Huawei Technologies, ABD yaptırımlarından dolayı önemli teknolojik engellerle karşılaşan bir şirket olarak, yapay zeka (AI) model eğitiminde bir atılım gerçekleştirdiği bildiriliyor. Huawei’nin büyük dil modeli (LLM) Pangu üzerinde çalışan araştırmacılar, DeepSeek’in orijinal metodolojisini geride bırakan geliştirilmiş bir yaklaşım geliştirdiklerini iddia ediyor. Bu yenilikçi yöntem, Huawei’nin kendi özel donanımından yararlanarak, şirketin ABD teknolojilerine olan bağımlılığını azaltıyor; bu da mevcut jeopolitik ortamda çok önemli bir hedef.
Grup Uzmanları Karışımının Yükselişi (MoGE)
Huawei’nin ilerlemesinin temel taşı, Grup Uzmanları Karışımı (MoGE) konseptinde yatıyor. Bu yeni teknik, Huawei’nin Pangu ekibi tarafından yayınlanan bir makalede detaylandırılıyor ve Uzmanlar Karışımı (MoE) tekniğinin yükseltilmiş bir versiyonu olarak sunuluyor. MoE, DeepSeek’in başarısının kanıtladığı gibi, uygun maliyetli AI modelleri oluşturmada etkili olduğunu kanıtlamıştır.
MoE, büyük model parametreleri için avantajlar sunarak öğrenme kapasitesini artırıyor. Ancak Huawei araştırmacıları, AI eğitiminde çok önemli bileşenler olan “uzmanların” eşitsiz aktivasyonundan kaynaklanan verimsizlikleri belirlediler ve bu durum, görevler aynı anda birden fazla cihazda çalıştırılırken performansı engelleyebiliyor. Huawei’nin MoGE’si stratejik olarak bu zorlukların üstesinden geliyor.
Geleneksel MoE Modellerindeki Verimsizliklerin Giderilmesi
MoGE sistemi, iş yükü dağılımını optimize etmek için karmaşık bir şekilde tasarlanmıştır. Temel fikir, uzmanları seçim sürecinde bir araya getirerek daha dengeli bir iş yükü dağılımı sağlamaktır. Hesaplama yükünü daha adil bir şekilde dağıtan araştırmacılar, modern AI eğitiminin temel bir yönü olan paralel işlem ortamlarının performansında önemli bir iyileşme kaydettiklerini belirtiyorlar.
AI eğitimindeki “uzmanlar” kavramı, daha büyük, daha kapsamlı bir model içindeki uzmanlaşmış alt modelleri veya bileşenleri ifade ediyor. Her uzman, çok özel görevleri veya veri türlerini ele almak için titizlikle tasarlanmıştır. Bu yaklaşım, çeşitli özel uzmanlığı kullanarak, genel AI sisteminin genel performansını önemli ölçüde iyileştirmesini sağlıyor.
Çin’in AI İlerlemesi İçin Etkileri
Bu ilerleme özellikle zamanında yapıldı. Çinli AI şirketleri, Nvidia’nınkiler gibi gelişmiş AI çiplerinin ithalatına ilişkin ABD kısıtlamalarına rağmen, model eğitimi ve çıkarım verimliliğini artırmak için agresif bir şekilde yöntemler izliyor. Bu yöntemler yalnızca algoritmik iyileştirmeleri değil, aynı zamanda donanım ve yazılımın sinerjik entegrasyonunu da içeriyor.
Huawei araştırmacıları, MoGE mimarisini, AI görevlerini hızlandırmak için özel olarak tasarlanmış Ascend sinir işleme biriminde (NPU) titizlikle test ettiler. Sonuçlar, MoGE’nin hem model eğitimi hem de çıkarım aşamaları için üstün uzman yük dengelemesi ve daha verimli yürütme sağladığını gösterdi. Bu, donanım ve yazılım yığınını aynı anda optimize etmenin faydalarının önemli bir doğrulamasıdır.
Pangu’nun Önde Gelen AI Modellerine Karşı Kıyaslanması
MoGE mimarisi ve Ascend NPU’ları ile güçlendirilen Huawei’nin Pangu modeli, önde gelen AI modellerine karşı kıyaslandı. Bunlar arasında DeepSeek-V3, Alibaba Group Holding’in Qwen2.5-72B’si ve Meta Platforms’un Llama-405B’si yer aldı. Kıyaslamanın sonuçları, Pangu’nun genel İngilizce kıyaslamaları genelinde en son teknoloji performansına ulaştığını ve tüm Çince kıyaslamalarda mükemmel olduğunu gösterdi. Pangu ayrıca, gelişmiş doğal dil işleme görevleri için kritik öneme sahip bir alan olan uzun bağlam eğitimini işlemede daha yüksek verimlilik sergiledi.
Ayrıca, Pangu modeli, genel dil anlama görevlerinde olağanüstü yetenekler sergiledi ve özellikle muhakeme görevlerinde güçlü yönlere sahipti. Bu, nüansları anlama ve karmaşık dilden anlam çıkarma yeteneği, Huawei’nin AI’da kaydettiği ilerlemeleri gösteriyor.
Huawei’nin Stratejik Önemi
Huawei’nin AI model mimarisindeki ilerlemesi stratejik önem taşıyor. Devam eden yaptırımlar göz önüne alındığında, Shenzhen merkezli şirket stratejik olarak ABD teknolojilerine olan bağımlılığını azaltmaya çalışıyor. Huawei tarafından geliştirilen Ascend çipleri, Nvidia’dan işlemcilere uygun yerli alternatifler olarak kabul ediliyor ve bu bağımsızlığın kilit bir bileşeni.
NPU’lar için optimize edilmiş 135 milyar parametreli büyük bir dil modeli olan Pangu Ultra, Huawei’nin mimari ve sistemik düzenlemesinin etkinliğini vurgularken, aynı zamanda NPU’larının yeteneklerini sergiliyor. Donanım-yazılım entegrasyonunun etkinliğini göstermek, Huawei AI yeteneklerini sergilemenin önemli bir parçası.
Detaylı Eğitim Süreci
Huawei’ye göre eğitim süreci üç ana aşamaya ayrılıyor: ön eğitim, uzun bağlam genişletme ve son eğitim. Ön eğitim, modelin başlangıçta 13,2 trilyon belirteçlik devasa bir veri kümesi üzerinde eğitilmesini içeriyor. Uzun bağlam genişletme daha sonra modelin daha uzun ve daha karmaşık metinleri işleme yeteneğini genişletiyor ve ilk veri tanıma üzerine inşa ediliyor. Bu aşama, 8.192 Ascend çipi arasında büyük ölçekli dağıtılmış işlemeyi kullanıyor.
Huawei, modelin ve sistemin yakında ticari müşterilerine sunulacağını ve ortaklarıyla entegrasyon ve geliştirme için yeni fırsatlar açacağını açıkladı.
Uzmanlar Karışımına (MoE) Derinlemesine Bakış ve Sınırlamaları
Huawei’nin MoGE’sinin önemini tam olarak takdir etmek için, üzerine inşa edildiği temelleri anlamak çok önemlidir: Uzmanlar Karışımı (MoE) mimarisi. MoE, büyük AI modellerinin nasıl tasarlandığı ve eğitildiğinde bir paradigma değişikliğini temsil ediyor ve model boyutunu ve karmaşıklığını orantılı bir işlem maliyeti artışı olmadan ölçeklendirmek için bir yol sunuyor.
Geleneksel bir sinir ağında, her girdi her katmandaki her nöron tarafından işlenir. Bu yaklaşım yüksek doğruluk sağlayabilirken, çok büyük modeller için işlem açısından engelleyici hale geliyor. MoE, aksine, girdinin belirli alt kümelerine odaklanan daha küçük, uzmanlaşmış sinir ağları olan “uzmanlar” kavramını tanıtıyor.
Bir \önygütme\ ağı, her girişi dinamik olarak en alakalı uzmana (uzmanlara) yönlendirir. Bu seçici aktivasyon, seyrek bir hesaplamaya izin vererek, herhangi bir girdi için modelin parametrelerinin yalnızca bir kısmının kullanıldığı anlamına geliyor. Bu seyrek hesaplama, çıkarım (modeli tahmin için kullanma) ve eğitimin işlem maliyetini önemli ölçüde azaltıyor. Ayrıca, farklı uzmanlar girdi verilerinin farklı bölümlerinde hareket edebildiği için modelde daha fazla uzmanlaşmaya olanak tanıyor.
MoE’nin avantajlarına rağmen, tam potansiyelini ortaya çıkarmak için çeşitli sınırlamaların ele alınması gerekiyor. Uzmanların eşit olmayan aktivasyonu temel bir sorun. Birçok MoE uygulamasında, bazı uzmanlar yoğun bir şekilde kullanılırken, diğerleri nispeten atıl kalıyor. Bu dengesizlik, verilerin doğal özelliklerinden ve kapı ağının tasarımından kaynaklanıyor.
Bu dengesizlik, paralel işlem ortamlarında verimsizliklere yol açabiliyor. İş yükü uzmanlar arasında eşit olarak dağıtılmadığı için, bazı işlem birimleri yetersiz kullanılırken, diğerleri aşırı yükleniyor. Bu farklılık, MoE’nin ölçeklenebilirliğini engelliyor ve genel performansını düşürüyor. Ayrıca, bu dengesizlik genellikle eğitim verilerindeki önyargılardan kaynaklanıyor ve daha az aktif uzmanların yetersiz temsil edilmesine ve yetersiz eğitilmesine yol açıyor. Bu, uzun vadede optimal olmayan bir modelle sonuçlanıyor.
MoE’yi ele alırken karşılaşılan bir diğer yaygın sorun, kapı ağının tasarımındaki ek karmaşıklıktır. Kapı ağının uzmanların düzgün bir şekilde seçilmesini sağlamak için karmaşık teknikler gerektiriyor, aksi takdirde MoE beklentilere göre performans göstermeyebilir ve gereksiz genel yüke neden olabilir.
Gruplandırılmış Uzmanlar (MoGE): MoE’nin Zorluklarının Üstesinden Gelme
Huawei’nin Grup Uzmanları Karışımı (MoGE) mimarisi, yük dengeleme ve verimli paralel yürütmeye odaklanarak geleneksel MoE’ye daha gelişmiş bir alternatif sunuyor. Yöntem, uzmanları stratejik olarak gruplandırmayı içeriyor ve bu da girdi verilerinin yönlendirme sürecini değiştirerek daha eşit iş yükü dağılımına yol açıyor.
Seçim sırasında uzmanları gruplandırarak MoGE, her uzman grubunun daha dengeli bir iş yükü almasını sağlıyor. Her girişi bağımsız olarak yönlendirmek yerine, kapı ağı şimdi girdi gruplarını uzman gruplarına yönlendiriyor. Bu yaklaşım, hesaplama yükünün daha adil bir şekilde dağıtılmasını sağlıyor.
Gruplandırma mekanizması, veri önyargılarının etkilerini azaltmaya da yardımcı oluyor. Bir gruptaki tüm uzmanların çeşitli girdi kümeleri üzerinde eğitilmesini sağlayarak MoGE, yetersiz temsil edilme ve yetersiz eğitilme riskini azaltıyor. Ayrıca, uzmanları gruplandırmak daha iyi kaynak kullanımını sağlıyor. Her grup daha tutarlı bir iş yükünü ele aldığından, işlem kaynaklarını verimli bir şekilde ayırmak kolaylaşıyor ve bu da daha iyi genel performansa yol açıyor.
Sonuç olarak, uzman yük dengelemesi ve hem model eğitimi hem de çıkarım için daha verimli yürütme elde ediliyor. Bu, daha hızlı eğitim sürelerine, daha düşük işlem maliyetlerine ve gelişmiş genel performansa dönüşüyor.
Ascend NPU: AI için Donanım Hızlandırma
Ascend NPU (Sinir İşleme Birimi), Huawei’nin AI stratejisinde önemli bir rol oynuyor. Bu işlemciler, model eğitimi ve çıkarım dahil olmak üzere AI görevlerini hızlandırmak için özel olarak tasarlanmıştır. Yüksek bellek bant genişliği, matris çarpımı için özel işleme birimleri ve düşük gecikmeli iletişim arayüzleri gibi derin öğrenme iş yükleri için optimize edilmiş çeşitli özellikler sunuyorlar. Ayrıca, Huawei’nin Ascend NPU’ları, performans ve doğruluk üzerinde ayrıntılı kontrol sağlayan çeşitli veri türlerini ve hassasiyet seviyelerini destekliyor.
MoGE ve Ascend NPU’nun sinerjik kombinasyonu, AI yeniliği için güçlü bir platform oluşturuyor. MoGE, yük dengelemesini ve paralel yürütmeyi iyileştirerek yazılım tarafını optimize ederken, Ascend NPU bu faydaları gerçekleştirmek için gereken donanım hızlandırmasını sağlıyor. Bu entegre yaklaşım, Huawei’nin AI performansı ve verimliliği sınırlarını zorlamasını sağlıyor.
Ascend NPU, yüksek işlem yoğunluğu ve enerji verimliliği ile karakterizedir. Bu özellikler, güçlü bulut sunucularından sınırlı güç bütçelerine sahip uç cihazlara kadar çeşitli ortamlarda AI modellerini dağıtmak için kritik öneme sahiptir.
Kıyaslamalar ve Performans Metrikleri
Huawei’nin kıyaslama sonuçları, MoGE mimarisinin ve Ascend NPU’nun etkinliğini gösteriyor. Huawei, Pangu’yu DeepSeek-V3, Qwen2.5-72B ve Llama-405B gibi önde gelen AI modellerine karşı karşılaştırarak, teknolojisinin çeşitli görevlerde en son teknoloji performansına ulaştığını gösterdi.
Pangu’nun genel İngilizce ve Çince kıyaslamalardaki başarısı, çok yönlülüğünü ve uyarlanabilirliğini vurguluyor. Modelin uzun bağlam eğitimindeki yeterliliği, gerçek dünya verilerini işlemedeki yeteneklerini yansıttığı için özellikle dikkat çekicidir. Ayrıca, Pangu’nun muhakeme görevlerindeki güçlü performansı, karmaşık ilişkileri anlama ve işleme yeteneğinin altını çiziyor.
Bu kıyaslamalar sadece akademik egzersizler değil, Huawei tarafından yapılan teknolojik adımların somut kanıtını sunuyorlar. Şirketin AI yeniliğinin ön saflarında yer alma iddiasını destekliyorlar ve küresel pazardaki konumunu güçlendiriyorlar.
Huawei’nin Geleceği İçin Etkileri
Huawei’nin AI model eğitimindeki ilerlemeleri, şirketin yapay zekada teknolojik egemenlik kurma stratejik vizyonunda kritik öneme sahip. Şirket, devam eden ticaret çatışması sırasında ABD teknolojilerine olan bağımlılığını en aza indirirken, Ascend çiplerinin geliştirilmesi, Nvidia ve AMD’den işlemcilere alternatif olarak hizmet ediyor. NPU’lar için 135 milyar parametreli bir LLM olan Pangu Ultra, Huawei’nin üstün çiplerinin yeteneklerini sergileyerek mimari ve sistemik düzenlemesinin etkinliğini vurguluyor.
Bu çabaların, özellikle Çin içinde AI için daha büyük bir pazara hizmet etmeye çalışırken, Huawei’nin uzun vadede genel rekabet gücüne katkıda bulunması bekleniyor. Araştırma ve geliştirmeye yatırımlara odaklanmaya devam ederek Huawei, mevcut pazar kısıtlamalarının üstesinden gelerek AI alanında lider olarak kendini öne çıkarmayı umuyor.
Gelecek Araştırmalar
Huawei’nin sistem ve algoritmik düzeyde optimizasyonlar yoluyla AI model mimarisindeki sürekli geliştirmeleri ve Ascend çipi gibi donanım geliştirmeleri, yapay zekada teknolojik eğride lider olmasının önemini işaret ediyor. Pangu gibi kıyaslamalar, en son teknoloji modeli olduğunu kanıtlasa da, hala yapılacak çok fazla iyileştirme var. MoGE mimarisinin daha da geliştirilmesi, daha büyük ve daha karmaşık hesaplamalara itmesini sağlayabilir. Ascend NPU’nun mimarisini uzmanlaştırmada daha fazla çalışma, derin öğrenme süreçlerini daha da hızlandırabilir ve maliyetleri azaltabilir. Gelecekteki araştırmalar, daha iyi AI modelleri oluşturmaya ve mevcut olanları geliştirmeye yönelik sürekli çabaları görecek.