Yapay zeka camiasında, bir milyon belirteç sınırını aşan, giderek büyüyen dil modelleri (LLM’ler) üzerine yoğun bir tartışma başladı. MiniMax-Text-01’in 4 milyon belirteci ve Gemini 1.5 Pro’nun aynı anda 2 milyon belirteci işleyebilme yeteneği gibi, devasa belirteç kapasitelerine sahip modeller, devrim niteliğinde uygulamalar vaat ediyor. Bu modeller, kapsamlı kod tabanlarını, karmaşık yasal belgeleri ve derinlemesine araştırma makalelerini tek seferde analiz etme potansiyeline sahip.
Bu tartışmadaki kritik faktör, bağlam uzunluğu – bir AI modelinin herhangi bir zamanda işleyebileceği ve saklayabileceği metin miktarıdır. Daha uzun bir bağlam penceresi, bir ML modelinin tek bir istekte önemli ölçüde daha fazla bilgiyi yönetmesine olanak tanır, bu da belgeleri parçalama veya konuşmaları bölme ihtiyacını azaltır. Bir perspektife koymak gerekirse, 4 milyon belirteç kapasitesine sahip bir model teorik olarak yaklaşık 10.000 sayfalık kitabı tek seferde sindirebilir.
Teorik olarak, bu genişletilmiş bağlam, gelişmiş kavrayışa ve daha karmaşık akıl yürütmeye yol açmalıdır. Ancak, asıl soru şudur: Bu devasa bağlam pencereleri, somut iş değerine dönüşüyor mu?
İşletmeler, altyapılarını ölçeklendirmenin maliyetlerini üretkenlik ve doğruluktaki potansiyel kazanımlara karşı değerlendirirken, asıl soru, gerçekten yeni AI akıl yürütme düzeylerinin kilidini mi açıyoruz, yoksa anlamlı ilerleme kaydetmeden yalnızca belirteç belleğinin sınırlarını mı zorluyoruz? Bu makale, büyük bağlamlı LLM’lerin geleceğini şekillendiren teknik ve ekonomik ödünleşimleri, kıyaslama zorluklarını ve gelişen kurumsal iş akışlarını incelemektedir.
Bağlam Uzunluğu Yarışı: AI Şirketleri Neden Rekabet Ediyor?
OpenAI, Google DeepMind ve MiniMax dahil olmak üzere önde gelen AI kuruluşları, bağlam uzunluğunu artırmak için kıyasıya bir rekabet içindedir ve bu, doğrudan bir AI modelinin tek bir örnekte işleyebileceği metin miktarıyla ilişkilidir. Vaat, daha büyük bağlam uzunluğunun daha derin bir kavrayış sağlayacağı, halüsinasyonları (uydurmaları) azaltacağı ve daha sorunsuz etkileşimler yaratacağıdır.
İşletmeler için bu, tüm sözleşmeleri analiz edebilen, büyük kod tabanlarında hata ayıklayabilen veya uzun raporları bağlamı kaybetmeden özetleyebilen AI’ye dönüşür. Beklenti, öbekleme veya geri alma ile artırılmış oluşturma (RAG) gibi geçici çözümleri ortadan kaldırarak, AI iş akışlarının daha sorunsuz ve daha verimli hale gelebileceğidir.
‘Samanlıkta İğne’ Sorunu: Kritik Bilgileri Bulmak
‘Samanlıkta iğne’ sorunu, AI’nin geniş veri kümeleri (samanlık) içinde gizlenmiş kritik bilgileri (iğne) tanımlamada karşılaştığı zorluğu vurgular. LLM’ler genellikle temel ayrıntıları belirlemekte zorlanır ve bu da çeşitli alanlarda verimsizliklere yol açar:
Arama ve Bilgi Alma: AI asistanları genellikle kapsamlı belge depolarından en alakalı gerçekleri çıkarmakta zorlanır.
Yasal ve Uyumluluk: Avukatların uzun sözleşmelerdeki madde bağımlılıklarını izlemesi gerekir.
Kurumsal Analitik: Finans analistleri karmaşık raporlarda gömülü önemli bilgileri gözden kaçırma riskiyle karşı karşıyadır.
Daha büyük bağlam pencereleri, modellerin daha fazla bilgiyi tutmasına yardımcı olur, bu da halüsinasyonları azaltır, doğruluğu artırır ve şunları sağlar:
Çapraz Belge Uyumluluk Kontrolleri: Tek bir 256K belirteç istemi, tüm politika el kitabını yeni mevzuata karşı karşılaştırabilir.
Tıbbi Literatür Sentezi: Araştırmacılar, onlarca yıllık çalışmalardaki ilaç deneme sonuçlarını karşılaştırmak için 128K+ belirteç pencerelerini kullanabilir.
Yazılım Geliştirme: AI bağımlılıkları kaybetmeden milyonlarca satır kodu tarayabildiğinde hata ayıklama iyileşir.
Finansal Araştırma: Analistler, tam kazanç raporlarını ve piyasa verilerini tek bir sorguda analiz edebilir.
Müşteri Desteği: Daha uzun belleğe sahip sohbet robotları, bağlama daha duyarlı etkileşimler sunabilir.
Bağlam penceresini artırmak, modelin ilgili ayrıntılara daha iyi referans vermesine de yardımcı olur ve bu da yanlış veya uydurulmuş bilgi üretme olasılığını azaltır. 2024 Stanford çalışması, 128K belirteçli modellerin, birleşme anlaşmalarını analiz ederken RAG sistemlerine kıyasla halüsinasyon oranlarını %18 azalttığını buldu.
Bu potansiyel faydalara rağmen, erken benimseyenler zorluklar bildirdi. JPMorgan Chase’in araştırması, modellerin bağlamlarının yaklaşık %75’inde yetersiz performans gösterdiğini ve karmaşık finansal görevlerdeki performansın 32K belirtecin ötesinde neredeyse sıfıra düştüğünü gösterdi. Modeller hala uzun menzilli hatırlama konusunda zorlanıyor, genellikle derin bilgiler yerine son verileri önceliklendiriyor.
Bu, kritik soruları gündeme getiriyor: 4 milyon belirteçlik bir pencere gerçekten akıl yürütmeyi geliştiriyor mu, yoksa sadece belleğin pahalı bir genişlemesi mi? Bu engin girdinin ne kadarını model gerçekten kullanıyor? Ve faydaları artan hesaplama maliyetlerinden daha ağır basıyor mu?
RAG ve Büyük İstemler: Ekonomik Ödünleşimler
Geri alma ile artırılmış oluşturma (RAG), LLM’lerin yeteneklerini veritabanları veya belge depoları gibi harici kaynaklardan ilgili bilgileri getiren bir geri alma sistemiyle birleştirir. Bu, modelin hem önceden var olan bilgisine hem de dinamik olarak alınan verilere dayalı olarak yanıtlar oluşturmasını sağlar.
Şirketler, karmaşık görevler için AI’yı entegre ederken, temel bir kararla karşı karşıyadır: büyük bağlam pencereleriyle büyük istemler mi kullanmalılar, yoksa gerçek zamanlı olarak ilgili bilgileri almak için RAG’ye mi güvenmeliler?
Büyük İstemler: Büyük belirteç pencerelerine sahip modeller, her şeyi tek seferde işler, harici geri alma sistemlerini sürdürme ihtiyacını azaltır ve çapraz belge bilgilerini yakalar. Ancak, bu yaklaşım hesaplama açısından pahalıdır, bu da daha yüksek çıkarım maliyetlerine ve artan bellek gereksinimlerine yol açar.
RAG: Tüm belgeyi aynı anda işlemek yerine, RAG bir yanıt oluşturmadan önce yalnızca en ilgili kısımları alır. Bu, belirteç kullanımını ve maliyetleri önemli ölçüde azaltır, bu da onu gerçek dünya uygulamaları için daha ölçeklenebilir hale getirir.
Çıkarım Maliyetleri: Çok Adımlı Geri Alma ve Büyük Tek İstemler
Büyük istemler iş akışlarını kolaylaştırırken, daha fazla GPU gücü ve bellek gerektirir, bu da onların ölçekte uygulanmasını pahalı hale getirir. RAG tabanlı yaklaşımlar, birden fazla geri alma adımına ihtiyaç duymalarına rağmen, genellikle genel belirteç tüketimini azaltır ve bu da doğruluktan ödün vermeden daha düşük çıkarım maliyetlerine yol açar.
Çoğu işletme için ideal yaklaşım, belirli kullanım durumuna bağlıdır:
- Belgelerin derinlemesine analizine mi ihtiyacınız var? Büyük bağlam modelleri daha iyi bir seçim olabilir.
- Dinamik sorgular için ölçeklenebilir, maliyet açısından verimli AI’ya mı ihtiyacınız var? RAG muhtemelen daha akıllıca bir seçimdir.
Büyük bir bağlam penceresi özellikle şu durumlarda değerlidir:
- Sözleşme incelemelerinde veya kod denetimlerinde olduğu gibi, tam metnin aynı anda analiz edilmesi gerekir.
- Örneğin, mevzuata uygunlukta olduğu gibi, geri alma hatalarını en aza indirmek kritik öneme sahiptir.
- Stratejik araştırmalarda olduğu gibi, gecikme süresi doğruluktan daha az önemliyse.
Google’dan elde edilen araştırmaya göre, 10 yıllık kazanç transkriptini analiz eden 128K belirteç pencerelerini kullanan hisse senedi tahmin modelleri, RAG’yi %29 oranında geride bıraktı. Tersine, GitHub Copilot’taki dahili testler, büyük istemler kullanılarak görev tamamlama süresinin RAG’ye kıyasla 2,3 kat daha hızlı olduğunu gösterdi.
Büyük Bağlam Modellerinin Sınırlamaları: Gecikme Süresi, Maliyetler ve Kullanılabilirlik
Büyük bağlam modelleri etkileyici yetenekler sunarken, ek bağlamın ne kadarının gerçekten faydalı olduğuna dair sınırlar vardır. Bağlam pencereleri genişledikçe, üç temel faktör devreye girer:
Gecikme Süresi: Bir model ne kadar çok belirteç işlerse, çıkarım o kadar yavaş olur. Daha büyük bağlam pencereleri, özellikle gerçek zamanlı yanıtlar gerektiğinde önemli gecikmelere yol açabilir.
Maliyetler: Hesaplama maliyetleri, işlenen her ek belirteçle birlikte artar. Bu daha büyük modelleri işlemek için altyapıyı ölçeklendirmek, özellikle yüksek hacimli iş yüklerine sahip işletmeler için aşırı derecede pahalı olabilir.
Kullanılabilirlik: Bağlam büyüdükçe, modelin en alakalı bilgilere etkili bir şekilde ‘odaklanma’ yeteneği azalır. Bu, daha az ilgili verilerin modelin performansını etkilediği verimsiz işlemeye yol açabilir ve hem doğruluk hem de verimlilik için azalan getirilerle sonuçlanır.
Google’ın Infini-dikkat tekniği, keyfi uzunluktaki bağlamın sıkıştırılmış temsillerini sınırlı bellek ile depolayarak bu ödünleşimleri azaltmaya çalışır. Ancak, sıkıştırma kaçınılmaz olarak bilgi kaybına yol açar ve modeller, anlık ve geçmiş bilgileri dengelemede zorlanır, bu da geleneksel RAG’ye kıyasla performans düşüşlerine ve artan maliyetlere yol açar.
4M belirteçli modeller etkileyici olsa da, işletmeler bunları evrensel çözümlerden ziyade özel araçlar olarak görmelidir. Gelecek, RAG ve büyük istemler arasında belirli görev gereksinimlerine göre uyarlanabilir bir şekilde seçim yapan hibrit sistemlerde yatıyor.
İşletmeler, büyük bağlam modelleri ve RAG arasında akıl yürütme karmaşıklığına, maliyet değerlendirmelerine ve gecikme süresi gereksinimlerine göre seçim yapmalıdır. Büyük bağlam pencereleri, derinlemesine anlayış gerektiren görevler için idealdir, RAG ise daha basit, olgusal görevler için daha uygun maliyetli ve verimlidir. Maliyetleri etkili bir şekilde yönetmek için, büyük modeller hızla pahalı hale gelebileceğinden, işletmeler görev başına 0,50 ABD doları gibi net maliyet sınırları belirlemelidir. Ek olarak, büyük istemler çevrimdışı görevler için daha uygunken, RAG sistemleri hızlı yanıtlar gerektiren gerçek zamanlı uygulamalarda mükemmeldir.
GraphRAG gibi gelişmekte olan yenilikler, geleneksel vektör geri alma yöntemleriyle bilgi grafiklerini entegre ederek bu uyarlanabilir sistemleri daha da geliştirebilir. Bu entegrasyon, karmaşık ilişkilerin yakalanmasını iyileştirir ve bu da vektör tabanlı yaklaşımlara kıyasla %35’e varan gelişmiş nüanslı akıl yürütmeye ve yanıt hassasiyetine yol açar. Lettria gibi şirketlerin son uygulamaları, doğruluğun geleneksel RAG ile %50’den hibrit geri alma sistemlerinde GraphRAG kullanılarak %80’in üzerine çıktığı dramatik iyileşmeler göstermiştir.
Yuri Kuratov’un yerinde uyarısıyla, ‘Akıl yürütmeyi iyileştirmeden bağlamı genişletmek, direksiyonu çeviremeyen arabalar için daha geniş otoyollar inşa etmeye benzer.’ AI’nın gerçek geleceği, sadece büyük miktarda veri işleyebilen modellerde değil, herhangi bir bağlam boyutunda ilişkileri gerçekten anlayan modellerde yatıyor. Bu, sadece bellek değil, zeka ile ilgili.