![[Yıl]'da Kendi Verilerinizle Gemini'yi Eğitme](https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2025/12/ClickUp-Brain-Contextual-QA-Feature-1.gif)
Yakın zamanda yapılan bir kurumsal araştırmaya göre, kuruluşların %73'ü AI modellerinin şirketlere özgü terminolojiyi ve bağlamı anlamadığını ve bu nedenle kapsamlı manuel düzeltme gerektiren çıktılar ürettiğini bildiriyor. Bu, AI'nın benimsenmesinde en büyük zorluklardan biri haline geliyor.
Google Gemini gibi büyük dil modelleri, halihazırda devasa kamu veri kümeleri üzerinde eğitilmiştir. Çoğu şirketin gerçekten ihtiyacı olan şey, yeni bir model eğitmek değil, Gemini'ye iş bağlamınızı öğretmektir: belgeleriniz, ş akışlarınız, müşterileriniz ve iç bilgilerinizi.
Bu kılavuz, Google'ın Gemini modelini kendi verilerinizle eğitmenin tüm sürecini adım adım anlatır. Doğru JSONL biçimli veri kümelerini hazırlamaktan Google AI Studio'da ayarlama işlerini çalıştırmaya kadar her şeyi ele alacağız.
Ayrıca, yerleşik AI bağlamına sahip birleşik bir Çalışma Alanının size haftalarca süren kurulum zamanından tasarruf sağlayıp sağlamadığını da inceleyeceğiz.
Gemini İnce Ayar Nedir ve Neden Önemlidir?
Gemini ince ayarı, Google'ın temel modelini kendi verilerinizle eğitme sürecidir.
İşinizi anlayan bir yapay zeka istiyorsunuz, ancak hazır modeller hedeften sapan genel yanıtlar veriyor. Bu da, çıktıları sürekli düzeltmek, şirketinizin terminolojisini yeniden açıklamak ve yapay zeka bunu anlamadığında sinirlenmekle zaman kaybetmeniz anlamına geliyor.
Bu sürekli gidip gelme, takımınızı yavaşlatır ve AI'nın verimlilik vaadini zayıflatır.
Gemini'yi ince ayarlamak, belirli kalıplarınızı, tonunuzu ve alan bilgilerinizi öğrenen özel bir Gemini modeli oluşturur ve bu modelin benzersiz kullanım durumlarınıza daha doğru yanıt vermesini sağlar. Bu yaklaşım, temel modelin tekrar tekrar başarısız olduğu tutarlı, tekrarlanabilir görevler için en iyi sonucu verir.
İnce ayar ile prompt mühendisliği arasındaki farklar
Prompt mühendisliği, modelle her etkileşimde geçici, oturum tabanlı talimatlar vermeyi içerir. Konuşma sona erdiğinde, model bağlamınızı unutur.
Bu yaklaşım, kullanım durumunuz temel modelin sahip olmadığı özel bilgi gerektirdiğinde sınırlarına ulaşır. Modelin kalıplarınızı gerçekten öğrenmesi için çok fazla talimat veremezsiniz.
Buna karşılık, ince ayar, eğitim örneklerinize göre modelin iç ağırlıklarını değiştirerek modelin davranışını kalıcı olarak ayarlar, böylece değişiklikler gelecekteki tüm oturumlarda kalıcı olur.
İnce ayar, ara sıra yaşanan AI sorunları için hızlı bir çözüm değildir; zaman ve veri açısından önemli bir yatırımdır. Temel modelin sürekli yetersiz kaldığı ve kalıcı bir çözüme ihtiyaç duyduğunuz belirli senaryolarda en mantıklı seçenektir.
AI'nın ustalaşması gereken durumlarda ince ayar yapmayı düşünün:
- Özel terminoloji: Sektörünüzde, modelin sürekli olarak yanlış yorumladığı veya doğru kullanamadığı bir jargon kullanılıyor.
- Tutarlı biçim: Raporlar veya kod parçacıkları oluşturmak gibi, her seferinde çok özel bir yapıya sahip yanıtlara ihtiyacınız vardır.
- Alan uzmanlığı: Model, niş ürünleriniz, iç süreçleriniz veya özel ş Akışlarınız hakkında bilgi eksikliği içermektedir.
- Marka sesi: Tüm AI tarafından üretilen çıktılar, şirketinizin marka sesi, stili ve kişiliğiyle tam olarak eşleşsin istiyorsunuz.
| Aspect | Hızlı mühendislik | İnce ayar |
| Nedir? | Model davranışını yönlendirmek için komut isteminde daha iyi talimatlar oluşturma | Modeli kendi örneklerinizle daha da eğitme |
| Neler değişiyor? | Modele gönderdiğiniz girdi | Modelin iç ağırlıkları |
| Hızlı uygulama | Anında — anında iş yapar | Yavaş — veri seti hazırlığı ve eğitim süresi gerektirir |
| Teknik karmaşıklık | Düşük — ML uzmanlığı gerekmez | Orta ila yüksek — ML boru hatları gerektirir |
| Gerekli veriler | Komut isteminde birkaç iyi örnek | Yüzlerce ila binlerce etiketli örnek |
| Çıktı tutarlılığı | Orta — komut istemlerine göre değişir | Yüksek — davranış modele dahil edilmiştir |
| En uygun olduğu durumlar | Tek seferlik görevler, deneyler, hızlı yineleme | Tutarlı çıktılar gerektiren tekrarlayan görevler |
Prompt mühendisliği, modele söylediklerinizi şekillendirir. İnce ayar, modelin düşünme şeklini şekillendirir.
Bu makale Gemini'ye odaklanmakla birlikte, AI özelleştirmeye yönelik alternatif yaklaşımları anlamak, benzer hedeflere ulaşmak için farklı yöntemler hakkında değerli bir bakış açısı sağlayabilir.
Bu video , belirli kullanım durumları için yapay zekayı özelleştirmenin bir başka popüler yaklaşımı olan özel GPT'yi nasıl oluşturacağınızı göstermektedir :
📖 Ayrıca okuyun: Prompt Mühendisi Nasıl Olunur?
Gemini için Eğitim Verilerinizi Hazırlama
Çoğu ince ayar proje, takımlar veri hazırlama sürecini hafife aldıkları için daha başlamadan başarısız olur. Gartner, AI projelerinin %60'ının yetersiz AI hazır veriler nedeniyle terk edileceğini öngörmektedir.
Verileri yanlış bir şekilde toplamak ve biçimlendirmek için haftalarca zaman harcayabilir, ancak eğitim işi başarısız olabilir veya işe yaramaz bir model ortaya çıkabilir. Bu, genellikle tüm sürecin en zaman alıcı kısmıdır, ancak bunu doğru bir şekilde yapmak, başarı için en önemli faktördür.
Burada "çöp girerse çöp çıkar" ilkesi büyük ölçüde geçerlidir. Özel modelinizin kalitesi, onu eğittiğiniz verilerin kalitesini doğrudan yansıtacaktır.
Veri kümesi biçimi gereksinimleri
Gemini, eğitim verilerinizin JSONL (JSON Lines) adlı belirli bir biçimde olmasını gerektirir. Bir JSONL dosyasında, her satır bir eğitim örneğini temsil eden eksiksiz, bağımsız bir JSON nesnesidir. Bu yapı, sistemin büyük veri kümelerini satır satır kolayca işlemesini sağlar.
Her eğitim örneği iki anahtar alan içermelidir:
- text_input: Bu, modele soracağınız soru veya komuttur.
- çıktı: Modelin üretmeyi öğrenmesini istediğiniz ideal, mükemmel yanıt budur.
Kolaylık olması açısından Google AI Studio, CSV biçimli yüklemeleri de kabul eder ve bunları sizin için gerekli JSONL yapısına dönüştürür.
Takımınız elektronik tablolarda iş yapmaya daha alışkınsa, bu, ilk veri girişini biraz daha kolaylaştırabilir.
Veri kümesi boyut önerileri
Kalite, nicelikten daha önemli olsa da, modelin kalıpları tanıması ve öğrenmesi için minimum sayıda örneğe ihtiyacınız vardır. Çok az örnekle başlamak, genelleme yapamayan veya güvenilir performans gösteremeyen bir modelle sonuçlanacaktır.
Veri kümesi boyutu için bazı genel kurallar şunlardır:
- Minimum uygulanabilirlik: Basit, oldukça spesifik görevler için, yaklaşık 100 ila 500 adet yüksek kaliteli örnekle sonuçları görmeye başlayabilirsiniz.
- Daha iyi sonuçlar: Daha karmaşık veya incelikli çıktılar için 500 ila 1.000 örnek hedeflemek, daha sağlam ve güvenilir bir model elde etmenizi sağlayacaktır.
- Azalan getiriler: Belirli bir noktadan sonra, sadece daha fazla tekrarlayan veri eklemek performansı önemli ölçüde artırmayacaktır. Sadece hacimden ziyade çeşitlilik ve kaliteye odaklanın.
Yüzlerce yüksek kaliteli örnek toplamak çoğu takım için önemli bir zorluktur. İnce ayar sürecine başlamadan önce bu veri toplama aşamasını uygun şekilde planlayın.
📮 ClickUp Insight: Ortalama bir profesyonel, iş ile ilgili bilgileri aramak için günde 30 dakikadan fazla zaman harcıyor. Bu, e-postaları, Slack konuları ve dağınık dosyaları aramak için yılda 120 saatten fazla zamanın kaybedilmesi anlamına geliyor.
Çalışma alanınıza entegre edilmiş akıllı bir AI asistanı bunu değiştirebilir. ClickUp Brain'i deneyin. Doğru belgeleri, konuşmaları ve görev ayrıntılarını saniyeler içinde ortaya çıkararak anında içgörüler ve cevaplar sunar, böylece aramayı bırakıp çalışmaya başlayabilirsiniz.
💫 Gerçek Sonuçlar: QubicaAMF gibi takımlar, ClickUp'ı kullanarak eski bilgi yönetimi süreçlerini ortadan kaldırarak haftada 5 saatten fazla zaman kazandılar. Bu, kişi başına yıllık 250 saatten fazla bir zaman tasarrufu anlamına geliyor. Takımınızın her çeyrekte fazladan bir hafta daha verimlilikle neler başarabileceğini bir düşünün!
Veri kalitesi için en iyi uygulamalar
Tutarlı olmayan veya çelişkili örnekler modeli karıştırarak güvenilmez ve öngörülemez sonuçlara yol açar. Bunu önlemek için, eğitim verilerinizin titizlikle düzenlenmesi ve temizlenmesi gerekir. Tek bir kötü örnek, birçok iyi örnekten öğrenilenleri boşa çıkarabilir.
Yüksek veri kalitesini sağlamak için şu yönergeleri izleyin:
- Tutarlılık: Tüm örnekler aynı biçim, stil ve üslubu takip etmelidir. AI'nın resmi olmasını istiyorsanız, tüm çıktı örnekleriniz resmi olmalıdır.
- Çeşitlilik: Veri setiniz, modelin gerçek dünyada karşılaşabileceği tüm girdilerin aralığını kapsamalıdır. Sadece kolay vakalar üzerinde eğitmeyin.
- Doğruluk: Her bir çıktı örneği mükemmel olmalıdır. Modelin üretmesini istediğiniz yanıtın tam olarak aynısı olmalı, herhangi bir hata veya yazım hatası içermemelidir.
- Temizlik: Eğitimden önce, yinelenen örnekleri kaldırmalı, tüm yazım ve dilbilgisi hatalarını düzeltmeli ve verilerdeki çelişkileri gidermelisiniz.
Eğitim örneklerini birden fazla kişinin incelemesi ve doğrulaması şiddetle tavsiye edilir. Yeni bir bakış açısı, sizin gözden kaçırmış olabileceğiniz hataları veya tutarsızlıkları sıklıkla yakalayabilir.
Gemini'yi Adım Adım Ayarlamak
Gemini ince ayar süreci, Google platformlarında birkaç teknik adımdan oluşur. Tek bir hata, saatlerce süren değerli eğitim zamanını ve hesaplama kaynaklarını boşa harcayabilir ve sizi baştan başlamaya zorlayabilir. Bu pratik kılavuz, deneme yanılma sürecini azaltmak için tasarlanmıştır ve süreci baştan sona size rehberlik eder. 🛠️
Başlamadan önce, faturalandırma özelliği etkinleştirilmiş bir Google Bulut hesabı ve Google AI Studio'ya erişim hakkınız olmalıdır. İlk kurulum ve ilk eğitim göreviniz için en az birkaç saat, ayrıca modelinizi test etmek ve yinelemek için ek zaman ayırın.
1. Adım: Google AI Studio'yu kurun
Google AI Studio, tüm ince ayar sürecini yöneteceğiniz web tabanlı bir arayüzdür. Kod yazmadan verileri yüklemek, eğitimi yapılandırmak ve özel modelinizi test etmek için kullanıcı dostu bir yol sunar.
İlk olarak, ai.google.dev adresine gidin ve Google hesabınızla oturum açın.
Hizmet şartlarını kabul etmeniz ve henüz bir projeniz yoksa Google Bulut Konsolunda yeni bir proje oluşturmanız gerekir. Platformun talimatına göre gerekli API'leri etkinleştirdiğinizden emin olun.
Adım 2: Eğitim veri setinizi yükleyin
Kurulum tamamlandıktan sonra, Google AI Studio'daki ayarlama bölümüne gidin. Burada, özel modelinizi oluşturma sürecine başlayacaksınız.
"Ayarlanmış model oluştur" seçeneğini seçin ve temel modelinizi seçin. Gemini 1. 5 Flash, ince ayar için yaygın ve uygun maliyetli bir seçimdir.
Ardından, hazırladığınız eğitim veri setini içeren JSONL veya CSV dosyasını yükleyin. Platform, dosyanızın biçimlendirme gereksinimlerini karşıladığından emin olmak için dosyayı doğrular ve eksik alanlar veya uygun olmayan yapı gibi yaygın hataları işaretler.
3. Adım: İnce ayar ayarlarını belirleyin
Verileriniz yüklendikten ve doğrulandıktan sonra, eğitim parametrelerini yapılandıracaksınız. Hiperparametreler olarak bilinen bu ayarlar, modelin verilerinizden nasıl öğreneceğini kontrol eder.
Göreceğiniz anahtar seçenekler şunlardır:
- Epochs: Bu, modelin tüm veri setiniz üzerinde kaç kez eğitileceğini belirler. Daha fazla epoch, daha iyi öğrenmeye yol açabilir, ancak aşırı uyum riski de taşır.
- Öğrenme oranı: Bu, modelin örneklerinize göre ağırlıklarını ne kadar agresif bir şekilde ayarlayacağını kontrol eder.
- Toplu iş boyutu: Bu, tek bir grupta birlikte işlenecek eğitim örneklerinin sayısını belirler.
İlk denemeniz için, Google AI Studio tarafından önerilen ön tanımlı ayarlarla başlamanız en iyisidir. Platform, bu karmaşık kararları basitleştirerek, makine öğrenimi uzmanı olmasanız bile erişilebilir hale getirir.
Adım 4: Ayarlama işini çalıştırın
Ayarlarınızı yapılandırdıktan sonra, ayarlama işine başlayabilirsiniz. Google sunucuları verilerinizi işlemeye ve modelin parametrelerini ayarlamaya başlayacaktır. Bu eğitim süreci, veri kümenizin boyutuna ve seçtiğiniz modele bağlı olarak birkaç dakikadan birkaç saate kadar sürebilir.
İşin ilerleyişini doğrudan Google AI Studio gösterge paneli üzerinden izleyebilirsiniz. İş Google'ın sunucularında çalıştığı için tarayıcınızı güvenle kapatabilir ve daha sonra geri dönüp durumu kontrol edebilirsiniz. Bir iş başarısız olursa, bunun nedeni neredeyse her zaman eğitim verilerinizin kalitesi veya biçimlendirilmesiyle ilgili bir sorundur.
Adım 5: Özel modelinizi test edin
Eğitim işi tamamlandığında, özel modeliniz test edilmeye hazır hale gelir. ✨
Google AI Studio'daki oyun alanı arayüzünden bu kılavuza erişebilirsiniz.
Doğruluğunu kontrol etmek için, eğitim örneklerinize benzer test komutları göndererek başlayın. Ardından, genelleme yeteneğini değerlendirmek için, daha önce görmediği uç durumlarda ve yeni varyasyonlarda test edin.
- Doğruluk: Eğittiğiniz sonuçları tam olarak üretiyor mu?
- Genelleme: Eğitim verilerinizle benzer ancak aynı olmayan yeni girdileri doğru bir şekilde işliyor mu?
- Tutarlılık: Aynı komutla yapılan birden fazla denemede yanıtları güvenilir ve öngörülebilir mi?
Sonuçlar tatmin edici değilse, geri dönüp daha fazla örnek ekleyerek veya tutarsızlıkları düzelterek eğitim verilerinizi iyileştirmeniz ve ardından modeli yeniden eğitmeniz gerekecektir.
📖 Ayrıca okuyun: İnovasyon ve Verimlilik için AI'dan En İyi Şekilde Yararlanma
Özel Verilerle Gemini'yi Eğitmek İçin En İyi Uygulamalar
Teknik adımları takip etmek, mükemmel bir model elde etmeyi garanti etmez. Birçok takım, deneyimli uzmanların kullandığı optimizasyon stratejilerini gözden kaçırdıkları için süreci tamamladıktan sonra sonuçlardan hayal kırıklığına uğrar. İşlevsel bir modeli yüksek performanslı bir modelden ayıran şey budur.
Deloitte'un Kurumsal Yapay Zeka Durumu raporunda, şirketlerin üçte ikisinin, yapay zeka deneylerinin %30'unun veya daha azının altı ay içinde tam olarak ölçeklendirileceğini bildirmesi şaşırtıcı değildir.
Bu en iyi uygulamaları benimsemek size zaman kazandıracak ve çok daha iyi sonuçlar elde etmenizi sağlayacaktır.
- Küçük başlayın, sonra ölçeklendirin: Tam bir eğitim çalışmasına başlamadan önce, yaklaşımınızı verilerinizin küçük bir alt kümesiyle (ör. 100 örnek) test edin. Bu, veri biçiminizi doğrulamanızı ve saatlerce zaman kaybetmeden performans hakkında hızlı bir fikir edinmenizi sağlar.
- Veri kümelerinizi sürümleyin: Eğitim örnekleri eklerken, kaldırırken veya düzenlerken, veri kümenizin her sürümünü kaydedin. Bu, değişiklikleri izlemenizi, sonuçları yeniden üretmenizi ve yeni sürümün performansı daha kötü olursa önceki sürüme geri dönmenizi sağlar.
- Önce ve sonra test edin: İnce ayarlamaya başlamadan önce, temel modelin anahtar görevlerinizdeki performansını değerlendirerek bir temel oluşturun. Bu, ince ayarlamalarınızın ne kadar iyileştirme sağladığını objektif olarak ölçmenizi sağlar.
- Hataları tekrarlayın: Özel modeliniz yanlış veya hatalı biçimlendirilmiş bir yanıt verdiğinde, sadece hayal kırıklığına uğramayın. Bu özel hata durumunu, bir sonraki yineleme için eğitim verilerinize yeni, düzeltilmiş bir örnek olarak ekleyin.
- Sürecinizi belgelendirin: Her eğitim çalıştırmasının kaydını tutun, kullanılan veri kümesi sürümünü, hiperparametreleri ve sonuçları not edin. Bu belgeler, zaman içinde neyin işe yarayıp neyin yaramadığını anlamak için çok değerlidir.
Bu yinelemeleri, veri kümesi sürümlerini ve belgeleri yönetmek için sağlam bir proje yönetimi gerekir. Bu işi yapılandırılmış ş Akışları için tasarlanmış bir platformda merkezileştirmek, sürecin kaotik hale gelmesini önleyebilir.
Gemini'yi Eğitirken Sık Karşılaşılan Zorluklar
Takımlar genellikle ince ayar yapmak için önemli miktarda zaman ve kaynak harcarlar, ancak öngörülebilir engellerle karşılaşarak çabasının boşa gitmesine ve hayal kırıklığına uğramalarına neden olurlar. Bu yaygın tuzakları önceden bilmek, süreci daha sorunsuz bir şekilde yönetmenize yardımcı olabilir.
İşte en sık karşılaşılan zorluklardan bazıları ve bunların üstesinden gelmenin yolları:
- Aşırı uyum: Bu durum, model eğitim örneklerinizi mükemmel bir şekilde ezberlediğinde ancak yeni, görülmemiş girdilere genelleme yapamadığında ortaya çıkar. Bunu düzeltmek için eğitim verilerinize daha fazla çeşitlilik ekleyebilir, dönem sayısını azaltmayı düşünebilir veya geri alma ile güçlendirilmiş üretim gibi alternatif yöntemleri keşfedebilirsiniz.
- Tutarsız çıktılar: Model, çok benzer sorulara farklı cevaplar veriyorsa, bunun nedeni muhtemelen eğitim verilerinizin çelişkili veya tutarsız örnekler içermesidir. Bu çelişkileri gidermek için kapsamlı bir veri temizleme işlemi gerekir.
- Biçim kayması: Bazen bir model, istediğiniz çıktı yapısını takip ederek başlar, ancak zamanla bu yapıdan "kayabilir". Çözüm, eğitim örneklerinizin çıktısına sadece içeriği değil, açık biçim talimatlarını da eklemektir.
- Yavaş döngüler: Her eğitim çalıştırması saatler sürerse, deneme ve iyileştirme yeteneğiniz önemli ölçüde yavaşlar. Tam bir eğitim işi başlatmadan önce, daha hızlı geri bildirim almak için fikirlerinizi önce daha küçük veri kümeleri üzerinde test edin.
- Veri toplama darboğazı: Genellikle en zor kısım, yeterli sayıda yüksek kaliteli örnek toplamak gibi veri toplama darboğazını aşmaktır. Destek biletleri, pazarlama metinleri veya teknik belgeler gibi mevcut en iyi içeriklerinizi kullanarak başlayın ve buradan yola çıkarak genişletin.
Bu zorluklar, birçok takımın nihayetinde manuel ince ayar sürecine alternatifler aramasının anahtar nedenidir.
📮ClickUp Insight: Anket katılımcılarının %88'i kişisel görevleri için yapay zeka kullanıyor, ancak %50'den fazlası iş yerinde kullanmaktan çekiniyor. Üç ana engel nedir? Sorunsuz entegrasyon eksikliği, bilgi eksikliği veya güvenlik endişeleri. Peki ya AI çalışma alanınıza entegre edilmiş ve zaten güvenliyse? ClickUp Brain, ClickUp'ın yerleşik AI asistanı, bunu gerçeğe dönüştürüyor. Sade dilde komutları anlar, AI'nın benimsenmesiyle ilgili üç endişeyi de ortadan kaldırırken, çalışma alanındaki sohbetlerinizi, görevlerinizi, belgelerinizi ve bilgilerinizi birbirine bağlar. Tek bir tıklama ile cevapları ve içgörüleri bulun!
ClickUp Neden Daha Akıllı Bir Alternatif?
Gemini'yi ince ayarlamak çok etkilidir, ancak aynı zamanda bir geçici çözümdür.
Bu makale boyunca, ince ayarın nihayetinde tek bir şeyle ilgili olduğunu gördük: AI'ya iş bağlamınızı anlamasını öğretmek. Sorun, ince ayarın bunu dolaylı olarak yapmasıdır. AI'nın takımınızın çalışma şeklini yaklaşık olarak anlayabilmesi için veri kümeleri hazırlar, örnekler tasarlar, modelleri yeniden eğitir ve boru hatlarını bakımını yaparsınız.
Bu, özel kullanım durumları için mantıklıdır. Ancak çoğu takım için asıl hedef, Gemini'yi kişiselleştirmek değildir. Hedef daha basittir:
İşinizi anlayan bir yapay zeka istiyorsunuz.
ClickUp, bu noktada temelden farklı ve daha akıllı bir yaklaşım sergiliyor.
ClickUp'ın Converged AI Çalışma Alanı, takımınıza iş bağlamınızı anında anlayan bir yapay zeka sunar — zorlu bir çalışma gerektirmez. Yapay zekayı daha sonra bağlamınızı öğrenmesi için eğitmek yerine, bağlamınızın zaten bulunduğu entegre yapay zeka asistanı ClickUp Brain ile çalışırsınız.
Görevleriniz, belgeleriniz, yorumlarınız, proje geçmişiniz ve kararlarınız doğal olarak birbirine bağlıdır. AI'yı verilerinizle eğitmeye gerek yoktur, çünkü AI zaten işinizin yapıldığı yerde bulunur ve mevcut bilgi yönetimi ekosisteminizden yararlanır.
| Aspect | Gemini İnce Ayar | ClickUp Brain |
|---|---|---|
| Kurulum süresi | Günler ila haftalar süren veri hazırlığı | Anında — mevcut Çalışma Alanı verileriyle çalışır |
| Bağlam kaynağı | Manuel olarak derlenen eğitim örnekleri | Bağlantı üzerinden bağlı tüm işlere otomatik erişim |
| Bakım | İhtiyaçlarınız değiştiğinde yeniden eğitin | Çalışma Alanınız geliştikçe sürekli güncellenir |
| Gerekli teknik beceri | Orta ila yüksek | Yok |
ClickUp sizin iş sisteminiz olduğu için, ClickUp Brain bağlı veri grafiğinizin içinde çalışır. Bağlantısız araçlar arasında yapay zeka yayılması, kırılgan eğitim süreçleri ve modelin takımınızın gerçek çalışma şekliyle senkronizasyonunu kaybetme riski yoktur.
Bu, pratikte şöyle görünür:
- Projelerinizle ilgili sorular sorun: ClickUp Brain, genel eğitim bilgilerini değil, gerçek proje verilerinizi kullanarak soruları yanıtlamak için görevler, belgeler, yorumlar ve güncellemeler arasında Çalışma Alanı araması gerçekleştirir.
- Bağlam içeren içerik oluşturun: ClickUp Brain, görevlerinize, dosyalarınıza, yorumlarınıza ve proje geçmişinize zaten güvenli bir şekilde erişebilir. Gerçek işlerinizi, zaman çizelgelerinizi ve önceliklerinizi referans alan belgeler, özetler ve durum güncellemeleri oluşturabilir. Artık takımlar, uygulamalar ve dosyalar arasında bilgi aramak için saatler harcamak zorunda kalmayacak.
- Anlayarak otomatikleştirin: ClickUp Otomasyonları ile, sadece statik kurallar değil, son tarihler, sahiplik ve durum değişiklikleri gibi proje bağlamına akıllıca tepki veren otomasyonlar oluşturabilirsiniz. AI bunları sizin için oluşturabilir, kod yazmanıza gerek yoktur.
💡Profesyonel İpucu: ClickUp Super Agents ile çalışma alanınızda yapay zekanın gerçek gücünden yararlanın.
Süper Ajanlar, ClickUp'ın yapay zeka destekli takım arkadaşlarıdır ve çalışma alanı içinde ekibinizle birlikte çalışan yapay zeka "kullanıcıları" olarak yapılandırılmıştır. Ortam ve bağlama duyarlıdırlar ve tıpkı insan takım arkadaşları gibi görevlere atanabilir, yorumlarda bahsedilebilir, etkinlikler veya programlar aracılığıyla tetiklenebilir veya sohbet yoluyla yönlendirilebilirler.
Aşağıdakileri yapmanızı sağlayan kodsuz görsel oluşturucu kullanarak bunları oluşturabilir ve dağıtabilirsiniz:
- Mesaj veya görev durumundaki değişiklik gibi başlangıç etkinliğini belirleyin.
- Verileri özetleme, işi delege etme veya öncelikleri ayarlama dahil olmak üzere operasyonel kuralları özetleyin.
- Entegre araçlar ve uzantılar aracılığıyla harici eylemler gerçekleştirin.
- Aracıyı ilgili bilgi tabanlarına bağlantı kurarak destekleyici veriler sağlayın.
Aşağıdaki video'da Süper Ajanlar hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
AI Stratejinizi İnce Ayarlayın: ClickUp'ı Edinin
İnce ayar, statik örnekler aracılığıyla bir AI'ya kalıplarınızı öğretir, ancak ClickUp gibi bir çalışma alanında birleştirilmiş yazılım kullanmak, AI'nıza canlı, otomatik bağlam sağlayarak bağlam yayılmasını ortadan kaldırır.
Başarılı bir AI dönüşümünün özü budur: işlerini bağlantılı bir platformda merkezileştiren takımlar, AI'yı eğitmek için daha az zaman harcayarak ondan daha fazla fayda sağlar. Çalışma Alanınız geliştikçe, AI'nız da otomatik olarak gelişir; yeniden eğitim döngüleri gerekmez.
Eğitimi atlayıp, işinizi zaten bilen bir yapay zeka ile başlamaya hazır mısınız? ClickUp ile ücretsiz olarak başlayın ve birleşik Çalışma Alanının avantajlarını deneyimleyin.
Sık Sorulan Sorular (SSS)
İnce ayarlı modeliniz, eğitim örneklerinizden öğrenir, ancak Google'ın temel Gemini modeli ön tanımlı olarak konuşma verilerinizi saklamaz veya bunlardan öğrenmez. Özel modeliniz, diğer kullanıcılara hizmet veren temel modelden ayrıdır.
Eğitim işi sadece birkaç saat sürebilir, ancak daha fazla zaman, yüksek kaliteli eğitim verilerini hazırlamak için harcanır. Bu veri hazırlama aşaması, genellikle günler hatta haftalar sürebilir.
Evet, Google AI Studio'yu kullanarak kod yazmadan bir modeli ince ayarlayabilirsiniz. Teknik karmaşıklığın çoğunu ele alan görsel bir arayüz sunar, ancak yine de veri biçimlendirme gereksinimlerini anlamanız gerekir.
Özel talimatlar, tek bir konuşma için modelin davranışını yönlendiren geçici, oturum tabanlı komutlardır. Ancak ince ayar, eğitim örneklerinize göre modelin iç parametrelerini kalıcı olarak ayarlar ve davranışında kalıcı değişiklikler yaratır.