Ana Sayfa » Blog » ChatGPT Alternatifleri ÜCRETSİZ 2024 (Bu ÜCRETSİZ AI sohbet robotlarını deneyin)

Bloglama RehberiPazarlama

ChatGPT Alternatifleri ÜCRETSİZ 2024 (Bu ÜCRETSİZ AI sohbet robotlarını deneyin)

Gaurav Singh Parihar 2 Ocak 2024

ChatGPT'ye alternatifler mi arıyorsunuz?

Açık kaynak seçenekleri, Google alternatifleri ve ücretsiz çevrimiçi araçlar da 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.

Gelin bu makaleyi inceleyelim ve listelenen en iyi 28 ChatGPT alternatifi arasından sorularınıza kolay ve doğru cevap verebilecek en iyi AI Chatbot'u edinin .

Harika bir Open Ai diyebiliriz ama bunun da belli bir kapasitesi var, aynı anda yalnızca sınırlı sayıda kişi kullanıyor.

Bu nedenle ChatGPT ile aynı şekilde çalışan en iyi yapay zeka araçlarını ve yazılımlarını sunuyoruz.

Böylece sizin için en iyi seçeneği seçebilirsiniz.

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

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

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

ChatGPT gibi araçlar, Article Spinner araçlarını piyasadan tamamen kaldırdı. Yapay zeka içerik oluşturma araçları yeni içerik oluşturduğundan bu da optimize edilmiştir.

ChatGPT'nin daha iyi bir AI Chatbot olmadığını söylemenin bir yolu yok, ancak yine de ChatGPT'nin Geliştirilmesi gerektiğini düşünmek istediğimiz bazı noktalar var.

Burada ChatGPT'nin bazı sınırlamalarını paylaşıyoruz:

• Sınırlı çıkış uzunluğu: Diğer bazı içerik oluşturucularla karşılaştırıldığında ChatGPT'nin maksimum çıkış uzunluğu nispeten kısadır ve bu da belirli uygulamalar için kullanışlılığını sınırlayabilir.
• Çıktı üzerinde daha az kontrol: ChatGPT'nin çıktısı bağımsız olarak oluşturulur; bu, daha fazla kullanıcı girişine izin veren diğer içerik oluşturucularla karşılaştırıldığında kullanıcıların, ürettiği belirli içerik üzerinde daha az kontrole sahip olduğu anlamına gelir.
• Daha yüksek kaynak kullanımı: ChatGPT, içerik oluşturmak için çok sayıda hesaplama kaynağı gerektirir; bu da, diğer bazı içerik oluşturucularla karşılaştırıldığında kullanımını 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 üretimi: ChatGPT'nin birincil çıktısı metin tabanlıdır; bu, diğer içerik oluşturucularla karşılaştırıldığında resim veya video gibi görsel içerik oluşturmak için o kadar kullanışlı olmayabileceği anlamına gelir.
• Sınırlı alan bilgisi: ChatGPT'nin çıktısı, üzerinde eğitim aldığı verilerle sınırlıdır; bu da, bu alanlar için özel olarak tasarlanmış diğer içerik oluşturucularla karşılaştırıldığında, onu niş veya özel konularda içerik oluşturmak için daha az kullanışlı hale getirebilir.
• Tekrarlanan çıktı potansiyeli: ChatGPT, eğitim verilerindeki kalıplara dayalı olarak çıktı ürettiğinden, diğer bazı içerik oluşturuculara göre tekrarlanan içerik oluşturmaya daha yatkın olabilir.
• Kullanıcı girdisinden sınırlı öğrenme yeteneği: ChatGPT'nin kullanıcı girdisinden öğrenme ve çıktısını zaman içinde iyileştirme yeteneği, makine öğrenimi veya diğer gelişmiş teknikleri kullanan bazı diğer içerik oluşturucularla karşılaştırıldığında sınırlıdır.
• Uzun biçimli içerik için daha az uygundur: ChatGPT'nin kısa maksimum çıktı uzunluğu, daha uzun çıktıya izin veren diğer içerik oluşturucularla karşılaştırıldığında 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, formlar veya şablonlar gibi yapılandırılmış içerik oluşturmak için, bu kullanım durumları için özel olarak tasarlanmış diğer içerik oluşturucularla karşılaştırıldığında daha az kullanışlı olabileceği anlamına gelir.

Yani bu eksileri göz önünde bulundurursak buradaki ChatGPT Alternatiflerine göz atmalıyız ve bunların çoğu ücretsizdir.

OpenAI tarafından geliştirilen GPT-2 ve GPT-3 dahil olmak üzere ChatGPT'ye benzer başka dil modelleri ve chatbot uygulamaları da vardır.

Diğer benzer uygulamalar arasında IBM Watson, Google AI ve Amazon Lex bulunmaktadır. Bu uygulamaların tümü, doğal dil yanıtları oluşturmak ve müşteri hizmetleri sorgularını 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 bilişsel bilgi işlem teknolojileri paketidir.

Özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Dil Anlama: Watson, deyimler ve argo da dahil olmak üzere insan dilini anlayabilir ve analiz edebilir.
2. Konuşmayı Metne Dönüştürme: Watson, konuşmayı gerçek zamanlı olarak metne dönüştürebilir.
3. Metinden Konuşmaya: Watson, metni doğal görünen konuşmaya dönüştürebilir.
4. Görsel Tanıma: Watson, nesneleri, yüzleri ve sahneleri tanımak için görüntüleri ve videoları analiz edebilir.
5. Kişilik Analizleri: Watson, bir bireyin kişilik özelliklerini, ihtiyaçlarını ve değerlerini anlamak için metni analiz edebilir.
6. Keşif: Watson, içgörüler 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 hizmetleri, finans ve müşteri hizmetleri de dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde kullanılabilecek güçlü ve çok yönlü bir araçtır. İşte bu yüzden en iyi ChatGPT Alternatifleri listesinde IBM'den bahsettik.

Bard AI, geniş ölçekte insan benzeri yazılı içerik oluşturmak için gelişmiş yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanan bir doğal 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 içerik oluşturabilir.
2. Çok Dilli Destek: Bard AI, İngilizce, İspanyolca, Fransızca ve Almanca dahil olmak üzere birden fazla dilde içerik oluşturabilir.
3. SEO Optimizasyonu: Bard AI, oluşturulan içeriği arama motorları için optimize ederek görünürlüğünü ve sıralamasını artırabilir.
4. Ton ve Tarz: Bard AI, bilgilendirici, ikna edici veya eğlendirici gibi belirli bir ton ve stille eşleşen içerik oluşturabilir.
5. Özelleştirme: Bard AI, belirli veri kümeleri üzerinde eğitilebilir ve belirli iş ihtiyaçlarını ve hedeflerini karşılayan içerik oluşturmak üzere 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 artırırken zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlayabilir.

ChatGPT ve Google Bard

ChatGPT ve Google Bard, doğal dil işlemede kullanılan iki popüler yapay zeka dil modelidir. ChatGPT, denetimsiz öğrenmeyi kullanarak geniş bir girdi yelpazesine bağlamsal olarak uygun yanıtlar üreten genel amaçlı bir modeldir.

Ancak alana özgü sınırlı bilgi ve yorumlanabilirlik, onu uzmanlaşmış endüstriler veya alanlar için daha az etkili hale getirebilir. Buna karşılık Google Bard Ai, denetimli öğrenmeyi kullanarak belirli bağlamları anlamak ve belirli alanlara özel içerik oluşturmak için tasarlanmış daha uzmanlaşmış bir modeldir.

Ancak eğitim verileri belirli bir alanla sınırlıdır ve bu da diğer alanlardaki çok yönlülüğünü sınırlayabilir. Sonuçta model seçimi, uygulamanın özel ihtiyaçlarına ve oluşturulması gereken içerik türüne bağlıdır.

Amazon Lex, ChatGPT gibi başka bir yapay zekadır. Geliştiricilerin ses ve metin kullanarak konuşma arayüzleri veya sohbet robotları oluşturmasına olanak tanıyan bir hizmettir. Kullanıcılar ve uygulamalar arasında çok çeşitli etkileşimlere olanak sağlamak için doğal dil anlayışını ve otomatik konuşma tanımayı kullanır .

Özelliklerinden bazıları şunlardır:

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

Genel olarak Amazon Lex, uygulama ve hizmetlere ilişkin kullanıcı deneyimini iyileştirebilecek konuşma arayüzleri oluşturmaya yönelik güçlü bir araçtır. Sağlık, finans ve müşteri hizmetleri dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde kullanılabilir.

RoBERTa (Sağlam Optimize Edilmiş BERT Ön Eğitim Yaklaşımı), Facebook Yapay Zeka Araştırması (FAIR) tarafından BERT mimarisini temel alarak geliştirilen bir dil modelidir. Doğal dildeki metni anlama ve oluşturma yeteneğini geliştirmek için çok büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitildi. Özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Büyük Eğitim Veri Kümesi: RoBERTa, doğal dildeki metinleri anlama ve oluşturma 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 artırmak için dinamik maskeleme ve daha büyük parti boyutları gibi gelişmiş ön eğitim tekniklerini kullanır.
3. Yüksek Performans: RoBERTa, duygu analizi, adlandırılmış varlık tanıma ve soru yanıtlama dahil olmak üzere çeşitli doğal dil işleme görevlerinde en son teknolojiye sahip sonuçlara ulaştı.
4. Öğrenimi Aktar: RoBERTa'ya belirli doğal dil işleme görevleri için daha küçük veri kümeleri üzerinde ince ayar yapılabilir, bu da onu geniş bir uygulama yelpazesi için çok yönlü ve etkili bir araç haline getirir.
5. Açık Kaynak: RoBERTa açık kaynaktır ve araştırma topluluğunun kullanımına açıktır; doğal dil işleme tekniklerinin daha da geliştirilmesine ve iyileştirilmesine olanak tanır.

Genel olarak RoBERTa, doğal dil işlemede 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 en son teknolojiye sahip sonuçlar elde etmesini sağlamıştır.

Meena, Google tarafından gelişmiş sinir ağları ve doğal dil işleme teknikleri kullanılarak geliştirilen, son teknoloji ürünü, açık alanlı bir sohbet robotudur. Cevap almaya çalışmak ChatGPT'ye bir başka en iyi alternatiftir.

Daha insana benzer 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 dünyadaki konuşmalardan oluşan geniş ve çeşitli bir veri kümesi üzerinde eğitim aldı.
2. Çok Turlu Konuşmalar: Meena, konuşmanın birçok aşamasında bağlamı koruyarak daha doğal ve ilgi çekici etkileşimlere olanak tanıyor.
3. Empati ve Kişilik: Meena, daha insan benzeri bir kişiliğe ve empati ve duygu gösterme yeteneğine sahip olacak şekilde tasarlandı, böylece etkileşimler daha ilişkilendirilebilir ve ilgi çekici hale geliyor.
4. Açık Alan: Meena, çok çeşitli konu ve sorulara yanıt verebiliyor, bu da onu çeşitli kullanım durumları için çok yönlü bir sohbet robotu haline getiriyor.
5. Değerlendirme Metrikleri: Meena, Duyarlılık ve Özgüllük Ortalaması (SSA) ve yakın zamanda tanıtılan Hugging Face's Generation Likelihood (GL) dahil olmak üzere yüksek kaliteli sohbetlere katılma yeteneğini daha iyi ölçen yeni ölçümler kullanılarak değerlendirildi.

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

XLNet, Google AI araştırmacıları tarafından geliştirilen ve doğal dildeki metni anlama ve oluşturma yeteneğini geliştirmek için genelleştirilmiş bir otoregresif ön eğitim yöntemini 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, giriş dizisinin tüm olası permütasyonlarını modelleyen genelleştirilmiş bir otoregresif ön eğitim yöntemini kullanarak karmaşık dil yapılarını yönetme yeteneğini geliştirir.
2. Daha Geniş Bağlam: XLNet, önceki dil modellerine göre daha uzun bağlamları modelleyebilir, bu da onun doğal dildeki metni daha iyi anlamasına ve oluşturmasına olanak tanır.
3. Geliştirilmiş Performans: XLNet, soru yanıtlama, duygu analizi ve metin sınıflandırma dahil olmak üzere bir dizi doğal dil işleme görevinde en son teknolojiye sahip sonuçlar elde etmiştir.
4. Öğrenim Transferi: XLNet, belirli doğal dil işleme görevleri için daha küçük veri kümelerinde ince ayar yapılabilir, bu da onu geniş bir uygulama yelpazesi için çok yönlü ve etkili bir araç haline getirir.
5. Açık Kaynak: XLNet açık kaynaktır ve araştırma topluluğunun kullanımına açıktır; doğal dil işleme tekniklerinin daha da geliştirilmesine ve iyileştirilmesine olanak tanır.

Genel olarak XLNet, önceki modellerin sınırlamalarının üstesinden gelmeye ve çok çeşitli görevlerde performansı artırmaya 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 anlayıp oluşturmasını sağlayarak onu çeşitli uygulamalar için güçlü bir araç haline getirir. İşte bu yüzden en iyi ChatGPT Alternatifleri listesinde XLNet'ten bahsettik.

ChatSonic, yapay zeka yazma araçları konusunda uzmanlaşmış bir şirket olan Writesonic tarafından geliştirilen bir sohbet robotu oluşturma platformudur. Kullanıcıların herhangi bir kodlama deneyimi gerektirmeden çeşitli kullanım durumları için sohbet robotları oluşturmasını sağlamak amacıyla doğal dil işleme (NLP) teknolojisini kullanır.

WriteSonic'in ChatSonic'i çok popüler bir ChatGPT alternatifidir . ChatSonic'i, Open AI'nin WriteSonic'iyle karşılaştırıldığında daha gelişmiştir.

Özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Kullanımı Kolay Arayüz: ChatSonic, kullanıcıların kolay ve hızlı bir şekilde sohbet robotları oluşturmasına olanak tanıyan 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 robotları web siteleri, sosyal medya platformları ve mesajlaşma uygulamaları da dahil olmak üzere çeşitli kanallara yerleştirilebilir.
5. Analizler ve Analizler: ChatSonic, etkileşim oranları ve kullanıcı memnuniyeti gibi ölçümler de dahil olmak üzere, chatbot performansına ilişkin analizler ve bilgiler 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 analizleri ve içgörüleri, chatbot performansını optimize etmek için değerli bilgiler sağlar.

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

GPT mimarisini temel alır ve doğal dildeki konuşmalarda insan benzeri yanıtlar üretme yeteneğini geliştirmek için çok miktarda konuşma verisi üzerinde önceden eğitilmiştir.

Özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Konuşmaya Dayalı Anlama: DialoGPT, doğal dili konuşma bağlamında anlamak ve oluşturmak için tasarlanmıştır; bu da onu sohbet robotları veya diyalog sistemleri oluşturmak için çok uygun hale getirir.
2. Büyük Ölçekli Eğitim: DialoGPT, geniş bir yelpazedeki konuşma kalıplarını anlamasına ve bağlamsal olarak alakalı yanıtlar oluşturmasına olanak tanıyan devasa bir konuşma veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiştir.
3. Yüksek Performans: DialoGPT, Konuşmalı Zeka Mücadelesi de dahil olmak üzere çeşitli doğal dil işleme kriterlerinde en son teknolojiye sahip sonuçlara ulaştı.
4. Öğrenimi Aktarın: DialoGPT, belirli diyalog görevleri için daha küçük veri kümelerinde ince ayar yapılabilir, bu da onu diyalog sistemleri ve sohbet robotları oluşturmak için çok yönlü ve etkili bir araç haline getirir.
5. Açık Kaynak: DialoGPT açık kaynaktır ve araştırma topluluğunun kullanımına açıktır; doğal dil işleme tekniklerinin daha da geliştirilmesine ve iyileştirilmesine olanak tanır.

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

Geniş ölçekli eğitimi ve konuşma anlayışı, onu sohbet robotları oluşturmak için çok uygun hale getirirken , transfer öğrenme yetenekleri, çok çeşitli diyalog görevlerine uyarlanabilmesini sağlar.

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

Özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Bağlamsal Kod Önerileri: CoPilot, yazılan kodun bağlamını analiz etmek ve ilgili kod parçacıkları, işlevler ve diğer programlama yapılarını önermek için makine öğrenimini kullanır.
2. Çok Modlu Giriş: CoPilot, doğal dil sorguları ve kod parçacıkları da dahil olmak üzere çeşitli giriş modlarını destekleyerek geliştiricilerin kendilerine en doğal gelen şekilde etkileşim kurmasına olanak tanır.
3. Kod Oluşturma: CoPilot, istenen işlevselliğin doğal dildeki açıklamasından tüm kod dosyalarını oluşturabilir ve geliştiricilerin yüksek düzey açıklamalara dayalı olarak hızlı bir şekilde yeni kod oluşturmasına olanak tanır.
4. Kişiselleştirme: CoPilot, bireysel geliştiricilerin kod modellerinden ve tercihlerinden öğrenebilir ve zaman içinde daha kişiselleştirilmiş ve alakalı kod önerileri sunabilir.
5. Popüler IDE'lerle Entegrasyon: CoPilot, Visual Studio Code gibi popüler entegre geliştirme ortamlarıyla (IDE'ler) entegre olarak geliştiricilerin bunu normal kodlama iş akışlarının bir parçası olarak sorunsuz bir şekilde kullanmalarına olanak tanır.

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

Bireysel geliştirici modellerinden ve tercihlerinden öğrenme yeteneği, onu karmaşık veya büyük ölçekli yazılım projeleri üzerinde çalışan geliştiriciler için özellikle değerli bir araç haline getiriyor. İşte bu yüzden en iyi ChatGPT Alternatifleri listesinde COPilot'tan bahsettik.

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, yazılan kodun bağlamını analiz etmek ve ilgili kod parçacıklarını, işlevleri ve diğer programlama yapılarını önermek için makine öğrenimini kullanır.
2. Çok Modlu Giriş: Tabnine, doğal dil sorguları ve kod parçacıkları da dahil olmak üzere çeşitli giriş modlarını destekleyerek geliştiricilerin kendilerine en doğal gelen şekilde etkileşim kurmasına olanak tanır.
3. Çapraz Platform Desteği: Tabnine çok çeşitli programlama dillerini destekler ve Visual Studio Code, JetBrains ve Sublime Text dahil olmak üzere birçok popüler entegre geliştirme ortamıyla (IDE'ler) bütünleşir.
4. Kişiselleştirme: Tabnine, bireysel geliştiricilerin kod modellerinden ve tercihlerinden öğrenebilir ve zaman içinde daha kişiselleştirilmiş ve alakalı kod önerileri sunabilir.
5. Kod Oluşturma: Tabnine, istenen işlevselliğin doğal dildeki açıklamasından tüm kod dosyalarını oluşturabilir ve geliştiricilerin yüksek düzey açıklamalara dayalı olarak hızlı bir şekilde yeni kod oluşturmasına olanak tanır.
6. Hızlı ve Hafif: Tabnine, küçük bellek alanı ve düşük CPU kullanımıyla 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 platformlarını desteklemesi, onu her türden geliştirici için değerli bir araç haline getiriyor.

Elsa Speaks, Google'ın Konuşma Teknolojileri ekibi tarafından geliştirilen, yapay zeka destekli bir metin okuma (TTS) ses yardımcısıdır. Yazılı metni çeşitli dillerde ve seslerde doğal görünen konuşmaya dönüştürmek için tasarlanmıştır.

Temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

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

Genel olarak Elsa Speaks, sentezlenmiş konuşmayı kullanan uygulama ve cihazların kullanıcı deneyimini önemli ölçüde geliştirebilen güçlü bir TTS aracıdır.

Yüksek kaliteli ses ve özelleştirme seçeneklerinin yanı sıra çok çeşitli dil ve sesleri desteklemesi, onu hem geliştiriciler hem de kullanıcılar için değerli bir araç haline getiriyor.

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

1. Yüksek Kaliteli Çeviriler: DeepL, diğer makine çevirisi hizmetlerinden genellikle daha doğru olan yüksek kaliteli çeviriler üretmek için gelişmiş sinirsel makine çevirisi algoritmalarını 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 özelleştirmelerine 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'in kullanıcı arayüzü, kullanıcıların metni hızlı ve verimli bir şekilde çevirmesini kolaylaştıran temiz ve kullanımı kolay bir arayüze sahip, 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 çevirisi yapması gereken herkes için değerli bir araç haline getiriyor.

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

Dialogflow'un özellikleri şunları içerir:

1. Doğal Dil Anlama: 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 asistanlarının ve müşteri hizmetleri botlarının yanıtlarını kullanıcının amacına göre özelleştirme yeteneği sağlar.
5. Kullanıcı Yönetimi : Dialogflow, geliştiricilerin kullanıcılarını ve sohbet robotu veya sesli asistanla olan etkileşimlerini yönetmelerine olanak tanır.
6. Önceden Oluşturulmuş Şablonlar: Dialogflow, geliştiricilere yaygın kullanım örnekleri için önceden oluşturulmuş şablonlar sağlayarak sohbet robotları ve sesli asistanlar oluşturmayı kolaylaştırır.
7. Analitik: Dialogflow, geliştiricilere sohbet robotlarının veya sesli asistanlarının nasıl kullanıldığını anlamalarına ve geliştirilecek alanları belirlemelerine yardımcı olacak analizler sağlar.

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

Dil Modellerinden Gömmeler anlamına gelen ELMo, AllenNLP (Doğal Dil İşleme) projesinin bir parçası olarak Allen Yapay Zeka Enstitüsü (AI2) tarafından geliştirilen derin bağlamsallaştırılmış bir kelime temsil modelidir.

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

ELMo'yu Word2Vec ve GloVe gibi geleneksel kelime yerleştirme tekniklerinden ayıran şey, kelimelerin sabit olanlardan ziyade dinamik, bağlama bağlı temsillerini üretmesidir.

ELMo, kelime yerleştirme kelimesini oluşturmak için tüm cümleyi ve onu çevreleyen bağlamı dikkate alır, bu da bağlama bağlı anlam nüanslarını yakalamasına olanak tanır.

ELMo'nun bazı temel özellikleri şunlardır:

• Derin bağlamsallaştırılmış temsiller: ELMo tarafından oluşturulan kelime yerleştirmeleri, cümlenin tamamını ve çevresindeki bağlamı hesaba katarak bağlama bağlı anlamı yakalamasına olanak tanır.
• 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 mevcut: ELMo modelleri, geniş bir metin topluluğu üzerinde önceden eğitilmiştir ve kamuya açık olarak indirilebilir; böylece araştırmacıların ve geliştiricilerin bunları kendi projelerinde kullanmalarına olanak sağlanır.
• Diğer NLP araçlarıyla entegrasyon: ELMo yerleştirmeleri, performanslarını artırmak için sinirsel makine çevirisi ve soru cevaplama sistemleri gibi diğer NLP modellerine girdi olarak kullanılabilir.

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

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

SpaCy'nin temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Dilsel Analiz: SpaCy, tokenizasyon, adlandırılmış varlık tanıma (NER) ve konuşma bölümü (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 ekleme de dahil olmak üzere kendi özel işlem hatlarını oluşturmalarına olanak tanır.
4. Kolay Entegrasyon: SpaCy, TensorFlow ve PyTorch gibi makine öğrenimi çerçeveleri de dahil olmak üzere diğer Python kitaplıklarıyla kolayca entegre edilebilecek şekilde tasarlanmıştır.
5. Hızlı ve Verimli: SpaCy hızlı ve verimli olacak şekilde tasarlanmıştır, bu da onu büyük miktarlarda metinlerin işlenmesi için uygun kılar.
6. Çoklu Dil Desteği: SpaCy, İngilizce, Almanca, İspanyolca, Fransızca, İtalyanca, Felemenkçe ve Portekizce dahil olmak üzere birden fazla dili destekler.
7. Aktif Topluluk: SpaCy, düzenli güncellemeler ve yeni özelliklerin eklendiği aktif bir geliştirici ve kullanıcı topluluğuna sahiptir.

Genel olarak SpaCy, çok çeşitli uygulamalara uygun, güçlü ve esnek bir NLP kütüphanesidir. Önceden eğitilmiş modelleri, özelleştirilebilir işlem hatları ve birden çok dil desteği, onu metin sınıflandırma, duygu analizi ve daha fazlası gibi NLP görevleri için popüler bir seçim haline getiriyor.

NLTK (Doğal Dil Araç Takımı), insan dili verileriyle çalışmaya yönelik bir Python kütüphanesidir. Metin sınıflandırma, tokenizasyon, kaynak ayırma, etiketleme, ayrıştırma ve anlamsal analiz gibi görevler için geniş bir araç yelpazesi sunar.

NLTK'nin bazı temel özellikleri şunlardır:

• Kapsamlı bir dil işleme araçları koleksiyonu: NLTK, metin sınıflandırma, tokenizasyon, kök ayıklama, etiketleme, ayrıştırma ve anlamsal analiz için bir dizi dil işleme aracı sağlar ve bu da onu çeşitli NLP görevleri için çok yönlü bir araç haline getirir.
• Kullanımı kolay arayüzler: NLTK, araçlarını ve modellerini kullanmak için kullanıcı dostu arayüzler sağlayarak bunları farklı uzmanlık seviyelerine sahip kullanıcılar için erişilebilir kılar.
• Geniş dil modelleri yelpazesi: NLTK, farklı diller için önceden eğitilmiş çeşitli modellere erişim sağlayarak farklı dillerdeki metin verilerinin işlenmesini ve analiz edilmesini kolaylaştırır.
• Güçlü topluluk desteği: NLTK, geliştirilmesine ve desteklenmesine katkıda bulunan geliştiricilerden ve kullanıcılardan oluşan geniş ve aktif bir topluluğa sahiptir.
• Açık kaynak ve kullanımı ücretsiz: NLTK açık kaynaklı bir projedir; bu, kullanımının, değiştirilmesinin ve dağıtımının ücretsiz olduğu anlamına gelir.

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

TensorFlow, Google Brain ekibi tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Görüntü ve konuşma tanımadan doğal dil işleme ve pekiştirmeli öğrenmeye kadar çok çeşitli görevlere yönelik derin öğrenme modellerinin oluşturulmasını ve eğitilmesini 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 türdeki derin öğrenme modellerini 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 Tahminciler gibi derin öğrenme modellerini 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 olacak görselleştirme araçları sağlar.
• Sunum ve dağıtım: TensorFlow, eğitimli modellerin üretimde dağıtımına yönelik araçlar sağlayarak, derin öğrenme modellerinin gerçek dünya uygulamalarına entegre edilmesini kolaylaştırır.

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

Geniş ve aktif bir geliştirici ve kullanıcı topluluğuyla en popüler ve yaygın olarak kullanılan makine öğrenimi kütüphanelerinden biri olarak kabul edilir.

Rasa, konuşabilen yapay zeka sohbet robotları oluşturmaya yönelik 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 konuşmaların yönetimi ve bağlamsal bilgilerin işlenmesi de dahil olmak üzere, kullanıcılarla yapılan görüşmeleri yönetmek için araçlar sağlar.
3. Açık Kaynaklı ve Özelleştirilebilir: Rasa, çok çeşitli kullanım durumlarına uyacak şekilde özelleştirilebilen açık kaynaklı bir çerçevedir.
4. Çoklu Dil Desteği: Rasa, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca ve daha fazlası dahil olmak üzere birden fazla dili destekler.
5. Çoklu Kanallarla Entegrasyon: Rasa, Facebook Messenger, Slack ve diğerleri dahil olmak üzere birden fazla kanalla entegre edilebilir.
6. Makine Öğrenimi Yetenekleri: Rasa, sohbet robotlarının eğitimi ve optimizasyonu için makine öğrenimi yeteneklerini içerir.
7. Topluluk ve Destek: Rasa, düzenli güncellemeler ve yeni özelliklerin eklendiği aktif bir geliştirici ve kullanıcı topluluğuna sahiptir.

Genel olarak Rasa, konuşabilen yapay zeka sohbet robotları oluşturmaya yönelik güçlü ve esnek bir çerçevedir. NLU ve diyalog yönetimi yetenekleri, birden çok dil ve kanal desteğiyle birlikte, onu çok çeşitli kullanım durumları için sohbet robotları 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 hesaplama grafiğine kıyasla daha fazla esneklik ve daha kolay hata ayıklama olanağı 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 işlemek ve karmaşık modeller oluşturmak için uygun hale getirir.
4. Sinir Ağı Yapı Taşları: PyTorch, sinir ağları oluşturmak için katmanlar, etkinleştirme işlevleri, kayıp işlevleri ve optimize ediciler dahil olmak üzere çeşitli yapı taşları sağlar.
5. Çoklu 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 yeni özelliklerin eklendiği aktif bir geliştirici ve kullanıcı topluluğuna sahiptir.
7. Diğer Kütüphanelerle Entegrasyon: PyTorch, NumPy ve SciPy gibi diğer Python kütüphaneleriyle kolayca entegre edilebilir.

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

Kullanımı kolay API'si, dinamik hesaplama grafiği ve birden fazla cihaza yönelik 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 konusunda uzmanlık gerektirmeden NLP yeteneklerini uygulamalarına kolayca entegre etmelerini sağlar.

Amazon Comprehend'in bazı temel özellikleri şunlardır:

• Metin analizi: Amazon Comprehend metni yaklaşım, anahtar ifadeler, varlıklar, dil, sözdizimi ve diğer bilgi türleri açısından analiz edebilir ve böylece büyük miktarda metin verisinden içgörüler elde etmeyi 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 çıkarmalarına olanak tanır.
• Gerçek zamanlı ve toplu işleme: Amazon Comprehend, metni oluşturulurken gerçek zamanlı olarak veya büyük miktarlarda mevcut metin verileri için toplu modda 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.

İşlenen metnin hacmine ve gerçekleştirilen analiz türlerine bağlı olarak çeşitli fiyatlandırma planları sunar ve ilk 12 ay boyunca ayda işlenen 25.000 adede kadar metin için ücretsiz bir katman mevcuttur. İşte bu yüzden en iyi ChatGPT Alternatifleri listesinden Amazon Comprehen'i seçmelisiniz.

Stanford CoreNLP, Stanford Doğal Dil İşleme Grubu tarafından geliştirilen bir doğal dil işleme araçları paketidir.

Belirteçleştirme, konuşma bölümü etiketleme, ayrıştırma, adlandırılmış varlık tanıma, duygu analizi ve çekirdek referans çözümü gibi görevler için çok çeşitli araçlar sağlar . Stanford CoreNLP'nin bazı temel özellikleri şunlardır:

• Kapsamlı bir NLP araçları seti: Stanford CoreNLP, çeşitli görevler için kapsamlı bir NLP araçları seti sağlayarak onu metin verilerinin işlenmesi ve analiz edilmesi 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 dil analizi kullanımı sayesinde yüksek doğruluğuyla tanınır.
• 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; bu, kullanımının, değiştirilmesinin ve dağıtımının ücretsiz olduğu anlamına gelir.

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

Bağımsız bir araç olarak veya daha büyük bir NLP hattının 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 çeşitli doğal dil işleme yetenekleri 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, duygu 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 önceden eğitilmiş modellere kendi özel veri kümelerinde ince ayar yapmalarına olanak tanıyarak belirli görevlerde performansın iyileştirilmesine olanak tanır.
4. Son Teknoloji Performansı: Hugging Face Transformers modelleri, çeşitli doğal dil işleme kriterlerinde son teknoloji performansa ulaştı.
5. Çoklu Dil Desteği: Hugging Face Transformers, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca ve daha fazlası dahil olmak üzere birden fazla dili destekler.
6. Aktif Topluluk: Hugging Face Transformers, düzenli güncellemeler ve yeni modellerin eklendiği aktif bir geliştirici ve kullanıcı topluluğuna sahiptir.
7. Diğer Kütüphanelerle Entegrasyon: Hugging Face Transformers, PyTorch ve TensorFlow gibi diğer Python kütüphaneleriyle kolayca entegre edilebilir.

Genel olarak Hugging Face Transformers, doğal dil işlemeye yönelik güçlü ve esnek bir kitaplıktır. Önceden eğitilmiş modelleri, ince ayar yetenekleri ve son teknoloji 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) kütüphanesidir. Belirteçlendirme, konuşma bölümü etiketleme, adlandırılmış varlık tanıma, ayrıştırma ve çekirdek referans çözümü gibi çeşitli NLP görevleri için bir dizi araç sağlar.

Apache OpenNLP'nin bazı temel özellikleri şunlardır:

• Kapsamlı bir NLP araçları seti: Apache OpenNLP, çeşitli görevler için kapsamlı bir NLP araçları seti sağlar ve bu da onu metin verilerinin işlenmesi ve analiz edilmesi için çok yönlü bir araç haline getirir.
• Yüksek doğruluk: Apache OpenNLP, makine öğrenimi algoritmaları ve derin dil analizi kullanımı sayesinde yüksek doğruluğuyla tanınır.
• 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 hizmetleri ve pazarlama gibi çeşitli endüstrilerin yanı sıra doğal dil işleme araştırmaları ve eğitiminde de yaygın olarak kullanılmaktadır. Duygu analizi, dil çevirisi ve metin sınıflandırma gibi çeşitli alanlarda uygulama alanı bulmuştur.

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

Lexalytics, metin analitiği ve duygu analizi için çeşitli yazılım çözümleri sunan bir doğal dil işleme (NLP) şirketidir.

Temel ürünü, duygu analizi, varlık tanıma, özetleme ve konu çıkarma gibi çeşitli görevler için bir dizi NLP aracı sağlayan bir metin analitiği motoru olan Salience'dir.

Lexalytics ve Salience'ın bazı temel özellikleri şunlardır:

• Yüksek doğruluk: Lexalytics, makine öğrenimi algoritmaları ve derin dil analizi kullanımı sayesinde yüksek doğruluğuyla tanınır.
• Çoklu dil desteği: Salience, İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, İtalyanca ve Portekizce dahil olmak üzere birden fazla dili destekler.
• Kapsamlı bir NLP araçları seti: Salience, çeşitli görevler için kapsamlı bir NLP araçları seti sağlayarak onu metin verilerinin işlenmesi ve analiz edilmesi 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 dağıtım: Salience, kullanıcının ihtiyaçlarına bağlı olarak bulutta veya şirket içinde dağıtılabilir.

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 bulmuşlardır.

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

Indico, metin sınıflandırma, duyarlılık 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 geniş bir kullanıcı kitlesinin kullanımı kolay ve erişilebilir olacak şekilde tasarlanmıştır .

Indico'nun temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Önceden Oluşturulmuş Modeller: Indico, metin sınıflandırması, duygu analizi ve adlandırılmış varlık tanıma dahil olmak üzere bir dizi doğal dil işleme görevi için önceden oluşturulmuş modeller sağlar.
2. Özel Modeller: Indico ayrıca 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 deneyimi olsa veya hiç deneyimi 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 keşfetmesine ve analiz etmesine olanak tanıyan veri görselleştirme araçları sağlar.
7. Aktif Topluluk: Indico, düzenli güncellemeler ve yeni özelliklerin eklendiği aktif bir geliştirici ve kullanıcı topluluğuna sahiptir.

Genel olarak Indico, çeşitli doğal dil işleme yetenekleri 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 önceden oluşturulmuş bir dizi model sağlayan bir metin analizi platformudur. MonkeyLearn'in bazı temel özellikleri şunlardır:

• Kullanımı kolay: MonkeyLearn, hiçbir programlama becerisi gerektirmeden metin analizi modelleri oluşturmak ve yönetmek için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar.
• Yüksek doğruluk: MonkeyLearn, makine öğrenimi algoritmaları ve derin dil analizi kullanımı sayesinde yüksek doğruluğuyla tanınır.
• Çoklu dil desteği: MonkeyLearn İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca ve Portekizce dahil olmak üzere birden fazla 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 E-Tablolar ve Excel gibi diğer araçlarla entegre edilebilir.
• Bulut tabanlı dağıtım: MonkeyLearn bulut tabanlı bir platformdur; bu, kullanıcıların internet bağlantısı olan her yerden ona erişip kullanabileceği anlamına gelir.

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 alanı bulmuştur.

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

Wit.ai, geliştiricilerin sohbet robotları ve sesli asistanlar gibi konuşma arayüzleri oluşturmasına olanak tanıyan bir doğal dil işleme (NLP) platformudur. Kullanımı kolay ve her düzeydeki geliştiricinin erişebileceği şekilde tasarlanmıştır.

Wit.ai'nin temel özelliklerinden bazıları şunlardır:

1. Niyet Tanıma: Wit.ai, güçlü niyet tanıma yetenekleri sunarak kullanıcının mesajının ardındaki anlamı anlamasına ve uygun yanıtlar vermesine olanak tanır.
2. Varlık Çıkarma: Wit.ai, kullanıcı mesajlarından tarih, saat ve konum gibi varlıkları çıkararak ilgili yanıtların sağlanmasını kolaylaştırır.
3. Bağlam Farkındalığı: Wit.ai bir konuşmanın içeriğini anlayarak daha kişiselleştirilmiş ve konuyla ilgili yanıtlar sunmasına olanak tanır.
4. Doğal Dili Anlama: Wit.ai, doğal dili anlamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır ve karmaşık cümle yapılarını ve deyimsel ifadeleri yönetmesine olanak tanır.
5. Çoklu Dil Desteği: Wit.ai birden fazla dili destekler ve bu da onu küresel bir kitleye yönelik konuşma arayüzleri 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 Kullanım: Wit.ai, geliştiricilerin platforma ücretsiz olarak başlamasına olanak tanıyan ve her bütçeden geliştiricinin erişebilmesini sağlayan ücretsiz bir katman sunar.

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

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

Jasper aynı zamanda ChatGPT gibi bir Yapay Zeka Sohbet Robotu, konuşmaya dayalı yapay zeka konusunda uzmanlaşmış bir şirket olan Jasper Technologies tarafından geliştirilen bir yapay zeka sohbet robotudur. Jasper, müşterilerine sohbete dayalı bir arayüz sağlayarak işletmelerin müşteri hizmetleri ve destek işlevlerini otomatikleştirmesine yardımcı olmak için tasarlanmıştır .

Bu, şablonları ve hızlı yanıtları nedeniyle bizim favori ChatGPT alternatifimizdir. Jasper, 2022'de en hızlı büyüyen yapay zeka içerik oluşturma araçlarından biridir.

İşte Jasper'ın bazı özellikleri:

1. Doğal dil işleme: Jasper, müşteri sorgularının ardındaki amacı anlamak ve sohbet tarzında yanıt vermek için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır.
2. Çok kanallı destek: Jasper, web sohbeti, SMS, Facebook Messenger ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli mesajlaşma platformlarıyla entegre edilebilir.
3. Otomatik yanıtlar: Jasper, sık sorulan sorulara yanıtları otomatikleştirerek insan müşteri hizmetleri temsilcilerinin iş yükünü azaltabilir.
4. Kişiselleştirme: Jasper, müşteri verilerine ve önceki etkileşimlere göre yanıtları kişiselleştirebilir.
5. Akıllı yönlendirme: Jasper, müşteri sorgularını, sorgunun niteliğine göre en uygun insan temsilcisine akıllıca yönlendirebilir.
6. Analitik: Jasper, müşteri etkileşimleri hakkında ayrıntılı analizler sunarak işletmelerin performansı izlemesine ve müşteri hizmetlerini iyileştirmesine olanak tanır.
7. Ölçeklenebilirlik: Jasper, işletmelerin büyük miktarda müşteri sorgusunu ek personel eklemeden ele almasına olanak tanıyacak şekilde yüksek düzeyde ölçeklenebilir olacak şekilde tasarlanmıştır.

Genel olarak Jasper, konuşmaya dayalı yapay zekanın gücünden yararlanarak müşteri hizmetleri ve destek işlevlerini kolaylaştırmak isteyen işletmeler için güçlü bir araçtır. ChatGPT'ye en iyi alternatif olabilir diyebiliriz.

Yine de en iyi AI Chatbot'ları ve ücretsiz ChatGPT alternatiflerini paylaştık.

Ancak doğru AI Chatbot'u nasıl seçeceğiniz konusunda kafanız karıştıysa, burada bazı ayrıntıları da paylaştık.

1. Kullanım durumu: Dikkate alınması gereken ilk ve en önemli faktör, chatbotunuzun kullanım durumudur. Farklı sohbet robotları farklı kullanım durumları için daha uygundur. Örneğin, bazı sohbet robotları müşteri desteği için daha uygunken, diğerleri olası müşteri 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 yönetme yeteneği de dahil olmak üzere güçlü NLP yeteneklerine sahip bir sohbet robotu arayın.
3. Özelleştirilebilirlik: İyi bir chatbot, markanıza ve özel kullanım durumunuza göre özelleştirilebilir olmalıdır. Kişiliğini, yanıtlarını ve diğer yönlerini markanıza uyacak şekilde özelleştirmenize olanak tanıyan bir sohbet robotu arayın.
4. Entegrasyon yetenekleri: Chatbot'un, CRM veya yardım masası yazılımınız gibi mevcut sistemlerinizle ne kadar kolay entegre edilebileceğini düşünün.
5. Analitik ve raporlama: İyi bir sohbet robotu, performansını takip etmenize ve veriye dayalı kararlar vermenize olanak tanıyan ayrıntılı analiz ve raporlama yetenekleri sağlamalıdır.
6. Güvenlik ve uyumluluk: Chatbot'unuz kişisel veya finansal veriler gibi hassas bilgileri işleyecekse endüstri güvenlik standartlarını ve uyumluluk gerekliliklerini karşıladığından emin olun.
7. Müşteri desteği ve belgeler: Sohbet robotunuzdan en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olacak, kullanıcı kılavuzları ve öğreticiler de dahil olmak üzere güçlü müşteri desteği ve belgeler sunan bir sohbet robotu sağlayıcısı arayın.

Bu faktörleri göz önünde bulundurarak, özel ihtiyaçlarınıza daha uygun olan ve müşterilerinize daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunabilecek bir AI sohbet robotu seçebilirsiniz.

En iyi alternatifleri seçmenize yardımcı olacak tüm araçlardan bahsettiğimiz gibi.

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

Bu yazının sonunda, sizin için en iyi seçeneği bulmanıza yardımcı olacak ChatGPT gibi OpenAi ile ilgili tüm ayrıntılara değindiğimizi söylemek istiyoruz .

ChatGPT alternatifleri hakkındaki bir makaleyi okuduktan sonra okuyucuların aklına gelebilecek bazı olası sık sorulan sorular (SSS) aşağıda verilmiştir: