Yapay zeka hızla gelişirken ve çeşitli sektörlere entegre olurken, işletmeler önemli bir zorlukla karşı karşıyadır: bu güçlü teknolojilerden elde edilen değeri en üst düzeye çıkarmak. Bu zorluğun temel bir yönü, eğitilmiş bir yapay zeka modelini yeni verilerden tahminler veya çıktılar üretmek için kullanma süreci olan çıkarım ekonomisini anlamaktır.
Çıkarım, model eğitimine kıyasla benzersiz bir hesaplama talebi sunar. Eğitim, büyük veri kümelerini işlemek ve kalıpları belirlemek için önemli bir başlangıç maliyeti içerirken, çıkarım her etkileşimde devam eden maliyetlere neden olur. Modele gönderilen her istem veya girdi, temel veri birimleri olan belirteçlerin oluşturulmasını tetikler ve her belirteç bir hesaplama maliyeti taşır.
Bu nedenle, yapay zeka modelleri daha karmaşık ve yaygın olarak kullanıldıkça, oluşturulan belirteçlerin hacmi artar ve bu da daha yüksek hesaplama giderlerine yol açar. Yapay zekadan etkin bir şekilde yararlanmak isteyen kuruluşlar için amaç, hesaplama maliyetlerini kontrol altında tutarken optimum hız, doğruluk ve hizmet kalitesiyle yüksek hacimde belirteç oluşturmaktır.
Yapay zeka ekosistemi, çıkarım maliyetlerini düşürmek ve verimliliği artırmak için aktif olarak stratejiler izlemektedir. Model optimizasyonundaki gelişmeler, enerji verimli hızlandırılmış bilgi işlem altyapısının geliştirilmesi ve kapsamlı tam yığın çözümleri, son yılda çıkarım maliyetlerinde aşağı yönlü bir eğilime katkıda bulunmuştur.
Stanford Üniversitesi İnsan Odaklı Yapay Zeka Enstitüsü’nün 2025 Yapay Zeka Endeksi Raporu’na göre, GPT-3.5 seviyesinde performansa sahip bir sistemin çıkarım maliyeti, Kasım 2022 ile Ekim 2024 arasında önemli ölçüde azalmıştır. Donanım maliyetleri de düşmüş, enerji verimliliği yıllık olarak artmıştır. Ek olarak, açık ağırlıklı modeller kapalı modellerle performans açığını daraltmakta ve gelişmiş yapay zeka benimsenmesinin önündeki engelleri daha da azaltmaktadır.
Modeller ilerledikçe, daha fazla talep yarattıkça ve daha fazla belirteç ürettikçe, kuruluşlar yeni nesil yapay zeka muhakeme araçlarını sağlamak için hızlandırılmış bilgi işlem kaynaklarını ölçeklendirmelidir. Bunu yapmamak, artan maliyetlere ve enerji tüketimine neden olabilir.
Bu makale, kuruluşların verimli, maliyet etkin ve ölçeklenebilir yapay zeka çözümleri geliştirmelerini sağlamak için çıkarım ekonomisinin temel bir anlayışını sağlar.
Yapay Zeka Çıkarım Ekonomisinde Temel Kavramlar
Yapay zeka çıkarım ekonomisinin önemini anlamak için temel terminolojiye aşina olmak çok önemlidir.
Belirteçler: Bir yapay zeka modelindeki temel veri birimleri, eğitim sırasında metin, resim, ses ve videodan türetilir. Belirteçleştirme, verileri daha küçük, yönetilebilir birimlere ayırmayı içerir. Eğitim sırasında model, belirteçler arasındaki ilişkileri öğrenerek çıkarım gerçekleştirmesini ve doğru çıktılar üretmesini sağlar.
Verim: Bir modelin belirli bir zaman dilimi içinde işleyebileceği ve çıktılayabileceği veri miktarı, genellikle saniye başına belirteç olarak ölçülür. Daha yüksek verim, altyapı kaynaklarının daha verimli kullanımını gösterir.
Gecikme: Bir istem girmek ile modelin yanıtını almak arasındaki zaman gecikmesi. Daha düşük gecikme, daha hızlı yanıtlar ve daha iyi bir kullanıcı deneyimi anlamına gelir. Temel gecikme metrikleri şunlardır:
- İlk Belirtece Kadar Geçen Süre (TTFT): Modelin bir kullanıcı istemi aldıktan sonra ilk çıktı belirtecini üretmesi için gereken süre, ilk işlem süresini yansıtır.
- Çıktı Belirteci Başına Geçen Süre (TPOT): Sonraki belirteçleri oluşturmak için ortalama süre, ‘belirteçler arası gecikme’ veya ‘belirteçten belirtece gecikme’ olarak da bilinir.
TTFT ve TPOT yararlı kıstaslar olsa da, yalnızca bunlara odaklanmak optimal olmayan performansa veya artan maliyetlere yol açabilir.
İyi Verim: Hedeflenen TTFT ve TPOT seviyelerini korurken elde edilen verimi ölçen bütünsel bir metrik. İyi verim, operasyonel verimliliği ve olumlu bir kullanıcı deneyimini desteklemek için verim, gecikme ve maliyet arasında uyum sağlayarak sistem performansının daha kapsamlı bir görünümünü sağlar.
Enerji Verimliliği: Bir yapay zeka sisteminin gücü hesaplama çıktısına ne kadar etkili bir şekilde dönüştürdüğünün bir ölçüsü, watt başına performans olarak ifade edilir. Hızlandırılmış bilgi işlem platformları, kuruluşların watt başına belirteçleri en üst düzeye çıkarmasına ve enerji tüketimini en aza indirmesine yardımcı olabilir.
Ölçekleme Yasaları ve Çıkarım Maliyeti
Üç yapay zeka ölçekleme yasası, çıkarım ekonomisine daha fazla ışık tutmaktadır:
Ön Eğitim Ölçeklendirmesi: Orijinal ölçekleme yasası, eğitim veri kümesi boyutunu, model parametre sayısını ve hesaplama kaynaklarını artırmanın model zekası ve doğruluğunda öngörülebilir iyileştirmelere yol açtığını gösterir.
Eğitim Sonrası: Modellerin belirli görevler ve uygulamalar için ince ayarlandığı bir süreç. Alma artırılmış üretimi (RAG) gibi teknikler, kurumsal veritabanlarından ilgili bilgileri alarakdoğruluğu artırabilir.
Test Zamanı Ölçeklendirmesi: ‘Uzun düşünme’ veya ‘muhakeme’ olarak da bilinir, bu teknik en iyi cevabı seçmeden önce birden fazla olası sonucu değerlendirmek için çıkarım sırasında ek hesaplama kaynakları tahsis etmeyi içerir.
Eğitim sonrası ve test zamanı ölçeklendirme teknikleri giderek daha karmaşık hale gelirken, ön eğitim modelleri ölçeklendirmenin ve bu gelişmiş teknikleri desteklemenin önemli bir yönü olmaya devam etmektedir.
Tam Yığın Yaklaşımıyla Karlı Yapay Zeka Elde Etmek
Test zamanı ölçeklendirmesinden yararlanan modeller, karmaşık sorunları çözmek için birden fazla belirteç oluşturur ve bu da yalnızca ön eğitim ve eğitim sonrası geçiren modellere kıyasla daha doğru ve alakalı çıktılarla sonuçlanır, ancak aynı zamanda daha yüksek hesaplama maliyetleri de vardır.
Daha akıllı yapay zeka çözümleri, karmaşık görevleri çözmek için daha fazla belirteç oluşturmayı gerektirirken, yüksek kaliteli bir kullanıcı deneyimi bu belirteçleri olabildiğince çabuk oluşturmayı gerektirir. Bir yapay zeka modeli ne kadar akıllı ve hızlı olursa, işletmelere ve müşterilere o kadar fazla değer sağlar.
Kuruluşların, aşırı maliyetlere neden olmadan karmaşık problem çözme, kodlama ve çok adımlı planlamayı yönetebilen yapay zeka muhakeme araçları sunmak için hızlandırılmış bilgi işlem kaynaklarını ölçeklendirmesi gerekir.
Bu, hem gelişmiş donanım hem de tam olarak optimize edilmiş bir yazılım yığını gerektirir. NVIDIA’nın yapay zeka fabrikası ürün yol haritası, bu hesaplama taleplerini karşılamak ve verimliliği artırırken çıkarımın karmaşıklıklarını ele almak için tasarlanmıştır.
Yapay zeka fabrikaları, zekayı ölçekte etkinleştirmek için yüksek performanslı yapay zeka altyapısı, yüksek hızlı ağ iletişimi ve optimize edilmiş yazılımı entegre eder. Bu bileşenler, işletmelerin modelleri veya çıkarım ihtiyaçları için kritik olan alanlara öncelik vermesine olanak tanıyan esnek ve programlanabilir olacak şekilde tasarlanmıştır.
Devasa yapay zeka muhakeme modellerini dağıtırken işlemleri kolaylaştırmak için yapay zeka fabrikaları, yüksek performanslı, düşük gecikmeli bir çıkarım yönetim sisteminde çalışır. Bu sistem, yapay zeka muhakemesi için gereken hız ve verimin mümkün olan en düşük maliyetle karşılanmasını sağlayarak belirteç geliri üretimini en üst düzeye çıkarır.
Kuruluşlar, çıkarım ekonomisini anlayarak ve ele alarak yapay zekanın tüm potansiyelini ortaya çıkarabilir ve yatırımlarından önemli getiriler elde edebilir. Temel metrikleri, ölçekleme yasalarını ve tam yığın çözümünün önemini dikkate alan stratejik bir yaklaşım, verimli, maliyet etkin ve karlı yapay zeka uygulamaları oluşturmak için gereklidir.
Yapay Zeka ile İlgili Anahtar Kavramlar
Yapay zeka konusunda uzmanlaşmak isteyenler için önemli olan bazı anahtar kavramlar bulunmaktadır. Bu kavramlar, yapay zekanın temelini oluşturur ve bu alandaki gelişmeleri anlamak için gereklidir.
Makine Öğrenmesi (Machine Learning)
Makine öğrenmesi, bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Algoritmalar, veri setlerinden öğrenerek tahminler yapabilir veya kararlar alabilir. Makine öğrenmesi, sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut indirgeme gibi çeşitli teknikleri içerir.
- Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketlenmiş veri setleri kullanılarak eğitilen algoritmaları içerir. Amaç, girdi özelliklerine göre doğru çıktıları tahmin etmektir. Örnekler arasında sınıflandırma ve regresyon yer alır.
- Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketlenmemiş veri setleri kullanılarak eğitilen algoritmaları içerir. Amaç, verilerdeki gizli yapıları ve kalıpları keşfetmektir. Örnekler arasında kümeleme ve boyut indirgeme yer alır.
- Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir ajanın, bir ortamda hareket ederek ödüller kazanmasını sağlayan bir öğrenme türüdür. Amaç, ajanın en yüksek ödülü elde etmesini sağlayacak stratejileri öğrenmektir. Örnekler arasında oyun oynama ve robot kontrolü yer alır.
Derin Öğrenme (Deep Learning)
Derin öğrenme, yapay sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenmesi dalıdır. Bu ağlar, çok sayıda katmana sahip olup karmaşık veri kalıplarını öğrenebilir. Derin öğrenme, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve konuşma tanıma gibi alanlarda büyük başarılar elde etmiştir.
- Evrişimsel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks - CNN): Özellikle görüntü tanıma görevlerinde kullanılan sinir ağlarıdır. CNN’ler, evrişim katmanları ve havuzlama katmanları kullanarak görüntüdeki önemli özellikleri çıkarır.
- Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks - RNN): Zaman serisi verilerini ve doğal dili işlemek için kullanılan sinir ağlarıdır. RNN’ler, geçmiş bilgileri hatırlayarak sonraki tahminleri etkiler.
- Üretken Çekişmeli Ağlar (Generative Adversarial Networks - GAN): İki sinir ağından oluşan bir yapıdır. Bir ağ (üretici), yeni veri örnekleri üretirken, diğer ağ (ayırt edici), üretilen örneklerin gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu belirlemeye çalışır.
Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP)
Doğal dil işleme, bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. NLP, metin analizi, makine çevirisi, duygu analizi ve sohbet robotları gibi çeşitli uygulamaları içerir.
- Metin Madenciliği (Text Mining): Büyük metin veri kümelerinden bilgi çıkarmayı amaçlayan bir tekniktir. Metin madenciliği, metin sınıflandırması, özetleme ve ilişkilendirme gibi görevleri içerir.
- Makine Çevirisi (Machine Translation): Bir dilden diğerine metin çevirme işlemidir. Makine çevirisi, istatistiksel yöntemler, sinir ağları ve hibrid yaklaşımlar kullanılarak gerçekleştirilebilir.
- Duygu Analizi (Sentiment Analysis): Bir metnin duygusal tonunu belirlemeyi amaçlayan bir tekniktir. Duygu analizi, müşteri geri bildirimlerini analiz etmek, sosyal medya gönderilerini izlemek ve marka itibarını değerlendirmek için kullanılır.
Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)
Bilgisayarlı görü, bilgisayarların görüntüleri ve videoları anlamasını sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Bilgisayarlı görü, nesne tanıma, yüz tanıma, görüntü sınıflandırması ve hareket analizi gibi çeşitli uygulamaları içerir.
- Nesne Tanıma (Object Recognition): Bir görüntüdeki nesneleri tanımlama ve yerleştirme işlemidir. Nesne tanıma, güvenlik sistemleri, otonom araçlar ve endüstriyel otomasyon gibi alanlarda kullanılır.
- Yüz Tanıma (Face Recognition): Bir görüntüdeki yüzleri tanımlama ve doğrulama işlemidir. Yüz tanıma, güvenlik sistemleri, erişim kontrolü ve sosyal medya uygulamaları gibi alanlarda kullanılır.
- Görüntü Sınıflandırması (Image Classification): Bir görüntünün içeriğine göre bir kategoriye atanması işlemidir. Görüntü sınıflandırması, tıbbi görüntüleme, uydu görüntüleme ve e-ticaret gibi alanlarda kullanılır.
Etik ve Güvenlik
Yapay zeka teknolojilerinin yaygınlaşmasıyla birlikte etik ve güvenlik konuları da önem kazanmıştır. Yapay zeka sistemlerinin adil, şeffaf ve güvenilir olması gerekmektedir.
- Adalet (Fairness): Yapay zeka sistemlerinin tüm gruplara eşit davranması ve ayrımcılık yapmaması gerekmektedir. Adalet, eğitim verilerinin çeşitliliği, algoritma tasarımı ve sonuçların yorumlanması gibi faktörlere bağlıdır.
- Şeffaflık (Transparency): Yapay zeka sistemlerinin nasıl çalıştığı ve kararlarını nasıl aldığı anlaşılabilir olmalıdır. Şeffaflık, kullanıcıların sistemlere güvenmesini ve hataları tespit etmesini sağlar.
- Güvenilirlik (Reliability): Yapay zeka sistemlerinin tutarlı ve doğru sonuçlar vermesi gerekmektedir. Güvenilirlik, veri kalitesi, algoritma sağlamlığı ve test süreçlerinin etkinliği gibi faktörlere bağlıdır.
Gelecek Trendler
Yapay zeka alanında sürekli olarak yeni gelişmeler yaşanmaktadır. Gelecekte yapay zekanın daha da yaygınlaşması ve hayatımızın birçok alanında daha fazla etkili olması beklenmektedir.
- Sorumlu Yapay Zeka (Responsible AI): Yapay zeka teknolojilerinin etik ve sosyal sonuçlarını dikkate alan bir yaklaşımdır. Sorumlu yapay zeka, adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik ve insan odaklılık gibi prensiplere dayanır.
- Açıklanabilir Yapay Zeka (Explainable AI - XAI): Yapay zeka sistemlerinin kararlarının nedenlerini açıklayabilen bir yaklaşımdır. XAI, kullanıcıların sistemlere güvenmesini ve hataları tespit etmesini sağlar.
- Otomatik Makine Öğrenmesi (AutoML): Makine öğrenmesi modellerini otomatik olarak tasarlayan ve eğiten bir yaklaşımdır. AutoML, makine öğrenmesi uzmanlığı gerektirmeyen kullanıcıların da yapay zeka çözümleri geliştirmesini sağlar.
- Federatif Öğrenme (Federated Learning): Verilerin merkezi bir yerde toplanmadan dağıtık cihazlarda eğitilen bir makine öğrenmesi yaklaşımdır. Federatif öğrenme, gizliliği koruma ve veri sahipliğini sağlama avantajları sunar.
Bu anahtar kavramlar, yapay zekanın temelini oluşturur ve bu alandaki gelişmeleri anlamak için gereklidir. Yapay zeka teknolojilerinin yaygınlaşmasıyla birlikte bu kavramların önemi daha da artmaktadır. Yapay zeka alanında uzmanlaşmak isteyenler için bu kavramlara hakim olmak büyük önem taşımaktadır.