Neden Bu Kadar Çok Yapay Zeka Modeli Var?

İnsanlar yapay zekadan bahsederken, sanki zamanla gelişen tek bir sistem varmış gibi konuşurlar. Oysa gerçekte, yapay zeka ekosistemi, her biri farklı ekipler tarafından geliştirilen, farklı hedeflerle eğitilen ve farklı sürümlerde piyasaya sürülen birçok model ailesinden oluşur.

GPT, Llama, Mistral, Gemma ve Qwen, tekil ve sabit ürünlerden ziyade model ailelerinin örnekleridir. Her aile, temel modeller, talimatlara göre ayarlanmış modeller, kodlama modelleri, görsel-dil modelleri, cihaz üzerinde çalıştırılabilen daha küçük modeller ve deneysel kontrol noktalarını içerebilir.

İşte bu nedenle yapay zeka modellerinin sayısı bu kadar hızlı artıyor. Yeni bir model ailesi, pek çok resmi varyant üretebilir ve bu varyantların her biri daha sonra topluluk tarafından yapılan ince ayarlamalar, alana özgü uyarlamalar ve optimize edilmiş dağıtım sürümleri için bir başlangıç noktası haline gelebilir.

Temel model, geniş veri setleri üzerinde eğitilmiş ve bu sayede birçok alt uygulamayı destekleyebilen genel amaçlı bir modeldir. Genellikle her üründe kullanılan nihai biçim değildir. Bunun yerine, diğer ekiplerin uyarladığı, değerlendirdiği ve özelleştirdiği bir platform haline gelir.

Örneğin, genel bir dil modeli bir kodlama asistanı, tıbbi özetleme modeli, hukuki belge sınıflandırıcısı, çok dilli çeviri modeli veya müşteri destek asistanı haline gelebilir. Temel mimari benzer olabilir, ancak ortaya çıkan modeller farklı görevler için optimize edildiği için farklı davranışlar sergiler.

Bu ekosistem etkisi, model sayısının yüksek olmasının başlıca nedenlerinden biridir. Önemli olan sadece orijinal temel model değildir. Aynı zamanda, belirli diller, alanlar, güvenlik politikaları, gecikme hedefleri ve donanım ortamları için bu modelin etrafında ortaya çıkan çok sayıda pratik versiyon da önemlidir.

İnce ayar, mevcut bir modeli alıp daha spesifik örnekler üzerinde daha fazla eğitmek anlamına gelir. Geliştiriciler sıfırdan başlamak yerine, dil, kod, görüntüler veya diğer kalıpları zaten anlayan bir modelle işe başlar ve ardından bu modeli daha dar kapsamlı bir hedefe uyarlar.

LoRA ve diğer adaptör teknikleri, bu süreci daha ucuz ve daha erişilebilir hale getirir. Bu teknikler, ekiplerin orijinal sistemdeki her bir parametreyi yeniden eğitmeye gerek kalmadan bir modeli belirli bir göreve göre uyarlayabilmelerini sağlar. Elde edilen sonuç, yeni bir model olarak ya da temel modeli değiştiren bir adaptör olarak yayınlanabilir.

Bir hastane, banka, araştırma laboratuvarı, oyun stüdyosu veya robotik şirketi, her biri farklı şekilde davranan bir modele ihtiyaç duyabilir. İnce ayar sayesinde, bu kurumlar kendi kelime dağarcıklarına, belgelerine, kısıtlamalarına ve iş akışlarına özel sürümler oluşturabilirler. Yapılan her yararlı uyarlama, halka açık model ekosistemine yeni bir katkı olabilir.

Açık model platformları, modellerin ortaya çıkma hızını önemli ölçüde artırır. Hugging Face, modelleri yayınlamayı, keşfetmeyi ve yeniden kullanmayı kolaylaştırır. GitHub ise eğitim kodlarını, değerlendirme komut dosyalarını, veri işleme araçlarını ve dağıtım örneklerini paylaşmayı kolaylaştırır.

Açık kaynak toplulukları ayrıca deneme yapma engelini de azaltır. Küçük bir ekip, halka açık bir modelden yola çıkarak yeni bir veri kümesini test edebilir, belirli bir dil için performansı artırabilir, daha düşük maliyetli çıkarım için modeli sıkıştırabilir veya tüketici donanımında çalışan bir sürüm geliştirebilir.

Bu, her halka açık modelin eşit derecede önemli ya da üretime hazır olduğu anlamına gelmez. Bunların çoğu deneme, karşılaştırma çalışması, çatal veya kademeli iyileştirmelerdir. Ancak açık ekosistem, model geliştirmeyi birkaç büyük laboratuvarın içindeki kapalı bir faaliyet olmaktan çıkarıp paylaşılan bir sürece dönüştürdüğü için değerlidir.

Model sayısının yüksek olması, dünyada en büyük öncü modellerle karşılaştırılabilir yüz binlerce sistem olduğu anlamına gelmez. Modellerin çoğu, devasa bütçeler ve muazzam özel altyapı kullanılarak sıfırdan eğitilmiş GPT-4 ölçeğinde sistemler değildir.

Birçok açık kaynaklı model daha küçüktür, belirli bir alana özeldir ya da mevcut çalışmalardan türetilmiştir. Bunların bazıları sınıflandırıcılar, gömme modelleri, konuşma modelleri, görüntü modelleri, çeviri modelleri, bilgi erişim modelleri, araştırma kontrol noktaları ya da daha büyük bir temel modelin ince ayarlanmış varyantlarıdır.

Bu ayrım, yapay zeka karşı önlemlerini değerlendirirken önem arz eder. Bir model kayıt sistemi, öncü laboratuvarların sayısını değil, ekosistemdeki faaliyetleri ölçer. Bu sistem, daha geniş makine öğrenimi topluluğu genelinde kaç tane yeniden kullanılabilir bileşenin yayınlandığını, uyarlanıp test edildiğini gösterir.

Farklı alanların farklı gereksinimleri olduğu için özel olarak tasarlanmış modeller yararlıdır. Tıbbi bir modelin klinik terminolojiyi anlaması gerekebilirken, finansal bir modelin ise beyannameleri, riskle ilgili terimleri ve yapılandırılmış piyasa bilgilerini işlemesi gerekebilir.

Robotik modeller, algıyı fiziksel eylemlerle birleştirebilir. Çeviri modelleri, kaynakları kısıtlı dillere odaklanabilir. Görüntü işleme modelleri, endüstriyel kusurları, uydu görüntülerini veya tıbbi görüntüleri tespit edebilir. Tek bir genel model etkileyici olabilir, ancak her iş için her zaman en iyi veya en ucuz araç olmayabilir.

Bu çeşitlilik, yapay zeka ekosistemini daha dayanıklı ve kullanışlı hale getirir. Tek bir modelin her kullanıcıya hizmet etmeye çalışması yerine, birçok model doğruluk, hız, gizlilik, maliyet, dil kapsamı, cihaz kısıtlamaları veya yasal gereklilikler açısından optimize edilebilir.

Kamuya açık model sayılarının artmaya devam etmesi olasıdır. Model oluşturma ve uyarlama işlemleri kolaylaşırsa, daha fazla ekip belirli sektörler, diller, cihazlar, iş akışları ve araştırma sorularına yönelik sürümler yayınlayacaktır.

Bu büyüme doğrusal olmayabilir. Bazı modeller kullanımdan kalkacak, bazıları birleştirilecek ve bazı platformlar yinelenen veya aktif olmayan depoları temizleyebilir. Aynı zamanda, daha iyi araçlar sayesinde model oluşturma işlemi, yazılım paketlerini yayınlamak kadar rutin bir işlem haline gelebilir.

En önemli soru, bu sayının yüz binlere mi yoksa milyonlara mı çıkacağı değildir. Daha yararlı olan soru, kaç modelin güvenilir, iyi belgelenmiş, değerlendirilmiş ve gerçek kullanım için uygun olduğudur. Miktar, ekosistemdeki hareketliliği gösterir; kalite ise uzun vadeli değeri belirler.