Akıl Yürütme Modellerinin Arkasındaki Hesaplama Artışı
OpenAI, o3’ün, o1’e kıyasla akıl yürütme için on kat daha fazla hesaplama kaynağıyla eğitildiğini kamuoyuna açıkladı. Bu, sadece dört ay içinde elde edilen önemli bir artış. OpenAI tarafından üretilen bir grafik, AIME matematik kriterindeki hesaplama gücü ve performans arasındaki yakın ilişkiyi canlı bir şekilde gösteriyor. Epoch AI, bu rakamların özellikle eğitim sürecinin tamamından ziyade, eğitimin ikinci aşaması olan akıl yürütme eğitimine ait olduğunu varsayıyor.
Bu rakamları perspektife oturtmak için Epoch AI, karşılaştırılabilir modelleri inceledi. Örneğin DeepSeek-R1, yaklaşık 6e23 FLOP (saniyede kayan nokta işlemleri) ile ve tahmini 1 milyon dolarlık bir maliyetle eğitildiği bildirilen model, o1’e benzer kriter sonuçları elde etti.
Teknoloji devleri Nvidia ve Microsoft da kamuya açık eğitim verileri sağlayarak akıl yürütme modellerinin geliştirilmesine katkıda bulundular. Nvidia’nın Llama-Nemotron Ultra 253B’si, akıl yürütme eğitim aşaması için yaklaşık olarak 1e23 FLOP’a eşdeğer olan yaklaşık 140.000 H100 GPU-saati kullandı. Microsoft’un Phi-4-akıl yürütmesi ise 1e20 FLOP’un altında, daha da az hesaplama gücü kullandı. Bu modelleri ayıran kritik bir faktör, diğer AI sistemleri tarafından oluşturulan sentetik eğitim verilerine olan yoğun bağımlılıklarıdır. Epoch AI, bu bağımlılığın, gerçek ve sentetik veri arasındaki doğasında var olan farklılıklar ve model öğrenimi ve genelleme üzerindeki etkisi nedeniyle o3 gibi modellerle doğrudan karşılaştırmaları zorlaştırdığını vurguluyor.
"Akıl Yürütme Eğitimi" Tanımı: Belirsiz Bir Alan
Başka bir karmaşıklık katmanı, "akıl yürütme eğitimi"nin evrensel olarak kabul edilmiş bir tanımının olmamasından kaynaklanıyor. Güçlendirmeli öğrenmeye ek olarak, bazı modeller denetimli ince ayar gibi teknikler de içeriyor. Hesaplama tahminlerine dahil edilen bileşenler etrafındaki belirsizlik, tutarsızlıklar ortaya çıkarıyor ve farklı modeller arasındaki kaynakları doğru bir şekilde karşılaştırmayı zorlaştırıyor.
Şu an itibariyle, akıl yürütme modelleri hala Grok 3 gibi en kapsamlı AI eğitim çalışmalarından önemli ölçüde daha az hesaplama gücü tüketiyor, bu da 1e26 FLOP’u aşıyor. Çağdaş akıl yürütme eğitim aşamaları tipik olarak 1e23 ve 1e24 FLOP arasında çalışıyor ve bu da potansiyel genişleme için önemli bir alan bırakıyor - ya da ilk bakışta öyle görünüyor.
Anthropic CEO’su Dario Amodei de benzer bir bakış açısı paylaşıyor. Akıl yürütme eğitimine yapılan 1 milyon dolarlık bir yatırımın önemli ilerleme sağlayabileceğini belirtiyor. Ancak şirketler, bu ikincil eğitim aşamasının bütçesini yüz milyonlarca dolara ve ötesine çıkarmak için aktif olarak yollar arıyorlar; bu da eğitimin ekonomisinin önemli ölçüde değişeceği bir geleceği gösteriyor.
Hesaplama gücünde her üç ila beş ayda bir kabaca on kat artış şeklindeki mevcut eğilim devam ederse, akıl yürütme eğitimi hesaplaması potansiyel olarak önümüzdeki yılın başlarında önde gelen modellerin toplam eğitim hesaplamasına yetişebilir. Bununla birlikte, Josh You, büyümenin eninde sonunda yılda yaklaşık 4 kat artışa yavaşlayacağını ve bunun da daha geniş endüstri eğilimleriyle uyumlu olduğunu tahmin ediyor. Bu yavaşlama, eğitimde yatırımın azalan getirileri, hesaplama kaynaklarının artan maliyeti ve mevcut eğitim verilerinin sınırlamaları dahil olmak üzere bir dizi faktörün birleşiminden kaynaklanacaktır.
Hesaplamanın Ötesinde: Ufukta Görünen Darboğazlar
Epoch AI, hesaplama gücünün tek sınırlayıcı faktör olmadığını vurguluyor. Akıl yürütme eğitimi, önemli miktarda yüksek kaliteli, zorlu görev gerektiriyor. Bu tür verileri elde etmek zordur; sentetik olarak üretmek ise daha da zordur. Sentetik verilerle ilgili sorun sadece özgünlük değil; birçok kişi kalitesinin düşük olduğunu savunuyor. Ek olarak, bu yaklaşımın matematik ve bilgisayar programlama gibi son derece yapılandırılmış alanların dışında etkinliği belirsizliğini koruyor. Bununla birlikte, o3’ün özel olarak ayarlanmış bir versiyonunu kullanan ChatGPT’deki "Derin Araştırma" gibi projeler, daha geniş uygulanabilirlik potansiyeli olduğunu gösteriyor.
Uygun görevleri seçmek, ödül fonksiyonları tasarlamak ve eğitim stratejileri geliştirmek gibi perde arkasındaki emek yoğun görevler de zorluklar yaratıyor. Hesaplama tahminlerine sıklıkla dahil edilmeyen bu geliştirme maliyetleri, akıl yürütme eğitiminin genel giderine önemli ölçüde katkıda bulunuyor.
Bu zorluklara rağmen, OpenAI ve diğer geliştiriciler iyimserliğini koruyor. Epoch AI’nin belirttiği gibi, akıl yürütme eğitimi için ölçeklendirme eğrileri şu anda ön eğitimde gözlemlenen klasik log-doğrusal ilerlemeye benziyor. Ayrıca, o3 sadece matematikte değil, aynı zamanda aracı tabanlı yazılım görevlerinde de önemli kazanımlar gösteriyor ve bu da bu yeni yaklaşımın çok yönlü potansiyelini gösteriyor.
Bu ilerlemenin geleceği, akıl yürütme eğitiminin ölçeklenebilirliğine - teknik olarak, ekonomik olarak ve içerik açısından - bağlıdır. Aşağıdaki noktalar, bu modellerin geleceğini belirleyecek çeşitli temel faktörleri ele almaktadır:
- Teknik Ölçeklenebilirlik: Aşılmaz teknik engellerle karşılaşmadan eğitimde kullanılan hesaplama kaynaklarını artırma yeteneğini ifade eder. Bu, daha büyük veri kümelerini ve daha güçlü bilgi işlem altyapısını verimli bir şekilde kullanmak için donanım, yazılım ve algoritmalardaki gelişmeleri içerir. Modeller boyut ve karmaşıklık açısından büyüdükçe, teknik ölçeklenebilirlik sürekli ilerleme için giderek daha kritik hale gelir. Altta yatan mimarinin, modellerin salt ölçeğine ayak uydurmak için gelişmesi gerekecektir.
- Ekonomik Ölçeklenebilirlik: Makul bütçe kısıtlamaları dahilinde hesaplama kaynaklarını artırma fizibilitesini gerektirir. Eğitimin maliyeti model boyutuyla doğrusal veya üssel olarak ölçeklenirse, daha fazla kazanım elde etmek aşırı derecede pahalı hale gelebilir. Bu nedenle, daha ucuz ve daha verimli eğitim gerekli olabilir. FLOP başına maliyeti düşüren donanım ve optimizasyon tekniklerindeki yenilikler, ekonomik ölçeklenebilirlik için çok önemlidir. Eğilim, sürekli olarak daha büyük modellere odaklanmak olmuştur, ancak sonlu bir bütçeyle, teşvikler en verimli modelleri eğitmeye kayacaktır.
- İçerik Ölçeklenebilirliği: Akıl yürütme yeteneğinde kazanımları etkili bir şekilde yönlendirebilen yüksek kaliteli eğitim verilerinin kullanılabilirliğini vurgular. Modeller daha karmaşık hale geldikçe, onlara meydan okumak ve aşırı öğrenmeyi önlemek için daha zor ve çeşitli veri kümelerine ihtiyaç duyulur. Bu tür veri kümelerinin kullanılabilirliği sınırlıdır, özellikle de karmaşık akıl yürütme gerektiren alanlarda. Sentetik veri oluşturma teknikleri bu darboğazı hafifletmeye yardımcı olabilir, ancak model performansını düşürebilecek önyargılardan veya yanlışlıklardan kaçınmak için dikkatlice tasarlanmalıdır.
Hesaplamanın Geleceği
Bizim gibi sıradan insanların sonsuz hesaplama yolunda olduğumuzu düşünmesi kolaydır. Ancak gerçekte, bu sınırlıdır ve gelecekte bu sınır daha belirgin hale gelebilir.\nHesaplamanın gelecekte nasıl gelişebileceğini ve bu değişikliklerin LLM endüstrisini nasıl etkileyeceğini bu bölümde inceleyeceğiz.
Kuantum Hesaplama
Kuantum hesaplama, klasik bilgisayarlar için çözülemeyen sorunları çözmek için kuantum mekaniği ilkelerinden yararlanan bir hesaplama paradigmasını temsil eder. Hala emekleme aşamasında olmasına rağmen, kuantum hesaplama, akıl yürütme modeli eğitimi de dahil olmak üzere AI iş yüklerini hızlandırmak için muazzam bir potansiyele sahiptir. Kuantum tavlama ve varyasyonel kuantum öz çözücüleri (VQE’ler) gibi kuantum algoritmaları, model parametrelerini klasik optimizasyon yöntemlerinden daha verimli bir şekilde optimize edebilir ve eğitim için gereken hesaplama kaynaklarını azaltabilir. Örneğin, kuantum makine öğrenimi algoritmaları, karmaşık sinir ağlarının optimizasyonunu geliştirebilir, bu da daha hızlı eğitim sürelerine ve potansiyel olarak daha iyi model performansına yol açar.
Ancak, kuantum bilgisayarlarını ölçeklendirmede ve sağlam kuantum algoritmaları geliştirmede önemli zorluklar devam etmektedir. Teknoloji hala büyük ölçüde deneysel aşamadadır ve yeterli kübit (kuantum bit) ve tutarlılık sürelerine sahip pratik kuantum bilgisayarları henüz hazır değildir. Dahası, belirli AI görevlerine özel kuantum algoritmaları geliştirmek uzmanlık gerektirir ve devam eden bir araştırma alanıdır. Kuantum hesaplamanın AI’da yaygın olarak benimsenmesi birkaç yıl uzaktadır ve yalnızca bilgisayarlar kullanılabilir hale geldikten sonra pratik olması muhtemeldir.
Nöromorfik Hesaplama
Nöromorfik hesaplama, hesaplama yapmak için insan beyninin yapısını ve işlevini taklit eder. İkili mantığa ve sıralı işlemeye dayanan geleneksel bilgisayarların aksine, nöromorfik çipler bilgiyi paralel ve enerji verimli bir şekilde işlemek için yapay nöronlar ve sinapslar kullanır. Bu mimari, akıl yürütme modeli eğitimi gibi örüntü tanıma, öğrenme ve uyarlama içeren AI görevleri için çok uygundur. Nöromorfik çipler, büyük AI modellerini eğitmekle ilişkili enerji tüketimini ve gecikmeyi potansiyel olarak azaltabilir, bu da onu daha ekonomik ve çevresel olarak sürdürülebilir hale getirir.
Intel’in Loihi’si ve IBM’in TrueNorth’u, AI uygulamalarında umut verici sonuçlar gösteren nöromorfik çiplerin örnekleridir. Bu çipler, geleneksel CPU’lara ve GPU’lara kıyasla önemli ölçüde daha düşük güç tüketimiyle karmaşık AI görevlerini gerçekleştirebilir. Ancak, nöromorfik hesaplama hala nispeten yeni bir alandır ve sağlam programlama araçları geliştirme ve nöromorfik mimariler için algoritmaları optimize etme konusunda zorluklar devam etmektedir. Dahası, nöromorfik donanımın sınırlı kullanılabilirliği ve nöromorfik hesaplama konusunda yaygın uzmanlık eksikliği, bu teknolojinin ana akım AI uygulamalarında benimsenmesini engellemiştir.
Analog Hesaplama
Analog hesaplama, ayrık dijital sinyaller yerine bilgiyi temsil etmek ve işlemek için voltaj veya akım gibi sürekli fiziksel nicelikler kullanır. Analog bilgisayarlar, özellikle akıl yürütme için yararlı olabilecek görevlerde, diferansiyel denklemler ve lineer cebir gibi belirli matematiksel işlemleri dijital bilgisayarlardan çok daha hızlı ve daha verimli bir şekilde gerçekleştirebilir. Analog hesaplama, gerektiğinde modelleri eğitmek veya çıkarım çalıştırmak için yararlı olabilir.
Ancak analog hesaplama, hassasiyet, ölçeklenebilirlik ve programlanabilirlik konusunda zorluklarla karşı karşıyadır. Analog devreler gürültüye ve kaymaya karşı hassastır, bu da hesaplamaların doğruluğunu bozabilir. Analog bilgisayarların büyük ve karmaşık AI modellerini işleyecek şekilde ölçeklendirilmesi de teknik bir zorluktur. Dahası, analog bilgisayarları programlamak genellikle uzmanlık gerektirir ve dijital bilgisayarları programlamaktan daha zordur. Bu zorluklara rağmen, özellikle yüksek hız ve enerji verimliliği gerektiren belirli AI uygulamaları için dijital hesaplamaya potansiyel bir alternatif olarak analog hesaplamaya olan ilgi giderek artıyor.
Dağıtık Hesaplama
Dağıtık hesaplama, AI iş yüklerini bir ağ tarafından bağlanan birden fazla makine veya cihaza dağıtmayı içerir. Bu yaklaşım, kuruluşların AI eğitimini ve çıkarımını hızlandırmak için çok sayıda kaynağın kolektif bilgi işlem gücünden yararlanmasını sağlar. Dağıtık hesaplama, büyük veri kümeleri ve bilgi işlem kaynakları gerektiren büyük dil modellerini (LLM’ler) ve diğer karmaşık AI modellerini eğitmek için çok önemlidir.
TensorFlow, PyTorch ve Apache Spark gibi çerçeveler, AI iş yüklerini makine kümeleri arasında dağıtmak için araçlar ve API’ler sağlar. Bu çerçeveler, kuruluşların gerektiğinde daha fazla bilgi işlem kaynağı ekleyerek AI yeteneklerini ölçeklendirmesini sağlar. Ancak dağıtık hesaplama, veri yönetimi, iletişim ek yükü ve senkronizasyon konusunda zorluklar yaratır. Verileri birden fazla makineye verimli bir şekilde dağıtmak ve iletişim gecikmelerini en aza indirmek, dağıtık AI sistemlerinin performansını en üst düzeye çıkarmak için çok önemlidir. Ek olarak, farklı makine veya cihazların düzgün bir şekilde senkronize edilmesini ve koordine edilmesini sağlamak, doğru ve güvenilir sonuçlar elde etmek için gereklidir.
Sonuç
Akıl yürütme modellerinin gidişatı, inkar edilemez bir şekilde, hesaplama kaynaklarının kullanılabilirliği ve ölçeklenebilirliği ile iç içedir. Artan hesaplama gücüyle yönlendirilen mevcut ilerleme hızı etkileyici olsa da, yüksek kaliteli eğitim verilerinin kıtlığı, hesaplamanın artan maliyeti ve alternatif hesaplama paradigmalarının ortaya çıkışı da dahil olmak üzere çeşitli faktörler, dizginsiz hesaplama ölçeklendirme çağının sınırlarına yaklaşıyor olabileceğini gösteriyor. Akıl yürütme modellerinin geleceği muhtemelen bu sınırlamaların üstesinden gelme ve AI yeteneklerini geliştirmek için yeni yaklaşımlar keşfetme yeteneğimize bağlı olacaktır. Tüm bu bilgilerle, tartışılan sayısız kısıtlamadan biri nedeniyle akıl yürütme modeli yeteneklerindeki artışın yakında yavaşlamaya başlayabileceğini varsayabiliriz.