Yapay zeka (AI), iç süreçleri iyileştirmek, müşteri davranışlarını tahmin etmek ve pazarlama kampanyalarını optimize etmek gibi birçok farklı şekilde kullanılabilen çok güçlü bir araçtır. 

Ancak, bir yapay zeka sistemi veya yazılımını kurmak o kadar basit olmayabilir. Öncelikle nasıl çalıştığını ve size ne kadara mal olacağını anlamanız gerekir. 

WSJ’de yayınlanan bir habere göre 2024 yılında yapay zeka sektörü, şirketlerin giderek daha küçük, daha uzmanlaşmış dil modellerini geliştirmeye odaklanmasıyla önemli bir değişim yaşıyor. 

Bu stratejik yönelim, maliyet etkin, verimli ve belirli görevler için optimize edilmiş yapay zeka çözümlerine olan ihtiyacın artmasıyla şekilleniyor ve daha büyük veri kümeleri ve parametre sayılarıyla inşa edilen modellere olan talepten ayrılıyor.

Küçük Modellerin Yükselişi

Hepimizin bildiği gibi yapay zeka alanında GPT-4 gibi büyük dil modelleri (LLM’ler) hakimiyet kurmuş durumda. Bu modeller, bir trilyondan fazla parametre ile karakterize ediliyor ve geliştirme maliyetleri genellikle 100 milyon doları aşıyor. Ayrıca kabul etmeliyiz ki, geniş bir yelpazede etkileyici yetenekler sergiliyor.

 Ancak, operasyonel ve geliştirme masrafları göz önüne alınınca, özellikle belirli iş ihtiyaçları için, tabiri yerindeyse astarı yüzünden pahalıya geliyor. 

Buna karşılık, teknoloji şirketleri daha küçük modeller, yaygın olarak küçük veya orta ölçekli dil modelleri olarak adlandırılan modeller geliştiriyorlar. 

Bu modeller, daha büyük emsallerinin gerektirdiği kaynakların sadece bir kısmını kullanarak belirli görevleri yerine getirecek şekilde tasarlanıyor. Örneğin, Microsoft’un Phi markalı küçük modeller ailesi, ChatGPT’nin ücretsiz sürümünün boyutunun 1/100’ü olmasına rağmen birçok görevde benzer performans sergiliyor. 

Bu gelişme, Google, Mistral, Anthropic ve Cohere gibi devlerin de daha verimli ve maliyet etkin modeller piyasaya sürdüğü daha geniş bir sektör eğilimini vurguluyor.

Maliyet Avantajı ve Pratik Uygulamalar

Bu küçük modellerin başlıca avantajlarından biri maliyet avantajıdır. Modellerin eğitimi, 10 milyondan daha az bir maliyetle ve 10 milyardan az parametre kullanılarak gerçekleştirilebiliyor. 

Bu maliyet etkin yaklaşım, dağıtım aşamasında da geçerli; bu modeller, büyük modellere kıyasla sorguları yanıtlamak için altıda bir maliyetle çalışabiliyor. 

Bu, yapay zekayı yüksek maliyetlere katlanmadan entegre etmek isteyen işletmeler için özellikle tercih sebebi oluyor.

Ayrıca, sektör, bu küçük modellerin belirli veri kümeleri üzerinde ince ayar yapılarak e-posta yazma veya iç iletişimi analiz etme gibi belirli görevlerde mükemmel performans gösterebileceğini fark etti. 

Bu ince ayar yeteneği, bu modellerin niş alanlarda yüksek performans sunmasını sağlar ki bu, genellikle işletmeler için geniş, genelleştirilmiş büyük modellerin yeteneklerinden daha değerlidir.

Büyük ve Küçük Modellerin Dengesi

Küçük modellere verilen ve giderek artan öneme rağmen, yapay zeka sektörü büyük modelleri tamamen terk etmiyor elbette. Bunun yerine, ürünler içinde hem küçük hem de büyük modellerin dengeli entegrasyonu yapılarak her birinin güçlü yönlerinden faydalanılıyor.

 Bu hibrit yaklaşım, şirketlerin hem güçlü hem de verimli yapay zeka çözümleri sunmasına olanak tanıyor.

Sonuç olarak, 2024 yılında yapay zeka sektörü, belirli iş ihtiyaçları için pratik, maliyet etkin çözümler sunan daha küçük, uzmanlaşmış modellere yönelik stratejik bir kayma ile karakterize ediliyor. 

Büyük modeller hala yerini korusa da, sektörün evrimi, verimlilik, uzmanlaşma ve daha geniş erişilebilirlik yönünde bir hareketi yansıtıyor. Bu yetenekler ve maliyet etkinliği dengesinin, çeşitli sektörlerde bir sonraki yapay zeka yenilik ve benimseme dalgasını tetiklemesi bekleniyor.