3 Haziran 2025
Muhakeme yeteneği, bağlam penceresi boyutu ve genel performans iyileştirmelerine yönelik güncellemeler de dahil olmak üzere Anthropic'in Claude 4 özelliklerini keşfedin.
Bir seyahati planlamak, kodda hata ayıklamak, bir grafiği analiz etmek veya yasal bir belgeyi özetlemek gibi görevler genellikle farklı araçlar kullanmayı veya alan uzmanlığına sahip olmayı gerektirir. Günümüzde, son yapay zeka gelişmeleri sayesinde, tek bir büyük dil modeli (LLM) tüm bu görevlerde yardımcı olabilir.
LLM, insan dilini anlamak ve üretmek için eğitilmiş bir tür yapay zeka modelidir. İnsanların nasıl yazdığı ve konuştuğu ile ilgili kalıpları tanımak için büyük miktarda metni (kitaplar, web siteleri, konuşmalar ve daha fazlası) analiz ederek öğrenir. Bir LLM eğitildikten sonra, genellikle çok az talimatla soruları yanıtlayabilir, kod yazabilir, belgeleri özetleyebilir ve diğer birçok dil tabanlı görevi yerine getirebilir.
Bu tür modeller geliştiren şirketlerden biri de Anthropic. 2021 yılında bir grup eski OpenAI çalışanı tarafından kurulan Anthropic, güvenli, güvenilir ve birlikte çalışması kolay yapay zeka sistemleri oluşturmaya odaklanıyor. Son sürümleri, iki versiyon içeren Claude 4 model ailesidir: Claude Opus 4 ve Claude Sonnet 4.
22 Mayıs 2025'te piyasaya sürülen Claude Opus 4, büyük kod tabanları üzerinde çalışmak veya derinlemesine araştırma yapmak gibi derin muhakeme ve sürekli odaklanma gerektiren daha karmaşık görevler için tasarlandı. Bir testte, kendi hafıza dosyalarını oluşturup referans vererek Pokémon Red'i bile oynayabildi ve oyunun ortasında bir navigasyon rehberi oluşturarak yolda kalmasına yardımcı oldu.
Claude Sonnet 4, o kadar güçlü olmasa da, daha hızlı ve daha verimlidir, bu da onu yazma, özetleme ve genel problem çözme gibi günlük görevler için güvenilir bir seçim haline getirir. Bu makalede, Claude 4'ün temel özelliklerine ve hangi alanlarda etki yarattığına bir göz atacağız. Haydi başlayalım!
Claude 4 ve özelliklerine geçmeden önce, büyük dil modellerinin gerçek dünyada nasıl kullanıldığını inceleyelim.
En gelişmiş LLM'ler, uzun metin parçaları boyunca kelimeler arasındaki ilişkileri anlamalarına yardımcı olan transformatör adı verilen bir makine öğrenimi mimarisi üzerine inşa edilmiştir. Bu sayede cümleleri otomatik tamamlamaktan daha fazlasını yapabilirler - belgeleri özetleyebilir, kod yazabilir, soruları yanıtlayabilir ve dilleri tercüme edebilirler.
Aslında, LLM'lerin önemli bir gücü esneklikleridir. Bir kez eğitildikten sonra, çok az veya hiç ek ayarlama yapmadan çok çeşitli görevleri yerine getirmek için kullanılabilirler. Bu da onları müşteri desteği ve eğitimden yazılım geliştirme, içerik oluşturma ve araştırmaya kadar birçok uygulamada kullanışlı hale getirir.
YZ'nin benimsenmesi arttıkça, LLM'ler müşteri hizmetleri ekiplerinin yanıtları otomatikleştirmesine yardımcı oluyor, öğrencileri özel ders araçlarıyla destekliyor, VS Code gibi kodlama ortamlarında geliştiricilere yardımcı oluyor ve profesyonellerin sözleşmeleri, raporları ve verileri kolayca incelemesini sağlıyor. Bu arada, bazı LLM'ler planlama, araştırma veya iş akışları yazma gibi çok adımlı görevleri yerine getirebilen yapay zeka aracılarına entegre ediliyor.
Anthropic'in Claude modelleri her sürümde hız, muhakeme ve genel yetenek açısından istikrarlı bir şekilde gelişti. İşte Claude ailesinin Claude 4'e kadar nasıl geliştiğine dair hızlı bir genel bakış:
Claude 4, büyük dil modellerinin karmaşık ve uzun süren görevleri yerine getirmek üzere nasıl tasarlandığına ilişkin anlatıyı değiştiriyor. Anthropic'in en yeni modelleri olan Claude Opus 4 ve Claude Sonnet 4, yalnızca hız veya çıktı kalitesine odaklanmak yerine, sürekli muhakeme, gelişmiş bağlam işleme ve daha güvenilir performansı desteklemeyi amaçlıyor.
Örneğin, Claude 4 modelleri daha dikkatli düşünüyor ve görevleri tamamlamak için kısayollar veya hileler kullanmaktan kaçınıyor. Aslına bakarsanız, Sonnet 3.7 gibi önceki sürümlere kıyasla bunu yapma olasılıkları %65 daha azdır.
Her iki modeldeki bir diğer önemli özellik de, yanıt vermeden önce duraklamalarına ve birden fazla adımı düşünmelerine olanak tanıyan genişletilmiş düşünmedir. Bu, Claude 4'ü özellikle dallanan görevlerde gezinme, çok aşamalı süreçleri planlama veya yapılandırılmış içerik yazma gibi düşünceli, adım adım akıl yürütmenin önemli olduğu durumlarda yararlı kılar.
Ayrıca, Claude Opus 4 gelişmiş bellek özellikleri sunar. Geliştiriciler yerel dosyalara erişim sağladığında, model oturumlar arasında önemli ayrıntıları takip etmek için kalıcı bellek dosyaları oluşturabilir ve bunlara başvurabilir.
Her iki model de harici araçlarla çalışmak üzere tasarlanmıştır. Claude 4, Model Bağlam Protokolü (MCP) adı verilen bir kavramı kullanarak API'lere ve dosya sistemlerine bağlanabilir. Bu, geliştiricilerin yanıtlar üretebilen, gerçek dünya verileriyle etkileşime girebilen, arka plan görevlerini çalıştırabilen veya bir iş akışının parçası olarak özel araçlar kullanabilen yapay zeka sistemleri oluşturmasına olanak tanır.
Ajan yapay zeka ve Model Bağlam Protokolü gibi kavramlar, Claude 4'ün nasıl kullanılacağının merkezinde yer almaktadır. Bu modeller sadece komutlara yanıt vermek için değil, daha karmaşık görevleri üstlenmek, araçlarla bağlantı kurmak ve daha büyük sistemlerin bir parçası olarak çalışmak üzere tasarlanmıştır.
Şimdi de Claude 4'ün kodlama ve görüntü analizi gibi uygulamalarda nasıl kullanılabileceğini inceleyelim.
Temiz ve güvenilir kod yazmak, deneyimli geliştiriciler için bile zaman zaman zorlayıcı olabilir. Bu nedenle, bir kişinin yazıp diğerinin gözden geçirdiği eşli programlama, uzun yıllardır güvenilir bir yaklaşım olmuştur. Claude Opus 4 gibi yapay zeka modelleri ile geliştiriciler artık akıllı bir asistandan benzer bir destek alabilirler.
Claude Opus 4, karmaşık kodlama projelerinin üstesinden gelmek için tasarlanmıştır. Bir yapay zeka modelinin açık kaynak kodundaki gerçek hataları ne kadar iyi düzeltebildiğini kontrol eden SWE-bench ve bir komut satırı ortamındaki görevleri nasıl ele aldığını test eden Terminal-bench gibi kıyaslamalarda iyi puanlar alıyor. İlginç bir şekilde Claude Opus 4, Claude Code aracılığıyla VS Code gibi araçlarda zaten kullanılıyor ve burada yeni işlevler yazma, düzenlemeler önerme veya hataları düzeltme gibi görevlere yardımcı oluyor.
Claude 4 sadece metin ve kod konusunda iyi değil; aynı zamanda görüntüleri de analiz edebiliyor. Daha önceki modellere dayanarak, artık yazılı içeriğin yanı sıra görüntüleri analiz etmesine ve yorumlamasına olanak tanıyan daha güçlü görsel yeteneklere sahiptir. Aynı anda birden fazla görüntüyü de destekliyor; bu da tasarımları karşılaştırmak, grafikleri okumak, diyagramları özetlemek veya kullanıcı arayüzü maketlerini incelemek gibi görevler için kullanışlı.
Claude görselleri yorumlamada iyi olsa da sınırları vardır: insanları tanıyamaz, satranç tahtaları veya saatler gibi kesin düzenlerde zorlanabilir ve tıbbi teşhis için tasarlanmamıştır. Herhangi bir kritik kullanım durumu için, çıktılarını iki kez kontrol etmek en iyisidir.
Claude 4'ün görüntü özellikleri dikkatli kullanıldığında geliştiricilerin görsel arayüzlerde hata ayıklamasına, eğitimcilerin öğrenme materyalleri oluşturmasına ve araştırmacıların görsel verileri incelemesine destek olabilir; bu da onu metin ve görüntüleri birleştiren çok modlu görevler için etkili bir araç haline getirir.
İşte Claude 4'ü denemenin birkaç yolu:
Claude 4, Amazon Bedrock ve Google Cloud'un Vertex AI gibi platformlarda da kullanılabilir.
Bu entegrasyonlar, modelin bulut uygulamaları ve kurumsal araçlar içinde kullanılmasını kolaylaştırır.
Claude 4, yapay zeka modellerinin ne kadar ilerlediğini gösteren harika bir örnek. Daha güçlü muhakeme, daha iyi hafıza ve hem metin hem de görüntüleri işleme yeteneği ile daha karmaşık, gerçek dünya işleri için üretilmiştir.
İster kod yazıyor, ister verileri analiz ediyor ya da yapay zeka destekli araçlar geliştiriyor olun, Claude 4 görevlerinizi destekleyebilir. LLM'ler gelişmeye devam ettikçe, Claude gibi araçlar günlük iş akışlarında daha yaygın hale gelecektir.
GitHub depomuzda yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin ve büyüyen topluluğumuzun bir parçası olun. Perakendede yapay zeka ve tarımda bilgisayarla görme alanındaki gelişmeleri keşfedin. Lisanslama seçeneklerimize göz atın ve Vision AI projelerinizi hayata geçirin.
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
VI
AR
.webp)
