bulunur. Bu uygulamaların tümü, doğal dilde yanıtlar oluşturmak ve müşteri hizmetleri sorularını yanıtlamaktan pazarlama kampanyaları için içerik oluşturmaya kadar çok çeşitli görevlerde yardım sağlamak üzere tasarlanmıştır.

IBM Watson, makine öğrenimi, doğal dil işleme ve veri analitiği yeteneklerini içeren bir yapay zeka ve kognitif bilgi işlem teknolojileri paketidir.

Özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Dili Anlama: Watson, deyimler ve argo dahil olmak üzere insan dilini anlayabilir ve analiz edebilir.
2. Konuşmadan Metne: Watson, konuşmayı gerçek zamanlı olarak metne dönüştürebilir.
3. Metinden Konuşmaya: Watson, metni kulağa doğal gelen konuşmaya dönüştürebilir.
4. Görsel Tanıma: Watson, nesneleri, yüzleri ve sahneleri tanımak için görüntüleri ve videoları analiz edebilir.
5. Kişilik İçgörüleri: Watson, bir kişinin kişilik özelliklerini, ihtiyaçlarını ve değerlerini anlamak için metni analiz edebilir.
6. Keşif: Watson, öngörüler ve trendler elde etmek için belgeler ve web sayfaları gibi yapılandırılmamış verileri analiz edebilir.
7. Asistan: Watson, kişiselleştirilmiş müşteri desteği sağlayabilir ve sık sorulan soruları yanıtlayabilir.
8. Knowledge Studio: Watson, belirli iş sorunlarını çözmek için özel makine öğrenimi modellerini eğitebilir ve devreye alabilir.

Genel olarak IBM Watson, sağlık, finans ve müşteri hizmetleri dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde kullanılabilen güçlü ve çok yönlü bir araçtır. ve bu nedenle IBM'i en iyi ChatGPT Alternatifleri listesinde öne çıkardık.

Bard AI, geniş ölçekte insan benzeri yazılı içerik oluşturmak için gelişmiş AI ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanan doğal bir dil oluşturma platformudur.

Özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. İçerik Otomasyonu: Bard AI, insan müdahalesi olmadan ürün açıklamaları, blog gönderileri ve sosyal medya gönderileri gibi yüksek kaliteli yazılı içerikler üretebilir.
2. Çok Dilli Destek: Bard AI, İngilizce, İspanyolca, Fransızca ve Almanca dahil olmak üzere birden çok dilde içerik üretebilir.
3. SEO Optimizasyonu: Bard AI, arama motorlarının görünürlüğünü ve sıralamasını iyileştirmek için oluşturulan içeriği optimize edebilir.
4. Ton ve Tarz: Bard AI, bilgilendirici, ikna edici veya eğlenceli gibi belirli bir ton ve stille eşleşen içerik üretebilir.
5. Özelleştirme: Bard AI, belirli veri kümeleri üzerinde eğitilebilir ve belirli iş ihtiyaçlarını ve hedeflerini karşılayan içerik oluşturmak için özelleştirilebilir.

Genel olarak, Bard AI, geniş ölçekte yüksek kaliteli yazılı içerik oluşturmak isteyen işletmeler ve içerik oluşturucular için güçlü bir araçtır. İçeriğin genel kalitesini ve tutarlılığını geliştirirken zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlayabilir.

ChatGPT ve Google Bert

ChatGPT ve Google BERT, doğal dil işlemede kullanılan iki popüler AI dil modelidir. ChatGPT, denetimsiz öğrenmeyi kullanarak çok çeşitli girdilere bağlamsal olarak uygun yanıtlar üreten genel amaçlı bir modeldir.

Bununla birlikte, alana özgü sınırlı bilgisi ve yorumlanabilirliği, onu uzmanlaşmış endüstriler veya alanlar için daha az etkili hale getirebilir. Bunun aksine Google BERT, denetimli öğrenmeyi kullanarak belirli bağlamları anlamak ve belirli alanlara özgü içerik oluşturmak için tasarlanmış daha özel bir modeldir.

Ancak eğitim verileri, diğer alanlardaki çok yönlülüğünü sınırlayabilen belirli bir alanla sınırlıdır. Sonuç olarak model seçimi, uygulamanın özel gereksinimlerine ve oluşturulması gereken içeriğin türüne bağlıdır.

Amazon Lex, ChatGPT gibi başka bir yapay zekadır. Geliştiricilerin ses ve metin kullanarak konuşma arabirimleri veya sohbet robotları oluşturmasını sağlayan bir hizmettir. Kullanıcılar ve uygulamalar arasında çok çeşitli etkileşimleri etkinleştirmek için doğal dil anlayışını ve otomatik konuşma tanımayı kullanır .

Özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Otomatik Konuşma Tanıma: Amazon Lex, konuşmayı metne dönüştürerek kullanıcıların ses kullanarak sohbet robotuyla etkileşime geçmesini sağlayabilir.
2. Doğal Dil Anlayışı: Amazon Lex, kullanıcı girişinin amacını ve bağlamını anlayarak uygun yanıtlar vermesini sağlar.
3. Çok Yönlü Görüşmeler: Amazon Lex, görüşmenin birden çok aşamasında bağlamı koruyarak daha doğru ve kişiselleştirilmiş yanıtlar vermesini sağlayabilir.
4. Diğer AWS Hizmetleriyle Entegrasyon: Amazon Lex, daha karmaşık etkileşimler sağlamak için Amazon S3, Lambda ve DynamoDB gibi diğer AWS hizmetleriyle entegre edilebilir.
5. Çoklu Platform Desteği: Amazon Lex, web, mobil ve mesajlaşma uygulamaları dahil olmak üzere çeşitli platformlarda devreye alınabilir.
6. Özelleştirme: Amazon Lex, önceden oluşturulmuş şablonlar ve araçlar kullanılarak veya özel konuşma akışları oluşturularak özelleştirilebilir.

Genel olarak, Amazon Lex, uygulamaların ve hizmetlerin kullanıcı deneyimini iyileştirebilecek konuşma arabirimleri oluşturmaya yönelik güçlü bir araçtır. Sağlık, finans ve müşteri hizmetleri dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde kullanılabilir.

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach), Facebook AI Research (FAIR) tarafından BERT mimarisine dayalı olarak geliştirilmiş bir dil modelidir. Doğal dil metnini anlama ve üretme yeteneğini geliştirmek için büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitildi. Özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Büyük Eğitim Veri Kümesi: RoBERTa, doğal dil metinlerini anlama ve üretme yeteneğini geliştirmek için kitaplar, web sayfaları ve Wikipedia dahil olmak üzere çeşitli metin kaynaklarından oluşan devasa bir veri kümesi üzerinde eğitildi.
2. Daha İyi Ön Eğitim Teknikleri: RoBERTa, modelin performansını iyileştirmek için dinamik maskeleme ve daha büyük parti boyutları gibi gelişmiş ön eğitim teknikleri kullanır.
3. Yüksek Performans: RoBERTa, duyarlılık analizi, adlandırılmış varlık tanıma ve soru yanıtlama dahil olmak üzere çeşitli doğal dil işleme görevlerinde son teknoloji sonuçlara ulaşmıştır.
4. Transfer Öğrenimi: RoBERTa, belirli doğal dil işleme görevleri için daha küçük veri kümelerinde ince ayar yapılabilir, bu da onu çok çeşitli uygulamalar için çok yönlü ve verimli bir araç haline getirir.
5. Açık Kaynak: RoBERTa, doğal dil işleme tekniklerinin daha fazla geliştirilmesine ve iyileştirilmesine olanak tanıyan açık kaynaklıdır ve araştırma topluluğu tarafından kullanılabilir.

Genel olarak, RoBERTa, doğal dil işlemede en son teknolojiyi önemli ölçüde geliştiren güçlü ve çok yönlü bir dil modelidir. Geniş eğitim veri seti ve gelişmiş ön eğitim teknikleri, çok çeşitli doğal dil işleme görevlerinde son teknoloji sonuçlar elde etmesini sağlamıştır.

Meena, Google tarafından gelişmiş sinir ağları ve doğal dil işleme teknikleri kullanılarak geliştirilmiş, son teknoloji ürünü bir açık alan sohbet robotudur. Daha insan benzeri bir deneyim yaratmak amacıyla önceki sohbet robotlarına göre daha konuşkan ve ilgi çekici olacak şekilde tasarlandı.

Özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Büyük Eğitim Veri Kümesi: Meena, çok çeşitli konuları anlama ve bunlara yanıt verme yeteneğini geliştirmek için gerçek dünya konuşmalarından oluşan geniş ve çeşitli bir veri kümesi üzerinde eğitildi.
2. Çok Yönlü Konuşmalar: Meena, daha doğal ve ilgi çekici etkileşimlere izin vererek, konuşmanın birden çok dönüşünde bağlamı koruyabilir.
3. Empati ve Kişilik: Meena, daha insan benzeri bir kişiliğe ve empati ve duygu gösterme yeteneğine sahip olacak şekilde tasarlandı, bu da etkileşimleri daha ilişkilendirilebilir ve ilgi çekici hale getiriyor.
4. Açık Alan: Meena, çok çeşitli konu ve sorulara yanıt verebilir ve bu da onu çeşitli kullanım durumları için çok yönlü bir sohbet robotu haline getirir.
5. Değerlendirme Metrikleri: Meena, Duyarlılık ve Spesifiklik Ortalaması (SSA) ve yakın zamanda tanıtılan Hugging Face's Generation Olasılığı (GL) dahil olmak üzere yüksek kaliteli sohbetlere katılma yeteneğini daha iyi ölçen yeni metrikler kullanılarak değerlendirildi.

Genel olarak Meena, daha ilgi çekici ve insan benzeri etkileşimler yaratmaya odaklanan chatbot teknolojisinde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. bu, ChatCPT'ye Benzer şekilde çalışır.

XLNet, Google yapay zeka araştırmacıları tarafından geliştirilmiş ve doğal dil metnini anlama ve oluşturma becerisini geliştirmek için genelleştirilmiş bir otoregresif ön eğitim yöntemi kullanan bir dil modelidir.

Permütasyona dayalı bir eğitim yaklaşımı kullanarak BERT gibi diğer dil modellerinin sınırlamalarının üstesinden gelmek için tasarlanmıştır . Özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Genelleştirilmiş Otoregresif Ön Eğitim: XLNet, girdi dizisinin tüm olası permütasyonlarını modelleyen genelleştirilmiş bir otoregresif ön eğitim yöntemi kullanır ve karmaşık dil yapılarını işleme yeteneğini geliştirir.
2. Daha Büyük Bağlam: XLNet, önceki dil modellerine göre daha uzun bağlamları modelleyerek, doğal dil metnini daha iyi anlamasını ve oluşturmasını sağlar.
3. İyileştirilmiş Performans: XLNet, soru yanıtlama, duyarlılık analizi ve metin sınıflandırma dahil olmak üzere bir dizi doğal dil işleme görevinde son teknoloji sonuçlara ulaşmıştır.
4. Transfer Öğrenimi: XLNet, belirli doğal dil işleme görevleri için daha küçük veri kümelerinde ince ayar yapılabilir, bu da onu çok çeşitli uygulamalar için çok yönlü ve verimli bir araç haline getirir.
5. Açık Kaynak: XLNet, doğal dil işleme tekniklerinin daha fazla geliştirilmesine ve iyileştirilmesine olanak tanıyan açık kaynaklıdır ve araştırma topluluğu tarafından kullanılabilir.

Genel olarak XLNet, önceki modellerin sınırlamalarının üstesinden gelmeye ve çok çeşitli görevlerde performansı geliştirmeye odaklanarak, doğal dil işleme teknolojisinde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor.

Genelleştirilmiş otoregresif ön eğitim yöntemi ve daha uzun bağlamları modelleme yeteneği, doğal dil metnini daha iyi anlamasını ve oluşturmasını sağlayarak onu çeşitli uygulamalar için güçlü bir araç haline getirir. ve bu yüzden en iyi ChatGPT Alternatifleri listesinde XLNet'ten bahsettik.

ChatSonic, AI yazma araçlarında uzmanlaşmış bir şirket olan Writesonic tarafından geliştirilen bir chatbot oluşturma platformudur. Kullanıcıların herhangi bir kodlama deneyimi gerektirmeden çeşitli kullanım durumları için sohbet botları oluşturmasını sağlamak için doğal dil işleme (NLP) teknolojisini kullanır.

Özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Kullanımı Kolay Arayüz: ChatSonic, kullanıcıların kolay ve hızlı bir şekilde sohbet botları oluşturmasını sağlayan kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir.
2. Özelleştirilebilir Şablonlar: ChatSonic, müşteri desteği, müşteri adayı oluşturma ve satış dahil olmak üzere çeşitli kullanım durumları için özelleştirilebilir sohbet robotu şablonları sağlar.
3. Yapay Zeka Destekli: ChatSonic, sohbet robotlarının kullanıcı sorgularını doğal ve konuşmaya dayalı bir şekilde anlamasını ve yanıtlamasını sağlamak için doğal dil işleme (NLP) teknolojisini kullanır.
4. Çok Kanallı Destek: ChatSonic sohbet botları, web siteleri, sosyal medya platformları ve mesajlaşma uygulamaları dahil olmak üzere çeşitli kanallarda konuşlandırılabilir.
5. Analitik ve Öngörüler: ChatSonic, katılım oranları ve kullanıcı memnuniyeti gibi ölçümler dahil olmak üzere chatbot performansına ilişkin analizler ve içgörüler sağlar.

Genel olarak, ChatSonic, sohbete dayalı ve ilgi çekici sohbet robotu deneyimleri oluşturmak için yapay zekanın gücünden yararlanan, güçlü ve kullanımı kolay bir sohbet robotu oluşturma platformudur.

Özelleştirilebilir şablonları ve çok kanallı desteği, onu çeşitli kullanım durumları için çok yönlü bir araç haline getirirken, analitiği ve içgörüleri, chatbot performansını optimize etmek için değerli bilgiler sağlar.

ChatGPT ve ChatSonic

ChatGPT ve ChatSonic, doğal dil işlemeyi kullanan iki yapay zeka sohbet robotu aracıdır . ChatGPT, çok çeşitli girdilere metin tabanlı yanıtlar üretebilen , ancak bir insan sohbet robotunun kişiliğinden ve empatisinden yoksun olabilen genel amaçlı bir dil modelidir.

Buna karşılık ChatSonic, kullanıcılarla kişiselleştirilmiş ve empatik konuşmalar oluşturmak için doğal dil işleme ve makine öğrenimini kullanan bir sohbet robotu aracıdır. Kullanıcıların tercihlerine uyum sağlamak ve onlarla daha insani bir şekilde etkileşim kurabilmek için tasarlanmıştır.

Özetle, ChatGPT metin tabanlı girdilere bağlamsal olarak uygun yanıtlar vermede etkiliyken, ChatSonic kullanıcılarla kişiselleştirilmiş ve empatik konuşmalar oluşturmaya odaklanan özel bir araçtır . Araç seçimi, kullanıcının özel ihtiyaçlarına ve sağlanması gereken sohbet robotu deneyiminin türüne, ister kullanıcılarla daha işlevsel veya kişiselleştirilmiş bir görüşme olsun, bağlıdır.

DialoGPT (Dialogue Generative Pre-trained Transformer), Microsoft Research Asia tarafından geliştirilen büyük ölçekli bir üretken dil modelidir.

GPT mimarisine dayalıdır ve doğal dil konuşmalarında insan benzeri yanıtlar üretme yeteneğini geliştirmek için büyük miktarda konuşma verisi üzerinde önceden eğitilmiştir.

Özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Konuşmayı Anlama: DialoGPT, konuşma bağlamında doğal dili anlamak ve oluşturmak için tasarlanmıştır, bu da onu sohbet botları veya diyalog sistemleri oluşturmak için çok uygun hale getirir.
2. Büyük Ölçekli Eğitim: DialoGPT, çok çeşitli konuşma modellerini anlamasına ve bağlamsal olarak alakalı yanıtlar üretmesine olanak tanıyan, büyük bir konuşma verisi veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiştir.
3. Yüksek Performans: DialoGPT, Konuşma Zekası Mücadelesi de dahil olmak üzere birçok doğal dil işleme kıyaslamasında en son teknolojiye sahip sonuçlar elde etti.
4. Aktarım Öğrenimi: DialoGPT, belirli diyalog görevleri için daha küçük veri kümelerinde ince ayar yapılabilir, bu da onu diyalog sistemleri ve sohbet botları oluşturmak için çok yönlü ve verimli bir araç haline getirir.
5. Açık Kaynak: DialoGPT, doğal dil işleme tekniklerinin daha fazla geliştirilmesine ve iyileştirilmesine olanak tanıyan açık kaynaklıdır ve araştırma topluluğu tarafından kullanılabilir.

Genel olarak, DialoGPT, diyalog sistemleri ve sohbet botları için doğal dil işlemede son teknolojiyi önemli ölçüde geliştiren güçlü ve çok yönlü bir dil modelidir.

Büyük ölçekli eğitimi ve konuşma anlayışı, onu sohbet botları oluşturmak için çok uygun hale getirirken , transfer öğrenme yetenekleri, çok çeşitli diyalog görevlerine uyarlanmasını sağlar.

CoPilot, OpenAI tarafından geliştirilen yapay zeka destekli bir kod tamamlama aracıdır. Yazılmakta olan kodun bağlamına dayalı olarak kod parçacıkları, işlevler ve diğer programlama yapıları önererek yazılım geliştiricilerin kodu daha hızlı ve verimli bir şekilde yazmalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

Özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Bağlamsal Kod Önerileri: CoPilot, yazılmakta olan kodun içeriğini analiz etmek ve ilgili kod parçacıklarını, işlevleri ve diğer programlama yapılarını önermek için makine öğrenimini kullanır.
2. Çok Modlu Girdi: CoPilot, doğal dil sorguları ve kod parçacıkları da dahil olmak üzere çeşitli girdi modlarını destekleyerek geliştiricilerin onunla kendilerine en doğal gelen şekilde etkileşim kurmasına olanak tanır.
3. Kod Oluşturma: CoPilot, geliştiricilerin üst düzey açıklamalara dayalı olarak hızla yeni kod oluşturmasına izin vererek, istenen işlevselliğin doğal dil tanımından tüm kod dosyalarını oluşturabilir.
4. Kişiselleştirme: CoPilot, bireysel geliştiricilerin kod modellerinden ve tercihlerinden öğrenebilir ve zaman içinde daha kişiselleştirilmiş ve ilgili kod önerileri sağlayabilir.
5. Popüler IDE'lerle Entegrasyon: CoPilot, Visual Studio Code gibi popüler tümleşik geliştirme ortamlarıyla (IDE'ler) bütünleşerek, geliştiricilerin bunu normal kodlama iş akışlarının bir parçası olarak sorunsuz bir şekilde kullanmalarına olanak tanır.

Genel olarak CoPilot, akıllı ve bağlamsal olarak alakalı kod önerileri sağlayarak üretkenliklerini ve verimliliklerini önemli ölçüde artırabilen yazılım geliştiriciler için güçlü bir araçtır .

Bireysel geliştirici modellerinden ve tercihlerinden öğrenme yeteneği, onu karmaşık veya büyük ölçekli yazılım projelerinde çalışan geliştiriciler için özellikle değerli bir araç haline getirir. işte bu yüzden en iyi ChatGPT Alternatifleri listesinde COPilot'tan söz ettik.

Tabnine, yazılım geliştiricilere akıllı kod önerileri sağlamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanan, yapay zeka destekli bir kod tamamlama aracıdır. Temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Bağlamsal Kod Önerileri: Tabnine, yazılmakta olan kodun içeriğini analiz etmek ve ilgili kod parçacıklarını, işlevleri ve diğer programlama yapılarını önermek için makine öğrenimini kullanır.
2. Multimodal Girdi: Tabnine, doğal dil sorguları ve kod parçacıkları dahil olmak üzere çeşitli girdi modlarını destekler ve geliştiricilerin onunla kendilerine en doğal gelen şekilde etkileşim kurmasına olanak tanır.
3. Platformlar Arası Destek: Tabnine, çok çeşitli programlama dillerini destekler ve Visual Studio Code, JetBrains ve Sublime Text dahil olmak üzere birçok popüler tümleşik geliştirme ortamıyla (IDE'ler) entegre olur.
4. Kişiselleştirme: Tabnine, bireysel geliştiricilerin kod modellerinden ve tercihlerinden öğrenebilir ve zaman içinde daha kişiselleştirilmiş ve ilgili kod önerileri sağlayabilir.
5. Kod Oluşturma: Tabnine, geliştiricilerin üst düzey açıklamalara dayalı olarak hızlı bir şekilde yeni kod oluşturmasına izin vererek, istenen işlevselliğin doğal dil tanımından tüm kod dosyalarını oluşturabilir.
6. Hızlı ve Hafif: Tabnine, küçük bir bellek alanı ve düşük CPU kullanımı ile hızlı ve hafif olacak şekilde tasarlanmıştır.

Genel olarak Tabnine, akıllı ve bağlamsal olarak alakalı kod önerileri sağlayarak yazılım geliştiricilerin üretkenliğini ve verimliliğini önemli ölçüde artırabilen güçlü bir araçtır .

Bireysel geliştirici modellerinden ve tercihlerinden öğrenme yeteneğinin yanı sıra çok çeşitli programlama dilleri ve platformları için desteği, onu her türden geliştirici için değerli bir araç haline getirir.

Elsa Speaks, Google'ın Konuşma Teknolojileri ekibi tarafından geliştirilen yapay zeka destekli bir metinden konuşmaya (TTS) sesli yardımcıdır. Yazılı metni çeşitli dillerde ve seslerde kulağa doğal gelen konuşmaya dönüştürmek için tasarlanmıştır.

Temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Çok Dilli Destek: Elsa Speaks, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, İtalyanca, Japonca ve diğerleri dahil olmak üzere çok çeşitli dilleri destekler.
2. Birden Çok Ses: Elsa Speaks, her dil için birden çok ses sunarak kullanıcılara ihtiyaçlarına en uygun sesi seçme olanağı verir.
3. Yüksek Kaliteli Ses: Elsa Speaks, kulağa doğal gelen, yüksek kaliteli ses üretmek için gelişmiş konuşma sentezi algoritmaları kullanır.
4. Özelleştirme Seçenekleri: Elsa Speaks, kullanıcıların sentezlenen konuşmanın hızını, perdesini ve sesini özelleştirmesine ve daha doğal bir ses oluşturmak için duraklamalar ve başka efektler eklemesine olanak tanır.
5. Basit Entegrasyon: Elsa Speaks, sohbet robotları, sanal asistanlar ve diğer sesle etkinleştirilen teknolojiler dahil olmak üzere çok çeşitli uygulama ve cihazlara kolayca entegre edilebilir.

Genel olarak, Elsa Speaks, sentezlenmiş konuşmaya dayanan uygulamaların ve cihazların kullanıcı deneyimini önemli ölçüde geliştirebilen güçlü bir TTS aracıdır.

Çok çeşitli dilleri ve sesleri desteklemesinin yanı sıra yüksek kaliteli ses ve özelleştirme seçenekleri, onu hem geliştiriciler hem de kullanıcılar için değerli bir araç haline getiriyor.

DeepL, çeşitli dillerde yüksek kaliteli çeviriler sağlamak için nöral makine çevirisi algoritmalarını kullanan yapay zeka destekli bir dil çeviri hizmetidir. Temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Yüksek Kaliteli Çeviriler: DeepL, genellikle diğer makine çevirisi hizmetlerinden daha doğru olan yüksek kaliteli çeviriler üretmek için gelişmiş sinirsel makine çevirisi algoritmaları kullanır.
2. Geniş Dil Desteği: DeepL, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, İtalyanca, Felemenkçe, Lehçe, Rusça ve diğerleri dahil olmak üzere çok çeşitli dilleri destekler.
3. Özelleştirilebilir Çeviri Kalitesi: DeepL, hızlı ve kaba çeviriden yavaş ve kesin çeviriye kadar değişen seçeneklerle kullanıcıların çeviri kalitesini ihtiyaçlarına göre özelleştirmesine olanak tanır.
4. Diğer Araçlarla Entegrasyon: DeepL, web tarayıcıları, Microsoft Office ve WordPress gibi popüler içerik yönetim sistemleri dahil olmak üzere diğer araç ve platformlarla kolayca entegre edilebilir.
5. Kullanıcı Dostu Arayüz: DeepL'nin kullanıcı arayüzü, kullanıcıların metni hızlı ve verimli bir şekilde çevirmesini kolaylaştıran temiz ve kullanımı kolay bir arayüz ile basit ve sezgisel olacak şekilde tasarlanmıştır.

Genel olarak, DeepL, kullanıcılar ve işletmeler için çevirilerin doğruluğunu ve verimliliğini önemli ölçüde artırabilen güçlü bir dil çeviri aracıdır.

Çok çeşitli dilleri desteklemesi, özelleştirilebilir çeviri kalitesi ve diğer araçlarla kolay entegrasyonu, onu düzenli olarak metin çevirmesi gereken herkes için değerli bir araç haline getirir.

Dialogflow, Google tarafından geliştirilmiş bir doğal dil işleme (NLP) platformudur. Geliştiricilerin sohbet robotları, sesli asistanlar ve müşteri hizmetleri botları gibi çeşitli uygulamalar için konuşma arabirimleri oluşturmasına olanak tanır.

Dialogflow'un özellikleri şunları içerir:

1. Doğal Dil Anlayışı: Dialogflow, kullanıcı girdisini analiz etmek ve bunun arkasındaki amacı anlamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.
2. Çoklu Platform Desteği: Dialogflow, geliştiricilerin Google Asistan, Amazon Alexa, Facebook Messenger ve daha fazlasını içeren çeşitli platformlar için sohbet robotları ve sesli asistanlar oluşturmasına olanak tanır.
3. Diğer Google Hizmetleriyle entegrasyon: Dialogflow, Google Cloud Speech-to-Text, Google Cloud Text-to-Speech ve Google Analytics gibi diğer Google hizmetleriyle entegre edilebilir.
4. Özelleştirilebilir Yanıtlar: Dialogflow, geliştiricilere sohbet robotlarının, sesli yardımcılarının ve müşteri hizmetleri botlarının yanıtlarını kullanıcının amacına göre özelleştirme yeteneği sağlar.
5. Kullanıcı Yönetimi : Dialogflow, geliştiricilerin kullanıcılarını ve sohbet botu veya sesli asistanla etkileşimlerini yönetmelerine olanak tanır.
6. Önceden Oluşturulmuş Şablonlar: Dialogflow, geliştiricilere yaygın kullanım durumları için önceden oluşturulmuş şablonlar sağlayarak sohbet botları ve sesli asistanlar oluşturmayı kolaylaştırır.
7. Analitik: Dialogflow, geliştiricilere sohbet robotlarının veya sesli yardımcılarının nasıl kullanıldığını anlamalarına ve iyileştirme alanlarını belirlemelerine yardımcı olacak analitik sağlar.

Genel olarak Dialogflow, geliştiricilere çeşitli uygulamalar için gelişmiş konuşma arabirimleri oluşturmak için ihtiyaç duydukları araçları sağlayan güçlü bir platformdur. ve en iyi ChatGPT Alternatifleri listesinde Dialogflow'u düşünmemizin nedeni budur.

Dil Modellerinden Gömme anlamına gelen ELMo, Allen Institute for AI (AI2) tarafından AllenNLP (Doğal Dil İşleme) projesinin bir parçası olarak geliştirilen derin bağlamsallaştırılmış bir kelime temsil modelidir.

Kelimelerin sabit boyutlu vektör temsilleri olan kelime gömmeleri oluşturmak için sinir ağı tabanlı bir yaklaşımdır.

ELMo'yu Word2Vec ve GloVe gibi geleneksel kelime gömme tekniklerinden ayıran şey, kelimelerin sabit olanlar yerine dinamik, bağlama bağlı temsillerini oluşturmasıdır.

ELMo, bağlama bağlı anlam nüanslarını yakalamasına izin veren gömme kelimesini oluşturmak için tüm cümleyi ve çevreleyen bağlamı dikkate alır.

ELMo'nun bazı temel özellikleri şunlardır:

• Derin bağlamsallaştırılmış temsiller: ELMo tarafından oluşturulan kelime yerleştirmeleri, tüm cümleyi ve çevresindeki bağlamı hesaba katarak bağlama bağlı anlamı yakalamasına izin verir.
• Yüksek kaliteli kelime temsilleri: ELMo kelime yerleştirmelerinin, duygu analizi, metin sınıflandırma ve adlandırılmış varlık tanıma dahil olmak üzere çeşitli doğal dil işleme görevlerinde diğer son teknoloji tekniklerden daha iyi performans gösterdiği gösterilmiştir.
• Önceden eğitilmiş modeller mevcuttur: ELMo modelleri, büyük metin korporası üzerinde önceden eğitilmiştir ve araştırmacıların ve geliştiricilerin bunları kendi projelerinde kullanmalarına izin verecek şekilde halka açık olarak indirilebilir.
• Diğer NLP araçlarıyla entegrasyon: ELMo yerleştirmeleri, performanslarını artırmak için nöral makine çevirisi ve soru yanıtlama sistemleri gibi diğer NLP modellerine girdi olarak kullanılabilir.

ELMo, doğal dil işleme için güçlü bir araçtır ve duygu analizi, metin sınıflandırması ve dil çevirisi gibi çeşitli alanlarda uygulamalar bulmuştur.

SpaCy, Python'da yazılmış açık kaynaklı bir doğal dil işleme (NLP) kitaplığıdır. Verimli, kullanımı kolay ve ölçeklenebilir olacak şekilde tasarlanmıştır.

SpaCy'nin temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Dil Analizi: SpaCy, belirteçleştirme, adlandırılmış varlık tanıma (NER) ve konuşma parçası (POS) etiketleme gibi bir dizi dilsel açıklama sağlar.
2. Önceden Eğitilmiş Modeller: SpaCy, NER ve POS etiketleme gibi bir dizi NLP görevi için önceden eğitilmiş modeller sağlar. Bu modeller olduğu gibi kullanılabilir veya belirli bir uygulama için ince ayar yapılabilir.
3. Özelleştirilebilir İşlem Hatları: SpaCy, kullanıcıların özel modeller veya algoritmalar eklemek de dahil olmak üzere kendi özel işlem hatlarını oluşturmalarına olanak tanır.
4. Kolay Entegrasyon: SpaCy, TensorFlow ve PyTorch gibi makine öğrenimi çerçeveleri dahil olmak üzere diğer Python kitaplıklarıyla kolayca entegre olacak şekilde tasarlanmıştır.
5. Hızlı ve Verimli: SpaCy, hızlı ve verimli olacak şekilde tasarlanmıştır, bu da onu büyük miktarda metni işlemeye uygun hale getirir.
6. Birden Çok Dil Desteği: SpaCy, İngilizce, Almanca, İspanyolca, Fransızca, İtalyanca, Felemenkçe ve Portekizce dahil olmak üzere birden çok dili destekler.
7. Aktif Topluluk: SpaCy, düzenli güncellemeler ve eklenen yeni özellikler ile aktif bir geliştiriciler ve kullanıcılar topluluğuna sahiptir.

Genel olarak SpaCy, çok çeşitli uygulamalar için uygun olan güçlü ve esnek bir NLP kitaplığıdır. Önceden eğitilmiş modelleri, özelleştirilebilir ardışık düzenleri ve çoklu dil desteği, onu metin sınıflandırma, duygu analizi ve daha fazlası gibi NLP görevleri için popüler bir seçim haline getirir.

NLTK (Natural Language Toolkit), insan dili verileriyle çalışmak için bir Python kitaplığıdır. Metin sınıflandırma, tokenleştirme, kök çıkarma, etiketleme, ayrıştırma ve semantik analiz gibi görevler için çok çeşitli araçlar sağlar.

NLTK'nin bazı temel özellikleri şunlardır:

• Kapsamlı dil işleme araçları koleksiyonu: NLTK, metin sınıflandırması, simgeleştirme, kök çıkarma, etiketleme, ayrıştırma ve anlamsal analiz için bir dizi dil işleme aracı sunarak onu çeşitli NLP görevleri için çok yönlü bir araç haline getirir.
• Kullanımı kolay arayüzler: NLTK, araçlarını ve modellerini kullanmak için kullanıcı dostu arayüzler sağlayarak, farklı uzmanlık düzeylerine sahip kullanıcılar tarafından erişilebilir olmasını sağlar.
• Geniş dil modelleri yelpazesi: NLTK, farklı diller için önceden eğitilmiş çeşitli modellere erişim sağlayarak farklı dillerdeki metin verilerinin işlenmesini ve analiz edilmesini kolaylaştırır.
• Sağlam topluluk desteği: NLTK, geliştirilmesine ve desteklenmesine katkıda bulunan geniş ve aktif bir geliştiriciler ve kullanıcılar topluluğuna sahiptir.
• Açık kaynak ve kullanımı ücretsiz: NLTK açık kaynaklı bir projedir, yani kullanımı, değiştirilmesi ve dağıtılması ücretsizdir.

NLTK, doğal dil işleme araştırma ve eğitiminde yaygın olarak kullanılmaktadır ve duygu analizi, dil çevirisi ve metin sınıflandırma gibi çeşitli alanlarda uygulama alanı bulmuştur.

TensorFlow, Google Brain ekibi tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kitaplığıdır. Görüntü ve konuşma tanımadan doğal dil işlemeye ve pekiştirmeli öğrenmeye kadar çok çeşitli görevler için derin öğrenme modelleri oluşturmayı ve eğitmeyi kolaylaştırmak için tasarlanmıştır.

TensorFlow'un bazı temel özellikleri şunlardır:

• Esnek mimari: TensorFlow, sinir ağları, evrişimli sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları ve diğerleri dahil olmak üzere farklı türlerde derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için esnek bir mimari sağlar.
• Dağıtılmış bilgi işlem: TensorFlow, model eğitimini birden fazla CPU veya GPU'ya dağıtmak için kullanılabilir ve kullanıcıların daha büyük ve daha karmaşık modelleri eğitmesine olanak tanır.
• Üst düzey API'ler: TensorFlow, Keras ve Estimators gibi derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için üst düzey API'ler sağlayarak kullanıcıların derin öğrenmeye başlamasını kolaylaştırır.
• Görselleştirme araçları: TensorFlow, kullanıcıların eğitim sırasında modellerinin davranışını anlamalarına ve sorunları gidermelerine yardımcı olan görselleştirme araçları sağlar.
• Sunum ve devreye alma: TensorFlow, eğitimli modelleri üretimde devreye almak için araçlar sağlayarak derin öğrenme modellerini gerçek dünya uygulamalarına entegre etmeyi kolaylaştırır.

TensorFlow, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme, tavsiye sistemleri ve robotik dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalar için endüstride ve akademide yaygın olarak kullanılmaktadır.

Geniş ve aktif bir geliştirici ve kullanıcı topluluğu ile en popüler ve yaygın olarak kullanılan makine öğrenimi kitaplıklarından biri olarak kabul edilir.

Rasa, konuşmalı yapay zeka sohbet botları oluşturmak için açık kaynaklı bir çerçevedir. Esnek, ölçeklenebilir ve kullanımı kolay olacak şekilde tasarlanmıştır.

Rasa'nın temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Doğal Dil Anlama (NLU): Rasa, sohbet robotlarının kullanıcı mesajlarını anlamasına ve amaç ve varlıkları çıkarmasına olanak tanıyan NLU yetenekleri sağlar.
2. Diyalog Yönetimi: Rasa, çok yönlü konuşmaları yönetme ve bağlamsal bilgileri işleme dahil olmak üzere, kullanıcılarla konuşmaları yönetmek için araçlar sağlar.
3. Açık Kaynaklı ve Özelleştirilebilir: Rasa, çok çeşitli kullanım durumlarına uyacak şekilde özelleştirilebilen açık kaynaklı bir çerçevedir.
4. Çok Dilde Destek: Rasa, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca ve daha fazlası dahil olmak üzere birden çok dili destekler.
5. Birden Çok Kanalla Entegrasyon: Rasa, Facebook Messenger, Slack ve diğerleri dahil olmak üzere birden çok kanalla entegre edilebilir.
6. Makine Öğrenimi Yetenekleri: Rasa, sohbet robotlarını eğitmek ve optimize etmek için makine öğrenimi yetenekleri içerir.
7. Topluluk ve Destek: Rasa, düzenli güncellemeler ve eklenen yeni özellikler ile aktif bir geliştiriciler ve kullanıcılar topluluğuna sahiptir.

Genel olarak, Rasa, konuşmalı yapay zeka sohbet botları oluşturmak için güçlü ve esnek bir çerçevedir. Birden çok dil ve kanal desteğinin yanı sıra NLU ve iletişim yönetimi yetenekleri, onu çok çeşitli kullanım durumları için sohbet botları oluşturmak isteyen işletmeler ve geliştiriciler için popüler bir seçim haline getiriyor.

PyTorch, Python'da yazılmış açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir. Esnek, verimli ve kullanımı kolay olacak şekilde tasarlanmıştır. PyTorch'un temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Dinamik Hesaplama Grafiği: PyTorch, statik bir hesaplama grafiğine kıyasla daha fazla esneklik ve daha kolay hata ayıklama sağlayan dinamik bir hesaplama grafiği kullanır.
2. Kullanımı Kolay: PyTorch, makine öğrenimi modellerini oluşturmayı ve eğitmeyi kolaylaştıran basit ve sezgisel bir API ile kullanımı kolay olacak şekilde tasarlanmıştır.
3. Hızlı ve Ölçeklenebilir: PyTorch, hızlı ve ölçeklenebilir olacak şekilde tasarlanmıştır, bu da onu büyük miktarda veriyi işlemeye ve karmaşık modeller oluşturmaya uygun hale getirir.
4. Sinir Ağı Yapı Taşları: PyTorch, sinir ağları oluşturmak için katmanlar, aktivasyon fonksiyonları, kayıp fonksiyonları ve optimize ediciler dahil olmak üzere bir dizi yapı taşı sağlar.
5. Birden Fazla Cihaz Desteği: PyTorch, CPU'lar, GPU'lar ve TPU'lar dahil olmak üzere birden fazla cihazı destekleyerek çeşitli donanımlarda verimli hesaplamaya olanak tanır.
6. Topluluk ve Destek: PyTorch, düzenli güncellemeler ve eklenen yeni özellikler ile aktif bir geliştiriciler ve kullanıcılar topluluğuna sahiptir.
7. Diğer Kitaplıklarla Entegrasyon: PyTorch, NumPy ve SciPy gibi diğer Python kitaplıklarıyla kolayca entegre edilebilir.

Genel olarak PyTorch, çok çeşitli uygulamalar için uygun, güçlü ve esnek bir makine öğrenimi çerçevesidir.

Kullanımı kolay API'si, dinamik hesaplama grafiği ve birden çok cihaz desteği, onu makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek isteyen araştırmacılar, geliştiriciler ve veri bilimcileri için popüler bir seçim haline getiriyor.

Amazon Comprehend, Amazon Web Services (AWS) tarafından sağlanan bir doğal dil işleme (NLP) hizmetidir. Geliştiricilerin, makine öğrenimi veya NLP'de uzmanlık gerektirmeden NLP yeteneklerini uygulamalarına kolayca entegre etmelerini sağlar.

Amazon Comprehend'in bazı temel özellikleri şunlardır:

• Metin analizi: Amazon Comprehend, metni duyarlılık, anahtar ifadeler, varlıklar, dil, sözdizimi ve diğer bilgi türleri açısından analiz ederek büyük miktarda metin verisinden içgörü çıkarmayı kolaylaştırır.
• Özel varlık tanıma: Amazon Comprehend, kullanıcıların kendi verilerini kullanarak özel varlık tanıma modellerini eğitmelerine olanak tanıyarak, ürün adları veya kişi adları gibi belirli varlık türlerini metinden tanımalarına ve ayıklamalarına olanak tanır.
• Gerçek zamanlı ve toplu işleme: Amazon Comprehend, metni oluşturulurken gerçek zamanlı olarak veya büyük miktarda mevcut metin verisi için toplu iş modunda işleyebilir.
• Çoklu dil desteği: Amazon Comprehend, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, İtalyanca, Portekizce ve Japonca dahil olmak üzere çok çeşitli dilleri destekler.
• Diğer AWS hizmetleriyle entegrasyon: Amazon Comprehend, Amazon S3, Amazon DynamoDB ve Amazon Elasticsearch gibi diğer AWS hizmetleriyle entegre edilerek kullanıcıların bu hizmetlerde depolanan metin verilerini kolayca analiz etmesine olanak tanır.

Amazon Comprehend, müşteri hizmetleri analitiği, sosyal medya izleme, içerik sınıflandırması ve uyumluluk analizi gibi çok çeşitli uygulamalar için yaygın olarak kullanılır.

İlk 12 ay boyunca ayda 25.000 birime kadar işlenen metin için ücretsiz bir katmanla, işlenen metin hacmine ve gerçekleştirilen analiz türlerine göre çeşitli fiyatlandırma planları sunar. İşte bu yüzden en iyi ChatGPT Alternatifleri listesinden Amazon Comprehend'i seçmelisiniz.

Stanford CoreNLP, Stanford Natural Language Processing Group tarafından geliştirilen bir doğal dil işleme araçları paketidir.

Belirteçleştirme, konuşma parçası etiketleme, ayrıştırma, adlandırılmış varlık tanıma, duyarlılık analizi ve bağıntı çözümlemesi gibi görevler için çok çeşitli araçlar sağlar . Stanford CoreNLP'nin bazı temel özellikleri şunlardır:

• Kapsamlı NLP araçları seti: Stanford CoreNLP, çeşitli görevler için kapsamlı bir NLP araçları seti sağlar ve bu da onu metin verilerini işlemek ve analiz etmek için çok yönlü bir araç haline getirir.
• Birden çok dil desteği: Stanford CoreNLP, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, Arapça ve Çince dahil olmak üzere birden çok dili destekler.
• Yüksek doğruluk: Stanford CoreNLP, makine öğrenimi algoritmaları ve derin dilsel analiz kullanımı sayesinde yüksek doğruluğuyla bilinir.
• Diğer araçlarla entegrasyon: Stanford CoreNLP, performansını ve doğruluğunu artırmak için WordNet ve GloVe gibi diğer NLP araçlarıyla entegre edilebilir.
• Açık kaynak ve kullanımı ücretsiz: Stanford CoreNLP açık kaynaklı bir projedir, yani kullanımı, değiştirilmesi ve dağıtılması ücretsizdir.

Stanford CoreNLP, doğal dil işleme araştırma ve eğitiminin yanı sıra finans, sağlık ve pazarlama gibi çeşitli sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Duygu analizi, dil çevirisi ve metin sınıflandırma gibi çeşitli alanlarda uygulama bulmuştur.

Bağımsız bir araç olarak veya daha büyük bir NLP ardışık düzeninin parçası olarak kullanılabilir ve Java, Python ve Ruby dahil olmak üzere çeşitli programlama dilleri aracılığıyla erişilebilir.

Hugging Face Transformers, dil modelleme, makine çevirisi ve soru yanıtlama dahil olmak üzere bir dizi doğal dil işleme yeteneği sağlayan açık kaynaklı bir kitaplıktır.

Kullanımı kolay olacak ve mevcut makine öğrenimi iş akışlarına entegre edilecek şekilde tasarlanmıştır.

Hugging Face Transformers'ın temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Önceden Eğitilmiş Modeller: Hugging Face Transformers, duyarlılık analizi, adlandırılmış varlık tanıma ve makine çevirisi gibi bir dizi doğal dil işleme görevi için önceden eğitilmiş modeller sağlar.
2. Kullanımı Kolay API: Hugging Face Transformers, kullanımı ve mevcut makine öğrenimi iş akışlarına entegre edilmesini kolaylaştıran basit ve sezgisel bir API sağlar.
3. İnce Ayar Yetenekleri: Hugging Face Transformers, geliştiricilerin belirli veri kümelerinde önceden eğitilmiş modellerde ince ayar yapmasına olanak tanıyarak belirli görevlerde gelişmiş performans sağlar.
4. Son Teknoloji Performansı: Hugging Face Transformers modelleri, bir dizi doğal dil işleme testinde son teknoloji performans elde etti.
5. Çok Dilli Destek: Hugging Face Transformers, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca ve daha fazlası dahil olmak üzere birden çok dili destekler.
6. Aktif Topluluk: Hugging Face Transformers, düzenli güncellemeler ve eklenen yeni modeller ile aktif bir geliştirici ve kullanıcı topluluğuna sahiptir.
7. Diğer Kitaplıklarla Entegrasyon: Hugging Face Transformers, PyTorch ve TensorFlow gibi diğer Python kitaplıklarıyla kolayca entegre edilebilir.

Genel olarak Hugging Face Transformers, doğal dil işleme için güçlü ve esnek bir kitaplıktır. Önceden eğitilmiş modelleri, ince ayar yetenekleri ve son teknoloji ürünü performansı, onu çok çeşitli NLP görevleri için makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek isteyen araştırmacılar, geliştiriciler ve veri bilimcileri için popüler bir seçim haline getiriyor.

Apache OpenNLP, Java ile yazılmış açık kaynaklı bir doğal dil işleme (NLP) kitaplığıdır. Belirteçleştirme, konuşma parçası etiketleme, adlandırılmış varlık tanıma, ayrıştırma ve çekirdek referans çözümlemesi gibi çeşitli NLP görevleri için bir dizi araç sağlar.

Apache OpenNLP'nin bazı temel özellikleri şunlardır:

• Kapsamlı NLP araçları seti: Apache OpenNLP, çeşitli görevler için kapsamlı bir NLP araçları seti sağlar ve bu da onu metin verilerini işlemek ve analiz etmek için çok yönlü bir araç haline getirir.
• Yüksek doğruluk: Apache OpenNLP, makine öğrenimi algoritmalarını kullanması ve derin dilbilimsel analizi sayesinde yüksek doğruluğuyla bilinir.
• Birden çok dil desteği: Apache OpenNLP, İngilizce, Almanca, İspanyolca ve Felemenkçe dahil olmak üzere birden çok dili destekler.
• Diğer Apache araçlarıyla entegrasyon: Apache OpenNLP, işlevselliğini ve performansını artırmak için Apache Solr ve Apache Tika gibi diğer Apache araçlarıyla entegre edilebilir.
• Özelleştirilebilir: Apache OpenNLP, kullanıcıların kendi verilerini kullanarak kendi modellerini eğitmelerine olanak tanıyarak NLP araçlarını kendi özel ihtiyaçlarına göre özelleştirmelerine olanak tanır.

Apache OpenNLP, finans, sağlık ve pazarlama gibi çeşitli sektörlerde ve ayrıca doğal dil işleme araştırma ve eğitiminde yaygın olarak kullanılmaktadır. Duygu analizi, dil çevirisi ve metin sınıflandırma gibi çeşitli alanlarda uygulama bulmuştur.

Java, Python ve Ruby dahil olmak üzere çeşitli programlama dilleri aracılığıyla erişilebilir. Açık kaynak olduğu için kullanımı, değiştirilmesi ve dağıtılması ücretsizdir.

Lexalytics, metin analitiği ve duyarlılık analizi için bir dizi yazılım çözümü sunan bir doğal dil işleme (NLP) şirketidir.

Temel ürünü, duyarlılık analizi, varlık tanıma, özetleme ve konu çıkarma gibi çeşitli görevler için bir NLP araçları paketi sağlayan bir metin analitiği motoru olan Salience'dır. Lexalytics ve Salience'ın bazı temel özellikleri şunlardır:

• Yüksek doğruluk: Lexalytics, makine öğrenimi algoritmaları ve derin dil analizi kullanması sayesinde yüksek doğruluğuyla bilinir.
• Birden çok dil desteği: Salience, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, İtalyanca ve Portekizce dahil olmak üzere birden çok dili destekler.
• Kapsamlı NLP araçları seti: Salience, çeşitli görevler için kapsamlı bir NLP araçları seti sağlar ve bu da onu metin verilerini işlemek ve analiz etmek için çok yönlü bir araç haline getirir.
• Özelleştirilebilir: Salience, kullanıcıların kendi verilerini kullanarak kendi modellerini eğitmelerine olanak tanıyarak NLP araçlarını kendi özel ihtiyaçlarına göre özelleştirmelerine olanak tanır.
• Diğer araçlarla entegrasyon: Salience, işlevselliğini ve performansını artırmak için Excel, Tableau ve Hadoop gibi diğer araçlarla entegre edilebilir.
• Bulut tabanlı ve şirket içi devreye alma: Salience, kullanıcının ihtiyaçlarına bağlı olarak bulutta veya şirket içinde devreye alınabilir.

Lexalytics ve Salience, sosyal medya izleme, müşteri deneyimi yönetimi ve pazar araştırması gibi çeşitli sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Duyarlılık analizi, sosyal medya analitiği ve müşterinin sesi analizi gibi çeşitli alanlarda uygulamalar buldular.

İşlenen metnin hacmine ve gerçekleştirilen analiz türlerine göre çeşitli fiyatlandırma planları sunarlar ve ürünü test etmek için ücretsiz bir deneme sunarlar.

Indico, metin sınıflandırma, duygu analizi ve adlandırılmış varlık tanıma dahil olmak üzere bir dizi NLP yeteneği sağlayan bulut tabanlı bir doğal dil işleme (NLP) platformudur.

İş analistlerinden veri bilimcilere kadar çok çeşitli kullanıcılar için kullanımı kolay ve erişilebilir olacak şekilde tasarlanmıştır. Indico'nun temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Önceden Oluşturulmuş Modeller: Indico, metin sınıflandırma, duygu analizi ve adlandırılmış varlık tanıma dahil olmak üzere bir dizi doğal dil işleme görevi için önceden oluşturulmuş modeller sağlar.
2. Özel Modeller: Indico, kullanıcıların kendi verilerini ve alana özgü bilgilerini kullanarak kendi özel kullanım durumları için özel modeller oluşturmalarına da olanak tanır.
3. Etkileşimli Model Eğitimi: Indico, makine öğrenimi konusunda çok az deneyimleri olsa veya hiç olmasa bile kullanıcıların özel modelleri hızlı ve kolay bir şekilde eğitmelerine olanak tanıyan etkileşimli bir model eğitim arayüzü sağlar.
4. Kullanımı Kolay API: Indico, kullanımı ve mevcut makine öğrenimi iş akışlarına entegre edilmesini kolaylaştıran basit ve sezgisel bir API sağlar.
5. Güvenlik ve Uyumluluk: Indico, güvenli veri şifreleme ve SOC 2 Tip II sertifikası gibi özelliklerle güvenlik ve uyumluluk göz önünde bulundurularak oluşturulmuştur.
6. Veri Görselleştirme: Indico, kullanıcıların verilerini daha sezgisel bir şekilde keşfetmelerine ve analiz etmelerine olanak tanıyan veri görselleştirme araçları sağlar.
7. Aktif Topluluk: Indico, düzenli güncellemeler ve eklenen yeni özellikler ile aktif bir geliştiriciler ve kullanıcılar topluluğuna sahiptir.

Genel olarak, Indico, bir dizi doğal dil işleme yeteneği sağlayan güçlü ve kullanıcı dostu bir NLP platformudur.

Önceden oluşturulmuş modelleri, özel model eğitim arayüzü ve kullanımı kolay API'si, onu çok çeşitli NLP görevleri için makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek isteyen işletmeler ve veri bilimcileri için popüler bir seçim haline getiriyor.

MonkeyLearn, metin analizi ve makine öğrenimi için bir dizi araç sunan bulut tabanlı bir doğal dil işleme (NLP) platformudur.

Temel ürünü, duygu analizi, amaç sınıflandırması, varlık tanıma ve konu çıkarma gibi çeşitli NLP görevleri için bir dizi önceden oluşturulmuş model sağlayan bir metin analizi platformudur. MonkeyLearn'ün bazı temel özellikleri şunlardır:

• Kullanımı kolay: MonkeyLearn, programlama becerisi gerektirmeden metin analizi modelleri oluşturmak ve yönetmek için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar.
• Yüksek doğruluk: MonkeyLearn, makine öğrenimi algoritmaları ve derin dilsel analiz kullanımı sayesinde yüksek doğruluğuyla bilinir.
• Birden çok dil desteği: MonkeyLearn, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca ve Portekizce dahil olmak üzere birden çok dili destekler.
• Özelleştirilebilir: MonkeyLearn, kullanıcıların kendi verilerini kullanarak kendi modellerini eğitmelerine olanak tanıyarak NLP araçlarını kendi özel ihtiyaçlarına göre özelleştirmelerine olanak tanır.
• Diğer araçlarla entegrasyon: MonkeyLearn, işlevselliğini ve performansını artırmak için Zapier, Google Sheets ve Excel gibi diğer araçlarla entegre edilebilir.
• Bulut tabanlı dağıtım: MonkeyLearn, bulut tabanlı bir platformdur, yani kullanıcılar internet bağlantısı olan her yerden erişebilir ve kullanabilir.

MonkeyLearn, müşteri hizmetleri, pazarlama ve e-ticaret gibi çeşitli sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Sosyal medya izleme, geri bildirim analizi ve müşterinin sesi analizi gibi çeşitli alanlarda uygulama bulmuştur.

İşlenen metnin hacmine ve gerçekleştirilen analiz türlerine göre çeşitli fiyatlandırma planları sunarlar ve ürünü test etmek için ücretsiz bir deneme sunarlar. Ek olarak MonkeyLearn, diğer uygulamalar ve programlama dilleriyle entegrasyon için API erişimi sağlar.

Wit.ai, geliştiricilerin sohbet robotları ve sesli asistanlar gibi konuşma arabirimleri oluşturmasına olanak tanıyan bir doğal dil işleme (NLP) platformudur. Tüm beceri seviyelerindeki geliştiriciler için kullanımı kolay ve erişilebilir olacak şekilde tasarlanmıştır.

Wit.ai'nin temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Niyet Tanıma: Wit.ai, bir kullanıcının mesajının ardındaki anlamı anlamasına ve uygun yanıtlar vermesine olanak tanıyan güçlü niyet tanıma yetenekleri sağlar.
2. Varlık Çıkarma: Wit.ai, kullanıcı mesajlarından tarihler, saatler ve konumlar gibi varlıkları çıkararak ilgili yanıtların verilmesini kolaylaştırır.
3. Bağlam Farkındalığı: Wit.ai, bir konuşmanın içeriğini anlayarak daha kişiselleştirilmiş ve ilgili yanıtlar vermesini sağlar.
4. Doğal Dil Anlama: Wit.ai, doğal dili anlamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır ve karmaşık cümle yapılarını ve deyimsel ifadeleri işlemesine olanak tanır.
5. Çok Dilli Destek: Wit.ai, birden çok dili destekleyerek, onu küresel bir izleyici kitlesi için konuşma arabirimleri oluşturmak için çok yönlü bir platform haline getirir.
6. Kullanımı Kolay API: Wit.ai, kullanımı ve mevcut makine öğrenimi iş akışlarına entegre edilmesini kolaylaştıran basit ve sezgisel bir API sağlar.
7. Ücretsiz Katman: Wit.ai, geliştiricilerin platformu ücretsiz olarak kullanmaya başlamalarına olanak tanıyan ücretsiz bir katman sunar ve bu da platforma her bütçeden geliştiricinin erişmesini sağlar.

Genel olarak, Wit.ai, bir dizi doğal dil işleme yeteneği sağlayan güçlü ve kullanıcı dostu bir NLP platformudur.

Amaç tanıma, varlık çıkarma ve bağlam farkındalığı özellikleri, onu sohbet robotları ve sesli asistanlar gibi konuşma arabirimleri oluşturmak isteyen geliştiriciler için popüler bir seçim haline getirir.

Jasper aynı zamanda ChatGPT gibi bir AI Chatbot'udur ve konuşma AI'sında uzmanlaşmış bir şirket olan Jasper Technologies tarafından geliştirilen bir AI sohbet robotudur. Jasper, işletmelerin müşterileri için bir konuşma arabirimi sağlayarak müşteri hizmetleri ve destek işlevlerini otomatikleştirmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır .

İşte Jasper'ın özelliklerinden bazıları:

1. Doğal dil işleme: Jasper, müşteri sorgularının ardındaki amacı anlamak ve sohbet şeklinde yanıt vermek için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır.
2. Çok kanallı destek: Jasper, web sohbeti, SMS, Facebook Messenger ve daha fazlasını içeren çeşitli mesajlaşma platformlarıyla entegre edilebilir.
3. Otomatik yanıtlar: Jasper, sık sorulan sorulara verilen yanıtları otomatikleştirerek insan müşteri hizmetleri temsilcilerinin iş yükünü azaltabilir.
4. Kişiselleştirme: Jasper, yanıtları müşteri verilerine ve önceki etkileşimlere göre kişiselleştirebilir.
5. Akıllı yönlendirme: Jasper, müşteri sorgularını, sorgunun doğasına göre akıllı bir şekilde en uygun insan temsilcisine yönlendirebilir.
6. Analitik: Jasper, müşteri etkileşimleri hakkında ayrıntılı analitik sunarak işletmelerin performansı izlemesine ve müşteri hizmetlerini iyileştirmesine olanak tanır.
7. Ölçeklenebilirlik: Jasper, yüksek oranda ölçeklenebilir olacak şekilde tasarlanmıştır ve işletmelerin ek personel eklemeden büyük hacimli müşteri sorgularını yönetmesine olanak tanır.

Genel olarak, Jasper, müşteri hizmetleri ve destek işlevlerini, diyaloga dayalı yapay zekanın gücünden yararlanarak modernize etmek isteyen işletmeler için güçlü bir araçtır. ChatGPT'ye En İyi Alternatif Olabilir Diyebiliriz.

ChatGPT ve Jasper:

ChatGPT ve Jasper, doğal dil işlemede kullanılan iki AI dil modelidir. ChatGPT, denetimsiz öğrenmeyi kullanarak metin oluşturan genel amaçlı bir dil modelidir. Girdiye tutarlı yanıtlar üretebilir, ancak sınırlı alana özgü bilgi ve yorumlanabilirliğe sahip olabilir.

Buna karşılık Jasper, ses tabanlı uygulamalar için konuşma tanıma ve doğal dil anlama gerçekleştirmek için tasarlanmış daha özel bir modeldir. Sinir ağı modellerini kullanır ve farklı aksanlara ve ortamlara uyum sağlayabilir, ancak metin tabanlı içerik oluşturmada daha az etkili olabilir.

Özetle, ChatGPT metin tabanlı içerik oluşturmada ve metin tabanlı girdiye yanıt vermede etkiliyken, Jasper konuşma tanıma ve doğal dil anlamaya odaklanarak ses tabanlı uygulamalar için tasarlanmıştır. Model seçimi, ister metin tabanlı ister ses tabanlı olsun, belirli uygulamaya ve işlenmesi gereken girdi türüne bağlıdır.

1. Kullanım durumu: Dikkate alınması gereken ilk ve en önemli faktör, chatbot'unuzun kullanım durumudur. Farklı sohbet robotları, farklı kullanım durumları için daha uygundur. Örneğin, bazı sohbet robotları müşteri desteği için daha uygunken, diğerleri olası satış yaratma için daha uygundur.
2. Doğal dil işleme (NLP) yetenekleri: Bir sohbet robotunun doğal dili anlama ve yorumlama yeteneği, başarısı için kritik öneme sahiptir. Karmaşık cümle yapılarını ve deyimsel ifadeleri işleme yeteneği dahil olmak üzere güçlü NLP yeteneklerine sahip bir sohbet robotu arayın.
3. Özelleştirilebilirlik: İyi bir sohbet robotu, markanıza ve özel kullanım durumunuza göre özelleştirilebilir olmalıdır. Kişiliğini, yanıtlarını ve diğer özelliklerini markanızla uyumlu olacak şekilde özelleştirmenize olanak tanıyan bir sohbet robotu arayın.
4. Entegrasyon yetenekleri: Chatbot'un, CRM veya yardım masası yazılımınız gibi mevcut sistemlerinize ne kadar kolay entegre edilebileceğini düşünün.
5. Analitik ve raporlama: İyi bir chatbot, performansını izlemenize ve verilere dayalı kararlar almanıza olanak tanıyan ayrıntılı analitik ve raporlama yetenekleri sağlamalıdır.
6. Güvenlik ve uyumluluk: Chatbot'unuz kişisel veya finansal veriler gibi hassas bilgileri işleyecekse, endüstri güvenlik standartlarını ve uyumluluk gereksinimlerini karşıladığından emin olun.
7. Müşteri desteği ve belgeleri: Chatbot'unuzdan en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olmak için kullanıcı kılavuzları ve öğreticiler dahil olmak üzere güçlü müşteri desteği ve belgeleri sunan bir chatbot sağlayıcısı arayın.

Bu faktörleri göz önünde bulundurarak, özel ihtiyaçlarınıza daha uygun olan ve müşterileriniz için daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlayabilen bir yapay zeka sohbet robotu seçebilirsiniz.

ChatGPT alternatifleri hakkında bir makale okuduktan sonra okuyucuların sahip olabileceği bazı olası sık sorulan sorular (SSS) aşağıda verilmiştir:

En iyi alternatifleri seçmenize yardımcı olacak tüm araçlardan bahsettiğimiz gibi.

Bir yapay zeka dil modeli olarak, ChatGPT'ye alternatifler hakkında varılan herhangi bir sonucun, kullanıcının özel ihtiyaçlarına ve gereksinimlerine bağlı olacağını unutmamak önemlidir.

Kullanıcılar, ChatGPT'ye bir alternatif seçerken, kendi özel gereksinimlerini dikkatlice değerlendirmeli, mevcut seçenekleri değerlendirmeli ve performans, özellikler ve maliyet açısından ihtiyaçlarını en iyi karşılayan modeli seçmelidir.

Bu yazının sonunda, OpenAi ile ilgili ChatCpt gibi sizin için en iyi seçeneği bulmanıza yardımcı olacak tüm ayrıntılardan bahsettiğimizi söylemek istiyoruz .