Yapay zeka, özellikle dil ile ilgilenen dalı, son yıllarda Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) saf ölçeği ve gücü tarafından domine edildi. Geniş veri okyanusları üzerinde eğitilen bu devler, dikkate değer yetenekler sergileyerek halkın hayal gücünü ve yatırım dolarlarını ele geçirdi. Ancak, giderek büyüyen modelleri müjdeleyen manşetlerin altında, daha sessiz ama potansiyel olarak daha dönüştürücü bir devrim mayalanıyor: Küçük Dil Modellerinin (SLM’ler) yükselişi. Bu daha yalın, daha odaklı yapay zeka sistemleri hızla önemli bir niş oluşturuyor ve büyük kuzenlerinin verimli veya ekonomik olarak çalışamadığı ortamlara sofistike yapay zeka yetenekleri getirmeyi vaat ediyor.
SLM’lere yönelik artan ilgi sadece akademik değil; somut pazar ivmesine dönüşüyor. Sektör analistleri, SLM sektörü için dramatik bir yükseliş öngörüyor ve tahmini pazar büyüklüğünün 2025’te yaklaşık 0.93 milyar dolardan 2032’ye kadar şaşırtıcı bir şekilde 5.45 milyar dolara çıkacağını tahmin ediyor. Bu yörünge, tahmin dönemi boyunca yaklaşık %28.7’lik sağlam bir bileşik yıllık büyüme oranını (CAGR) temsil ediyor. Böylesine patlayıcı bir büyüme bir boşlukta gerçekleşmez; güçlü teknolojik ve pazar güçlerinin bir araya gelmesiyle desteklenir.
Bu itici güçlerin başında Edge AI ve cihaz üzerinde zeka için durmak bilmeyen talep geliyor. Sayısız sektördeki işletmeler, akıllı telefonlarda, sensörlerde, endüstriyel ekipmanlarda ve diğer gömülü sistemlerde, sürekli bulut bağlantısıyla ilişkili gecikme, maliyet veya gizlilik endişeleri olmadan doğrudan performans gösterebilen yapay zeka çözümlerini giderek daha fazla arıyor. Yapay zekayı yerel olarak çalıştırmak, otonom araç sistemlerinden etkileşimli mobil asistanlara ve akıllı fabrika otomasyonuna kadar değişen uygulamalar için kritik olan gerçek zamanlı yanıt verme yeteneği sağlar. LLM’lere kıyasla önemli ölçüde daha küçük hesaplama ayak izine sahip olan SLM’ler, bu kaynak kısıtlı ortamlar için idealdir.
Eş zamanlı olarak, model sıkıştırma tekniklerindeki önemli adımlar güçlü bir hızlandırıcı görevi gördü. Quantization (modelde kullanılan sayıların hassasiyetini azaltma) ve pruning (sinir ağı içindeki daha az önemli bağlantıları kaldırma) gibi yenilikler, geliştiricilerin model boyutunu küçültmesine ve işlem hızını önemli ölçüde artırmasına olanak tanır. Kritik olarak, bu teknikler, modelin performansı ve doğruluğu üzerindeki etkiyi en aza indirirken daha fazla verimlilik elde etmek için gelişmektedir. Bu ikili fayda - daha küçük boyut ve korunmuş yetenek - SLM’leri, artan sayıda görev için LLM’lere giderek daha uygun alternatifler haline getiriyor.
Ayrıca, işletmeler SLM’leri temel operasyonlarına entegre etmenin pragmatik değerini fark ediyor. SLM’lerin günlükleri analiz edip sistem arızalarını tahmin edebildiği BT otomasyonundan, ağ trafiğindeki anormallikleri tespit edebildiği siber güvenliğe ve üretkenliği artırmayı ve karar verme süreçlerini iyileştirmeyi amaçlayan çeşitli iş uygulamalarına kadar potansiyel etki çok geniştir. SLM’ler, özellikle maliyete, gizliliğe duyarlı veya neredeyse anlık işlem gerektiren senaryolarda yapay zekayı daha geniş bir şekilde dağıtmak için bir yol sunar. Edge computing ihtiyaçlarının, sıkıştırma yoluyla verimlilik kazanımlarının ve net kurumsal kullanım durumlarının bu birleşimi, SLM’leri yalnızca LLM’lerin daha küçük versiyonları olarak değil, önemli bir etkiye sahip olmaya hazır, farklı ve hayati bir yapay zeka kategorisi olarak konumlandırıyor.
Stratejik Bölünme: Ekosistem Kontrolü vs. Niş Uzmanlaşma
SLM manzarası şekillenirken, hakimiyet için yarışan kilit oyuncular arasında belirgin stratejik yaklaşımlar ortaya çıkıyor. Rekabet dinamikleri büyük ölçüde, her biri farklı iş modellerini ve yapay zeka değerinin nasıl yakalanacağına dair uzun vadeli vizyonları yansıtan iki ana felsefe etrafında birleşiyor.
Öne çıkan yollardan biri tescilli ekosistem kontrol stratejisidir. Bu yaklaşım, SLM teklifleri etrafında duvarlarla çevrili bahçeler inşa etmeyi amaçlayan birkaç teknoloji devi ve iyi finanse edilmiş yapay zeka laboratuvarları tarafından tercih edilmektedir. GPT soyundan türetilen varyantlarıyla (beklenen GPT-4 mini ailesi gibi) OpenAI, Gemma modelleriyle Google, Claude Haiku’sunu savunan Anthropic ve Command R+’ı tanıtan Cohere gibi şirketler başlıca örneklerdir. Stratejileri tipik olarak, genellikle abonelik tabanlı Uygulama Programlama Arayüzleri (API’ler), entegre bulut hizmetleri (Azure AI veya Google Cloud AI gibi) veya kurumsal lisanslama anlaşmaları aracılığıyla sunulan daha geniş platformların ayrılmaz bileşenleri olarak SLM’leri ticarileştirmeyi içerir.
Bu stratejinin cazibesi, sıkı entegrasyon, tutarlı performans, gelişmiş güvenlik ve yerleşik kurumsal iş akışları içinde basitleştirilmiş dağıtım potansiyelinde yatmaktadır. Ekosistemi kontrol ederek, bu sağlayıcılar güvenilirlik ve destek konusunda garantiler sunabilir, bu da SLM’lerini sağlam yapay zeka odaklı otomasyon, yazılım paketlerine gömülü sofistike ‘copilot’ asistanları ve güvenilir karar destek araçları arayan işletmeler için çekici hale getirir. Bu model, sağlayıcıların mevcut altyapısını ve pazar erişimini kullanarak hizmet sunumu ve platforma kilitleme yoluyla değer yakalamayı önceliklendirir. Sorunsuz entegrasyon ve yönetilen yapay zeka hizmetlerini önceliklendiren kuruluşlara etkili bir şekilde hitap eder.
Ekosistem oyunuyla keskin bir tezat oluşturan uzmanlaşmış alana özgü model stratejisidir. Bu yaklaşım, belirli endüstrilerin benzersiz talepleri, kelime dağarcıkları ve düzenleyici kısıtlamaları için titizlikle uyarlanmış ve ince ayarlanmış SLM’ler geliştirmeye odaklanır. Geniş uygulanabilirlik hedeflemek yerine, bu modeller finans, sağlık, hukuk hizmetleri ve hatta yazılım geliştirme gibi özel teknik alanlar gibi dikeylerde yüksek performans için bilenmiştir.
Bu alandaki öncüler arasında, kodlama görevleri için açıkça optimize edilmiş Zephyr 7B gibi modelleri barındıran Hugging Face gibi platformlar ve Granite model ailesi kurumsal yapay zeka ihtiyaçları (veri yönetişimi ve uyumluluk dahil) göz önünde bulundurularak tasarlanmış IBM gibi yerleşik kurumsal oyuncular bulunmaktadır. Buradaki stratejik avantaj, genişlikten ziyade derinlikte yatmaktadır. Modelleri sektöre özgü veri kümeleri üzerinde eğiterek ve belirli görevler için optimize ederek (örneğin, finansal jargonu anlama, tıbbi notları yorumlama, yasal maddeler tasarlama), bu SLM’ler belirlenmiş alanlarında üstün doğruluk ve bağlamsal alaka düzeyine ulaşabilir. Bu strateji, genel modellerin yetersiz kalabileceği düzenlenmiş veya bilgi yoğun sektörlerdeki kuruluşlarla güçlü bir şekilde rezonansa girer ve özel, görev açısından kritik kullanım durumları için son derece doğru, bağlamdan haberdar yapay zeka çözümleri dağıtmalarını sağlar. Geniş tabanlı modellerin gözden kaçırabileceği belirli sıkıntı noktalarını ve uyumluluk gereksinimlerini ele alarak benimsemeyi teşvik eder.
Bu iki baskın strateji, tüm pazar için mutlaka birbirini dışlamaz, ancak rekabeti şekillendiren temel gerilimleri temsil ederler. Ekosistem oyuncuları ölçek, entegrasyon ve platform gücüne bahse girerken, uzmanlar derinlik, hassasiyet ve endüstri uzmanlığına odaklanır. SLM pazarının evrimi muhtemelen bu yaklaşımlar arasında etkileşim ve rekabeti içerecek, potansiyel olarak teknoloji olgunlaştıkça hibrit modellere veya daha fazla stratejik çeşitlendirmeye yol açacaktır.
Titanlar Sahneye Giriyor: Mevcut Oyuncuların Oyun Kitabı
Küçük Dil Modellerinin sunduğu potansiyel yıkım ve fırsat, teknoloji dünyasının yerleşik devleri tarafından fark edilmedi. Geniş kaynaklarını, mevcut müşteri ilişkilerini ve kapsamlı altyapılarını kullanarak, bu mevcut oyuncular bu gelişmekte olan alanda lider bir konum sağlamak için stratejik olarak manevra yapıyorlar.
Microsoft
Kurumsal yazılım ve bulut bilişimde daimi bir güç merkezi olan Microsoft, SLM’leri agresif bir şekilde teknolojik dokusuna örüyor. Tescilli ekosistem kontrol stratejisini benimseyen Redmond devi, bu daha çevik modelleri Azure bulut platformuna ve daha geniş kurumsal çözüm paketine derinlemesine entegre ediyor. Phi serisi (Phi-2 dahil) ve Orca ailesi gibi teklifler, özellikle kurumsal yapay zeka görevleri için optimize edilmiş, Copilot asistanları içindeki özellikleri güçlendiren ve Microsoft yığını üzerinde geliştirme yapan geliştiriciler için güçlü araçlar sağlayan ticari olarak mevcut SLM’leri temsil ediyor.
Microsoft’un hamlesini destekleyen temel bir yetkinlik, dünya çapındaki Azure bulut altyapısı ile birleşen müthiş yapay zeka araştırma bölümüdür. Bu kombinasyon, Microsoft’un yalnızca en son modelleri geliştirmesine değil, aynı zamanda bunları devasa kurumsal müşteri tabanına ölçeklenebilir, güvenli ve güvenilir hizmetler olarak sunmasına da olanak tanır. Şirketin OpenAI ile yaptığı milyarlarca dolarlık stratejik ortaklık, yapay zeka stratejisinin temel taşıdır ve ona OpenAI’nin modellerine (potansiyel SLM varyantları dahil) ayrıcalıklı erişim sağlar ve bunların Office 365, Bing ve çeşitli Azure AI hizmetleri gibi Microsoft ürünlerine sıkı entegrasyonunu mümkün kılar. Bu simbiyotik ilişki, Microsoft’a hem dahili olarak geliştirilmiş SLM’ler hem de üretken yapay zekada tartışmasız en tanınmış markaya erişim sağlar.
Ayrıca, stratejik satın almalar Microsoft’un konumunu güçlendiriyor. Konuşma yapay zekası ve sağlık dokümantasyon teknolojisinde lider olan Nuance Communications‘ın satın alınması, özellikle özel dil anlayışının çok önemli olduğu sağlık ve kurumsal otomasyon senaryolarında dikey özel yapay zeka uygulamalarındaki yeteneklerini önemli ölçüde güçlendirdi. Bu hesaplanmış hamleler - iç geliştirme, stratejik ortaklıklar, satın almalar ve baskın bulut ve yazılım platformlarıyla derin entegrasyonu harmanlama - Microsoft’u, ekosistemini çeşitli endüstrilerde kurumsal SLM benimsemesi için varsayılan seçenek haline getirmeyi amaçlayan zorlu bir güç olarak konumlandırıyor.
IBM
Kurumsal bilişimde köklü bir geçmişe sahip olan International Business Machines (IBM), SLM pazarına iş merkezli uygulamalar, güven ve yönetişim üzerine karakteristik bir odaklanma ile yaklaşıyor. Big Blue, watsonx.ai platformu içinde SLM’leri aktif olarak geliştiriyor ve optimize ediyor, bunları özellikle kurumsal ihtiyaçlara göre uyarlanmış uygun maliyetli, verimli ve alana duyarlı yapay zeka çözümleri olarak çerçeveliyor.
IBM’in stratejisi, tüketiciye yönelik veya genel amaçlı modellere öncelik veren yaklaşımlarla kasıtlı olarak tezat oluşturuyor. Bunun yerine, vurgu tamamen kurumsal dağıtım için kritik olan nitelikler üzerindedir: güvenilirlik, veri yönetişimi ve yapay zeka etik ilkelerine bağlılık. Bu, IBM’in Granite modelleri gibi SLM tekliflerini, güvenli ortamlarda ve sıkı düzenleyici uyumluluğa tabi endüstrilerde dağıtım için özellikle uygun hale getirir. IBM, özellikle finans ve sağlık gibi birçok büyük kuruluş için yapay zekanın denetlenebilirliği, kontrol edilebilirliği ve sorumlu kullanımının sağlanmasının pazarlık konusu olmadığını anlıyor.
Bu yönetişim odaklı SLM’leri hibrit bulut çözümlerine ve danışmanlık hizmetlerine dahil ederek IBM, işletmelerin güvenlik veya etik standartlardan ödün vermeden otomasyonu geliştirmelerini, veriye dayalı karar vermeyi iyileştirmelerini ve operasyonel verimliliği kolaylaştırmalarını sağlamayı amaçlıyor. Derin kurumsal ilişkileri ve güvenilirlik konusundaki itibarı, SLM’leri karmaşık organizasyonel yapılar içinde dijital dönüşüm için pratik, güvenilir araçlar olarak tanıtmada kilit varlıklar olarak hizmet ediyor. IBM, birçok işletme için yapay zeka dağıtımının ‘nasıl’ının - güvenli ve sorumlu bir şekilde - ‘ne’ kadar önemli olduğuna bahse giriyor.
Belki de Gemini gibi büyük ölçekli modelleriyle daha görünür bir şekilde ilişkilendirilse de, Google aynı zamanda SLM arenasında da önemli bir oyuncudur ve öncelikle geniş ekosistemini ve araştırma yeteneklerini kullanır. Gemma (örneğin, Gemma 7B) gibi modeller aracılığıyla Google, nispeten hafif ancak yetenekli açık modeller sunarak geliştirici benimsemesini ve kendi ekosistemi içinde, özellikle Google Cloud Platform (GCP) entegrasyonunu teşvik etmeyi amaçlar.
Google’ın stratejisi, hem ekosistem kontrolü unsurlarını hem de daha geniş bir topluluğu teşvik etmeyi harmanlıyor gibi görünüyor. Gemma gibi modelleri yayınlayarak, denemeyi teşvik eder ve geliştiricilerin Google’ın temel altyapısını (verimli eğitim ve çıkarım için TPU’lar gibi) kullanarak uygulamalar oluşturmasına olanak tanır. Bu yaklaşım, GCP AI hizmetlerinin kullanımını artırmaya yardımcı olur ve Google’ı hem temel modellerin hem de bunları etkili bir şekilde dağıtmak için araçların sağlayıcısı olarak konumlandırır. Arama, mobil (Android) ve bulut altyapısındaki derin uzmanlıkları, mevcut ürünleri geliştirmek veya yeni cihaz üzerinde deneyimler yaratmak için SLM’leri entegre etmek için sayısız yol sağlar. Google’ın katılımı, SLM pazarının yoğun bir şekilde rekabetçi kalmasını sağlayarak verimlilik ve erişilebilirlik sınırlarını zorlar.
AWS
Bulut altyapısında baskın oyuncu olan Amazon Web Services (AWS), doğal olarak SLM’leri kapsamlı yapay zeka ve makine öğrenimi portföyüne entegre ediyor. Amazon Bedrock gibi hizmetler aracılığıyla AWS, işletmelere çeşitli sağlayıcılardan (potansiyel olarak kendi modelleri dahil, örneğin bazı bağlamlarda bahsedilen kavramsal Nova modelleri, ancak ayrıntılar değişebilir) SLM’ler de dahil olmak üzere seçilmiş bir temel model seçkisine erişim sağlar.
AWS’nin stratejisi büyük ölçüde güçlü bulut ortamında seçenek ve esneklik sağlamaya odaklanmıştır. Bedrock aracılığıyla SLM’ler sunarak AWS, müşterilerinin tanıdık AWS araçlarını ve altyapısını kullanarak bu modelleri kolayca denemelerine, özelleştirmelerine ve dağıtmalarına olanak tanır. Bu platform merkezli yaklaşım, temel donanımı veya karmaşık model dağıtım boru hatlarını yönetmeden yapay zekadan yararlanmak isteyen işletmeler için operasyonel yükü azaltarak SLM’leri yönetilen hizmetler olarak erişilebilir kılmaya odaklanır. AWS, işletmelerin büyük veya küçük modelleri seçmelerine bakılmaksızın yapay zeka uygulamalarını oluşturup çalıştırabilecekleri temel platform olmayı hedefler ve yapay zeka çağında bulut liderliğini sürdürmek için ölçeğini, güvenliğini ve kapsamlı hizmet tekliflerini kullanır.
Yıkıcılar ve Uzmanlar: Yeni Yollar Açmak
Yerleşik teknoloji devlerinin ötesinde, yeni başlayanların ve uzmanlaşmış firmaların canlı bir kohortu, Küçük Dil Modeli pazarının yönünü ve dinamizmini önemli ölçüde etkiliyor. Bu şirketler genellikle açık kaynak ilkelerine, belirli endüstri nişlerine veya benzersiz teknolojik yaklaşımlara odaklanarak yeni bakış açıları getiriyor.
OpenAI
Üretken yapay zekaya olan ilginin son zamanlardaki artışının tartışmasız katalizörü olan OpenAI, öncü araştırmalarına ve başarılı dağıtım stratejilerine dayanarak SLM alanında komuta edici bir varlığa sahiptir. Büyük modelleriyle ünlü olmasına rağmen, OpenAI aktif olarak daha küçük, daha verimli varyantlar geliştiriyor ve dağıtıyor, örneğin beklenen GPT-4o mini ailesi, o1-mini ailesi ve o3-mini ailesi. Bu, farklı kullanım durumlarının farklı model boyutları ve performans özellikleri gerektirdiğine dair stratejik bir anlayışı yansıtıyor.
Doğal dil işlemede bir öncü olarak OpenAI’nin rekabet avantajı, derin araştırma uzmanlığından ve araştırmayı ticari olarak uygulanabilir ürünlere dönüştürme konusundaki kanıtlanmış yeteneğinden kaynaklanmaktadır. Odak noktası, ham yeteneğin ötesine geçerek, modeller daha yaygın hale geldikçe özellikle ilgili olan yapay zekanın verimliliği, güvenliği ve etik dağıtımı gibi kritik yönleri de içerir. Şirketin API tabanlı dağıtım modeli, güçlü yapay zekaya erişimi demokratikleştirmede etkili olmuş, dünya çapındaki geliştiricilerin ve işletmelerin teknolojisini entegre etmesine olanak tanımıştır. Microsoft ile olan stratejik ortaklık, önemli sermaye ve benzersiz pazar erişimi sağlayarak OpenAI’nin teknolojisini geniş bir kurumsal ekosisteme yerleştirir.
OpenAI, gelişmiş model sıkıştırma tekniklerini aktif olarak keşfederek ve hesaplama taleplerini en aza indirirken performansı artırmak için farklı model boyutlarının güçlü yönlerini birleştirebilecek hibrit mimarileri araştırarak sınırları zorlamaya devam ediyor. Modelleri ince ayarlama ve özelleştirme tekniklerini geliştirmedeki liderliği, kuruluşların OpenAI’nin güçlü temel modellerini belirli endüstri ihtiyaçlarına ve tescilli veri kümelerine uyarlamasına olanak tanıyarak, hem bir yenilikçi hem de uygulamalı yapay zekanın kilit bir sağlayıcısı olarak pazar konumunu daha da sağlamlaştırıyor.
Anthropic
Anthropic, geliştirme felsefesinin ön saflarına güvenlik, güvenilirlik ve etik hususları yerleştirerek yapay zeka manzarasında kendine özgü bir kimlik oluşturmuştur. Bu odaklanma, Claude Haiku gibi modellerle örneklendirilen SLM’lere yaklaşımına açıkça yansımaktadır. Kurumsal bağlamlarda güvenli ve güvenilir performans için açıkça tasarlanan Haiku, zararlı, önyargılı veya gerçek dışı içerik üretme risklerini en aza indirirken kullanışlı yapay zeka yetenekleri sağlamayı amaçlamaktadır.
Kendini güvenilir yapay zeka sağlayıcısı olarak konumlandıran Anthropic, özellikle hassas alanlarda faaliyet gösteren veya sorumlu yapay zeka benimsemesini önceliklendiren kuruluşlara hitap etmektedir. Anayasal yapay zeka ve sıkı güvenlik testlerine verdikleri önem, onları ham performansı her şeyin üzerinde tutabilecek rakiplerinden ayırır. Sadece yetenekli değil, aynı zamanda kötüye kullanıma karşı koruma mekanizmalarıyla tasarlanmış SLM’ler sunarak Anthropic, kurumsal değerler ve düzenleyici beklentilerle uyumlu yapay zeka çözümlerine yönelik artan talebi karşılar ve onları özellikle güvenilir ve etik temelli yapay zeka ortakları arayan işletmeler için kilit bir rakip haline getirir.
Mistral AI
Avrupa teknoloji sahnesinden hızla yükselen, 2023’te kurulan bir Fransız şirketi olan Mistral AI, SLM sektöründe önemli dalgalar yarattı. Temel stratejisi, yerel cihazlarda veya edge computing ortamlarında bile performans ve dağıtılabilirlik için açıkça tasarlanmış kompakt, yüksek verimli yapay zeka modelleri oluşturma etrafında dönüyor. Mistral 7B gibi modeller (başlangıçta piyasaya sürüldü, ancak orijinal metin kafa karıştırıcı bir şekilde 3B/8B’den bahsediyor - iyi bilinen 7B’ye odaklanmak daha güvenli), mütevazı boyutlarına (7 milyar parametre) göre dikkate değer performans sunmalarıyla yaygın ilgi gördü ve bu da onları hesaplama kaynaklarının sınırlı olduğu senaryolar için son derece uygun hale getirdi.
Mistral AI için önemli bir ayırt edici özellik, açık kaynak geliştirmeye olan güçlü bağlılığıdır. Modellerinin ve araçlarının çoğunu izin veren lisanslar altında yayınlayarak Mistral AI, daha geniş yapay zeka topluluğu içinde işbirliğini, şeffaflığı ve hızlı yeniliği teşvik eder. Bu yaklaşım, bazı büyük oyuncuların tescilli ekosistemleriyle tezat oluşturur ve geliştiriciler ve araştırmacılar arasında hızla sadık bir takipçi kitlesi oluşturmuştur. Temel modellerinin ötesinde şirket, Orta Doğu ve Güney Asya dilleri için uyarlanmış Mistral Saba gibi varyantlar üreterek ve Pixtral (görüntü anlamayı hedefleyen) gibi kavramlarla multimodal yetenekleri keşfederek çok yönlülüğünü göstermiş, çeşitli dilsel ve işlevsel ihtiyaçları karşılama hırsını sergilemiştir. Mistral AI’nin hızlı yükselişi, yapay zeka pazarında yüksek performanslı, verimli ve genellikle açık kaynaklı alternatiflere yönelik önemli iştahı vurgulamaktadır.
Infosys
BT hizmetleri ve danışmanlığında küresel bir dev olan Infosys, sektöre özgü çözümlere odaklanarak SLM pazarında bir niş oluşturmak için derin endüstri uzmanlığını ve müşteri ilişkilerini kullanıyor. Infosys Topaz BankingSLM ve Infosys Topaz ITOpsSLM‘nin lansmanı bu stratejiyi örneklemektedir. Bu modeller, sırasıyla bankacılık ve BT operasyonları sektörlerindeki benzersiz zorlukları ve iş akışlarını ele almak için amaca yönelik olarak oluşturulmuştur.
Infosys için kilit bir sağlayıcı, bu özel SLM’lerin temeli olarak NVIDIA’nın yapay zeka yığınını kullanan NVIDIA ile olan stratejik ortaklığıdır. Modeller, Infosys’in kendi yaygın olarak kullanılan Finacle bankacılık platformu da dahil olmak üzere mevcut kurumsal sistemlerle sorunsuz entegrasyon için tasarlanmıştır. NVIDIA teknolojilerine odaklanan özel bir mükemmeliyet merkezinde geliştirilen ve Sarvam AI gibi ortaklarla işbirliği yoluyla daha da güçlendirilen bu SLM’ler, hem genel amaçlı hem de sektöre özgü veriler üzerinde eğitimden yararlanır. Kritik olarak, Infosys yalnızca modelleri sağlamakla kalmaz; aynı zamanda ön eğitim ve ince ayar hizmetleri de sunarak, işletmelerin tescilli verilerine ve özel operasyonel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış ısmarlama yapay zeka modelleri oluşturmalarını sağlarken, ilgili endüstri standartlarına uygunluk ve güvenliği sağlar. Bu hizmet odaklı yaklaşım, Infosys’i büyük işletmeler için SLM teknolojisinin bir entegratörü ve özelleştiricisi olarak konumlandırır.
Diğer Önemli Oyuncular
SLM alanı sadece bu vurgulanan şirketlerden daha geniştir. Diğer önemli katkıda bulunanlar yeniliği zorluyor ve belirli pazar segmentlerini şekillendiriyor:
- Cohere: Kurumsal yapay zekaya odaklanır, iş kullanım durumları için tasarlanmış Command R+ gibi modeller sunar ve genellikle veri gizliliğini ve dağıtım esnekliğini (örneğin, çeşitli bulutlarda veya şirket içinde) vurgular.
- Hugging Face: Öncelikle bir platform ve topluluk merkezi olarak bilinmesine rağmen, Hugging Face aynı zamanda model geliştirmeye (kodlama için Zephyr 7B gibi) katkıda bulunur ve birçok SLM dahil olmak üzere binlerce modele erişimi demokratikleştirmede, araştırma ve uygulama geliştirmeyi kolaylaştırmada kritik bir rol oynar.
- Stability AI: Başlangıçta görüntü üretimi (Stable Diffusion) alanındaki çalışmalarıyla ünlü olan Stability AI, portföyünü dil modellerine genişletiyor, cihaz üzerinde dağıtıma ve çeşitli kurumsal uygulamalara uygun kompakt ve verimli SLM’leri araştırıyor ve üretken yapay zeka konusundaki uzmanlığından yararlanıyor.
Bu şirketler, daha büyük oyuncuların yanı sıra dinamik ve hızla gelişen bir ekosisteme katkıda bulunuyor. Açık kaynak, tescilli platformlar, endüstri uzmanlığı ve temel araştırmayı kapsayan çeşitli stratejileri, SLM verimliliği, erişilebilirliği ve yeteneğindeki ilerlemeleri toplu olarak yönlendiriyor ve bu daha küçük modellerin sayısız uygulama ve endüstride yapay zekanın geleceğinde giderek daha merkezi bir rol oynamasını sağlıyor.