Gerçek Zorluk: Kurumsal Yapay Zeka Uygulamaları İnşası
Her yıl Büyük Dil Modellerini (LLM’ler) eğitmek için sayısız kaynak harcanırken, önemli bir engel devam ediyor: bu modelleri pratik, kullanışlı uygulamalara etkili bir şekilde entegre etmek.
İnce Ayarın Yanılsaması
İnce ayar ve Retrieval Augmented Generation (RAG), genellikle önceden eğitilmiş yapay zeka modellerinin bilgi ve yeteneklerini geliştirmek için iyi kurulmuş yöntemler olarak kabul edilir. Ancak, Aleph Alpha CEO’su Jonas Andrulis, gerçeğin daha karmaşık olduğuna dikkat çekiyor.
“Bir yıl önce, ince ayarın sihirli bir çözüm olduğuna dair yaygın bir inanç vardı. Bir yapay zeka sistemi istendiği gibi performans göstermediyse, cevap sadece ince ayardı. Bu kadar basit değil,” diye açıkladı.
İnce ayar bir modelin stilini veya davranışını değiştirebilse de, yeni bilgiler öğretmek için en etkili yaklaşım değildir. İnce ayarın tek başına tüm yapay zeka uygulama sorunlarını çözebileceği beklentisi bir yanılgıdır.
RAG: Alternatif Bir Yaklaşım
RAG, harici bir arşivden bilgi alan bir kütüphaneci gibi işlev görerek bir alternatif sunar. Bu yaklaşım, modeli yeniden eğitmeden veya ince ayar yapmadan veritabanındaki bilgilerin güncellenmesine ve değiştirilmesine olanak tanır. Ek olarak, oluşturulan sonuçlar doğruluk açısından alıntılanabilir ve denetlenebilir.
Andrulis, “Belirli bilgiler her zaman belgelenmeli ve LLM’nin parametrelerinde saklanmamalıdır” diye vurguladı.
RAG çok sayıda fayda sağlarken, başarısı modelin anlayabileceği bir biçimde temel süreçlerin, prosedürlerin ve kurumsal bilginin uygun şekilde belgelenmesine bağlıdır. Ne yazık ki, bu genellikle böyle değildir.
Belgeleme mevcut olsa bile, işletmeler belgelerin veya süreçlerin dağıtım dışı verilere (temel modeli eğitmek için kullanılan verilerden önemli ölçüde farklı olan veriler) dayanması durumunda sorunlarla karşılaşabilir. Örneğin, yalnızca İngilizce veri kümelerinde eğitilmiş bir model, özellikle bilimsel formüller içeriyorsa, Almanca belgelerle mücadele edecektir. Çoğu durumda, model verileri hiç yorumlayamayabilir.
Bu nedenle Andrulis, anlamlı sonuçlar elde etmek için genellikle ince ayar ve RAG’nin bir kombinasyonunun gerekli olduğunu öne sürüyor. Bu hibrit yaklaşım, bireysel sınırlamalarının üstesinden gelmek için her iki yöntemin güçlü yönlerinden yararlanır.
Bölünmeyi Köprüleme
Aleph Alpha, işletmelerin ve ulusların kendi egemen yapay zekalarını geliştirmelerini engelleyen zorlukların üstesinden gelerek kendisini bir Avrupa DeepMind’ı olarak ayırt etmeyi amaçlıyor.
Egemen yapay zeka, bir ulusun dahili veri kümeleri kullanılarak, donanımı içinde inşa edilmiş veya konuşlandırılmış donanım üzerinde eğitilmiş veya ince ayar yapılmış modelleri ifade eder. Bu yaklaşım, birçok kuruluş ve hükümet için çok önemli olan veri gizliliğini, güvenliğini ve kontrolünü sağlar.
Andrulis, “İşletmelerin ve hükümetlerin kendi egemen yapay zeka stratejilerini oluşturmaları için işletim sistemi, temel olmayı hedefliyoruz” dedi. “Gerekli olan yerlerde yenilik yapmayı, aynı zamanda mümkün olan yerlerde açık kaynak ve son teknoloji teknolojilerden yararlanmayı amaçlıyoruz.”
Bu bazen Aleph’in Pharia-1-LLM’si gibi modelleri eğitmeyi içerse de, Andrulis Llama veya DeepSeek gibi mevcut modelleri kopyalamaya çalışmadıklarını vurguluyor. Odak noktaları, belirli zorlukları ele alan benzersiz çözümler oluşturmaktır.
Andrulis, “Araştırmamızı her zaman anlamlı bir şekilde farklı şeylere odaklanmaya yönlendiriyorum, sadece herkesin yaptığını kopyalamaya değil, çünkü bu zaten var” dedi. “Başka bir Llama veya DeepSeek inşa etmemize gerek yok çünkü zaten varlar.”
Bunun yerine, Aleph Alpha bu teknolojilerin benimsenmesini basitleştiren ve kolaylaştıran çerçeveler oluşturmaya odaklanıyor. Son zamanlardaki bir örnek, dağıtım dışı verileri daha verimli bir şekilde anlayabilen modellere ince ayar yapmayı amaçlayan yeni belirteçsiz veya “T-Free” eğitim mimarileridir.
Geleneksel belirteç tabanlı yaklaşımlar, bir modele etkili bir şekilde ince ayar yapmak için genellikle büyük miktarlarda dağıtım dışı veri gerektirir. Bu, hesaplama açısından maliyetlidir ve yeterli verinin mevcut olduğunu varsayar.
Aleph Alpha’nın T-Free mimarisi, belirteci ortadan kaldırarak bu sorunu atlar. Pharia LLM’leri üzerinde Fince dilinde yapılan ilk testler, belirteç tabanlı yaklaşımlara kıyasla eğitim maliyetinde ve karbon ayak izinde yüzde 70’lik bir azalma gösterdi. Bu yenilikçi yaklaşım, ince ayarı daha erişilebilir ve sürdürülebilir hale getiriyor.
Aleph Alpha ayrıca, yanlış veya yararsız sonuçlara yol açabilecek belgelenmiş bilgideki boşlukları gidermek için araçlar geliştirdi.
Örneğin, bir uyumluluk sorusuyla ilgili iki sözleşme birbiriyle çelişiyorsa, “sistem insana yaklaşabilir ve ‘Bir tutarsızlık buldum… lütfen bunun gerçek bir çatışma olup olmadığı konusunda geri bildirimde bulunun?’ diyebilir” diye açıkladı Andrulis.
Pharia Catch adı verilen bu çerçeve aracılığıyla toplanan bilgiler, uygulamanın bilgi tabanına geri beslenebilir veya daha etkili modellere ince ayar yapmak için kullanılabilir. Bu geri bildirim döngüsü, yapay zeka sisteminin zaman içindeki doğruluğunu ve güvenilirliğini artırır.
Andrulis’e göre, bu araçlar PwC, Deloitte, Capgemini ve Supra gibi ortakların ilgisini çekti ve bu ortaklar Aleph Alpha’nın teknolojisini son müşterilerle birlikte uyguluyor. Bu ortaklıklar, Aleph Alpha’nın çözümlerinin gerçek dünya uygulamalarındaki değerini ve pratikliğini gösteriyor.
Donanım Faktörü
Yazılım ve veriler, Egemen Yapay Zeka’yı benimseyenlerin karşılaştığı tek zorluklar değildir. Donanım başka bir kritik husustur.
Farklı işletmeler ve ulusların, yurt içinde geliştirilmiş donanımda çalışma veya iş yüklerinin nerede çalışabileceğini dikte etme gibi belirli gereksinimleri olabilir. Bu kısıtlamalar, donanım ve altyapı seçimini önemli ölçüde etkileyebilir.
Bu, Andrulis ve ekibinin çok çeşitli donanım seçeneklerini desteklemesi gerektiği anlamına gelir. Aleph Alpha, AMD, Graphcore ve Cerebras dahil olmak üzere eklektik bir donanım ortağı grubunun ilgisini çekti.
Geçen ay Aleph Alpha, MI300 serisi hızlandırıcılarını kullanmak için AMD ile bir ortaklık duyurdu. Bu işbirliği, yapay zeka eğitimi ve çıkarımını hızlandırmak için AMD’nin gelişmiş donanımından yararlanacak.
Andrulis ayrıca, Softbank tarafından satın alınan Graphcore ve CS-3 gofret ölçekli hızlandırıcıları Alman silahlı kuvvetleri için yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan Cerebras ile yapılan işbirliklerini vurguladı. Bu ortaklıklar, Aleph Alpha’nın müşterilerinin özel ihtiyaçlarını karşılamak için çeşitli donanım sağlayıcılarla çalışma taahhüdünü gösteriyor.
Bu işbirliklerine rağmen Andrulis, Aleph Alpha’nın amacının yönetilen bir hizmet veya bulut sağlayıcısı olmak olmadığını ısrarla belirtiyor. “Asla bir bulut sağlayıcısı olmayacağız” dedi. “Müşterilerimin özgür ve kilitli kalmadan olmasını istiyorum.” Müşteri özgürlüğüne ve esnekliğine olan bu bağlılık, Aleph Alpha’yı diğer birçok yapay zeka şirketinden ayırıyor.
İleriye Giden Yol: Artan Karmaşıklık
İleriye dönük olarak Andrulis, sektörün sohbet robotlarından daha karmaşık problem çözme yeteneğine sahip aracı yapay zeka sistemlerine geçmesiyle yapay zeka uygulamaları oluşturmanın daha karmaşık hale geleceğini öngörüyor.
Aracı yapay zeka, geçtiğimiz yıl önemli ölçüde ilgi gördü ve model oluşturucular, yazılım geliştiriciler ve donanım satıcıları, çok adımlı süreçleri eşzamansız olarak tamamlayabilen sistemler vaat ediyor. İlk örnekler arasında OpenAI’nin Operatörü ve Anthropic’in bilgisayar kullanım API’si yer alıyor. Bu aracı yapay zeka sistemleri, yapay zeka yeteneklerinde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor.
“Geçen yıl, öncelikle belge özetleme veya yazma yardımı gibi basit görevlere odaklandık” dedi. “Şimdi, ilk bakışta genAI sorunları gibi görünmeyen, kullanıcı deneyiminin bir sohbet robotu olmadığı şeylerle daha heyecan verici hale geliyor.” Daha karmaşık ve entegre yapay zeka uygulamalarına yönelik bu değişim, sektör için yeni zorluklar ve fırsatlar sunuyor.
Kurumsal Yapay Zeka Uygulamaları Oluşturmada Temel Zorluklar:
- Model eğitimi ve uygulama entegrasyonu arasındaki boşluğu kapatmak: LLM’lerin yeteneklerini pratik uygulamalara etkili bir şekilde çevirmek önemli bir engel olmaya devam ediyor.
- İnce ayarın sınırlamalarının üstesinden gelmek: İnce ayar tek başına, yapay zeka modellerine yeni bilgiler öğretmek veya bunları belirli görevlere uyarlamak için genellikle yetersizdir.
- Verilerin kalitesini ve erişilebilirliğini sağlamak: RAG, iyi belgelenmiş ve kolayca erişilebilir verilere dayanır ve bu da birçok kuruluşta genellikle eksiktir.
- Dağıtım dışı verileri işlemek: Yapay zeka modelleri, eğitildikleri verilerden farklı olan verileri işleyebilmelidir ve bu da özel teknikler gerektirir.
- Donanım kısıtlamalarını ele almak: Farklı işletmelerin ve ulusların dikkate alınması gereken çeşitli donanım gereksinimleri vardır.
- Veri gizliliğini ve güvenliğini korumak: Egemen yapay zeka, verilerin bir ulusun sınırları içinde güvenli bir şekilde işlenmesini ve depolanmasını sağlamayı gerektirir.
- Aracı yapay zeka sistemleri geliştirmek: Karmaşık çok adımlı süreçleri eşzamansız olarak gerçekleştirebilen yapay zeka uygulamaları oluşturmak, zorlu ancak umut verici bir araştırma alanıdır.
Kurumsal Yapay Zeka Uygulamaları Oluşturmada Temel Fırsatlar:
- Yenilikçi yapay zeka çözümleri geliştirmek: Kurumsal yapay zeka uygulamaları oluşturmadaki zorluklar, belirli ihtiyaçları karşılayan yenilikçi çözümler geliştirmek için fırsatlar yaratır.
- Açık kaynak teknolojilerden yararlanmak: Açık kaynak teknolojiler, maliyetleri düşürmeye ve yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini hızlandırmaya yardımcı olabilir.
- Donanım ortaklarıyla işbirliği yapmak: Donanım ortaklarıyla işbirliği yapmak, yapay zeka uygulamalarının belirli donanım platformları için optimize edilmesini sağlamaya yardımcı olabilir.
- Egemen yapay zeka yetenekleri oluşturmak: Egemen yapay zeka, uluslara ve kuruluşlara verileri ve yapay zeka altyapıları üzerinde daha fazla kontrol sağlayabilir.
- Sektörleri yapay zeka ile dönüştürmek: Yapay zeka, görevleri otomatikleştirerek, karar almayı iyileştirerek ve yeni ürün ve hizmetler oluşturarak sektörleri dönüştürme potansiyeline sahiptir.
Kurumsal Yapay Zeka Uygulamalarının Geleceği:
Kurumsal yapay zeka uygulamalarının geleceği muhtemelen şu özelliklerle karakterize edilecektir:
- Artan karmaşıklık: Yapay zeka uygulamaları daha karmaşık ve entegre hale gelecek ve özel uzmanlık ve araçlar gerektirecektir.
- Veri kalitesine daha fazla odaklanma: Yapay zeka uygulamaları doğru ve güvenilir verilere dayandıkça veri kalitesi giderek daha önemli hale gelecektir.
- Güvenlik ve gizliliğe daha fazla vurgu: Yapay zeka uygulamaları hassas verileri işledikçe güvenlik ve gizlilik çok önemli olacaktır.
- Aracı yapay zekanın daha geniş benimsenmesi: Kuruluşlar karmaşık görevleri otomatikleştirmek istedikçe aracı yapay zeka sistemleri daha yaygın hale gelecektir.
- Sürekli yenilik: Yapay zeka alanı hızla gelişmeye devam edecek ve yeni atılımlara ve fırsatlara yol açacaktır.
Kuruluşlar, zorlukların üstesinden gelerek ve fırsatları benimseyerek, işletmelerini dönüştürmek ve daha iyi bir gelecek yaratmak için yapay zekanın gücünden yararlanabilirler.