LLM'nin Gerçek Kullanım Örneklerinin Eleştirel Analizi: Vaat ve Gerçeklik Arasında

Büyük dil modellerinin (LLM) gerçek değeri üzerine tartışmalar devam ederken, şirketler tarafından uygulanan gerçek kullanım örneklerini eleştirel bir şekilde incelemek çok önemlidir. Bu analiz, LLM'lerin farklı sektörlerdeki somut uygulamalarını incelemeyi ve gerçek değerlerini, sınırlamalarını ve potansiyellerini eleştirel bir şekilde değerlendirmeyi amaçlamaktadır.

‍

E-ticaret ve Perakende: Hedefli Optimizasyon mu Aşırı Mühendislik mi?

Perakende ve e-ticaret sektöründe, LLM'ler çeşitli görevler için kullanılmaktadır:

• Dahili asistanlar ve iş akışının iyileştirilmesi: Instacart, ekipleri kod yazma, inceleme ve hata ayıklama konusunda desteklemek, iletişimi geliştirmek ve dahili araçlar oluşturmak için Ava adlı bir yapay zeka asistanı geliştirdi. Umut verici olsa da, bu asistanların daha geleneksel ve daha az karmaşık işbirliği araçlarından önemli ölçüde daha fazla değer sunup sunmadığı merak ediliyor.
• İçerik denetimi ve güvenlik: Whatnot, çok modlu içerik denetimini, dolandırıcılıktan korunmayı ve tekliflerdeki usulsüzlüklerin tespitini iyileştirmek için LLM'yi kullanır. Zillow, emlak ilanlarındaki ayrımcı içeriği tespit etmek için LLM'yi kullanmaktadır. Bu vakalar, LLM'nin gerçek değer sunabileceği, ancak yanlış pozitif ve negatifleri önlemek için doğru doğrulama sistemleri gerektiren belirli uygulamaları temsil etmektedir.
• Bilgi çıkarma ve sınıflandırma: OLX, ilanlardaki iş rollerini belirlemek için Prosus AI Assistant'ı oluştururken, Walmart PDF'lerden ürün niteliklerini çıkarmak için bir sistem geliştirdi. Bu örnekler, aksi takdirde önemli ölçüde el emeği gerektirecek tekrarlayan görevleri otomatikleştirmede LLM'lerin kullanışlılığını göstermektedir.
• Yaratıcı içerik üretimi: StitchFix, reklam başlıklarının ve ürün açıklamalarının oluşturulmasını basitleştirmek için algoritmik olarak oluşturulan metni insan gözetimiyle birleştiriyor. Instacart gıda ürünlerinin görsellerini üretiyor. Bu uygulamalar, üretilen içeriğin özgünlüğü ve reklam dilinin potansiyel homojenleşmesi hakkında sorular ortaya çıkarmaktadır.
• Arama iyileştirmesi: Leboncoin, Mercado Libre ve Faire arama alaka düzeyini iyileştirmek için LLM kullanırken, Amazon sağduyu ilişkilerini anlamak ve daha alakalı ürün önerileri sunmak için LLM kullanmaktadır. Bu vakalar, LLM'nin katma değerinin potansiyel olarak önemli olduğu bir alanı temsil etmektedir, ancak hesaplama karmaşıklığı ve ilgili enerji maliyetleri, mevcut arama algoritmalarına göre artımlı iyileştirmeyi haklı çıkarmayabilir.

Fintech ve Bankacılık: Değer ve Düzenleyici Riskler Arasında Gezinmek

‍

Finans sektöründe, verilerin hassas yapısı ve sıkı düzenleyici gereklilikler göz önüne alındığında, LLM dikkatli bir şekilde uygulanmaktadır:

• Verilerin sınıflandırılması ve etiketlenmesi: Grab, veri yönetişimi, varlıkların sınıflandırılması, hassas bilgilerin belirlenmesi ve uygun etiketlerin atanması için LLM'yi kullanır. Bu kullanım örneği, finans kurumları için kritik bir zorluğu ele aldığı için özellikle ilginçtir, ancak sınıflandırma hatalarını önlemek için sıkı kontrol mekanizmaları gerektirir.
• Mali suç raporu oluşturma: SumUp, mali dolandırıcılık ve kara para aklama ile ilgili raporlar için yapılandırılmış anlatılar üretir. Bu uygulama, manuel iş yükünü azaltma konusunda umut vaat etse de, LLM'lerin insan gözetimi olmadan yasal açıdan hassas konuları düzgün bir şekilde ele alma becerileri konusunda endişelere yol açmaktadır.
• Finansal sorgular için destek: Digits, bankacılık işlemleriyle ilgili sorgular önerir. Bu kullanım örneği, LLM'lerin profesyonellerin yerini almadan onlara nasıl yardımcı olabileceğini göstermektedir; bu, potansiyel olarak tam otomasyondan daha sürdürülebilir bir yaklaşımdır.

Teknoloji: Otomasyon ve Servis

‍

Teknoloji sektöründe, LLM'ler şirket içi iş akışlarını ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek için yaygın olarak kullanılmaktadır:

• Olay yönetimi ve güvenlik: security.googleblog.com'a göre Google, yöneticiler, müdürler ve iş ortağı ekipleri dahil olmak üzere çeşitli alıcılara güvenlik ve gizlilik olay özetleri sağlamak için LLM'yi kullanıyor. Bu yaklaşım yöneticilere zaman kazandırmakta ve olay özetlerinin kalitesini artırmaktadır. Microsoft, üretim olaylarını teşhis etmek için LLM'yi kullanırken, Meta yapay zeka destekli bir kök neden analizi sistemi geliştirmiştir. Incident.io yazılım olay özetleri oluşturmaktadır. Bu örnekler LLM'lerin kritik süreçleri hızlandırmadaki değerini göstermekle birlikte, yüksek riskli durumlarda güvenilirlikleri konusunda soru işaretleri yaratmaktadır.
• Programlama yardımı: GitHub Copilot kod önerileri ve otomatik tamamlamalar sunarken Replit kod onarımı için LLM'yi geliştirdi. NVIDIA, yazılım güvenlik açıklarını tespit etmek için LLM kullanıyor. Bu araçlar geliştirici üretkenliğini artırır ancak eleştirilmeden kullanıldığında verimsiz veya güvensiz kod kalıplarının yayılmasına da neden olabilir.
• Veri sorguları ve dahili arama: Honeycomb kullanıcıların veriler üzerinde sorgu yazmasına yardımcı olur, Pinterest kullanıcı sorgularını SQL sorgularına dönüştürür. Bu örnekler, LLM'lerin verilere erişimi nasıl demokratikleştirebileceğini, ancak aynı zamanda altta yatan veri yapılarının tam olarak anlaşılmadan yanlış yorumlanmasına veya verimsizliğe yol açabileceğini göstermektedir.
• Destek taleplerinin sınıflandırılması ve yönetimi: GoDaddy, müşteri deneyimini iyileştirmek için destek taleplerini sınıflandırır. Dropbox, dosyalar hakkındaki soruları özetler ve yanıtlar. Bu örnekler, LLM'lerin müşteri hizmetlerini iyileştirme potansiyelini gösteriyor, ancak üretilen yanıtların kalitesi ve doğruluğu konusunda endişelere yol açıyor.

Teslimatlar ve Mobilite: Operasyonel Verimlilik ve Özelleştirme

‍

Teslimat ve mobilite sektöründe, LLM'ler operasyonel verimliliği ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek için kullanılır:

• Test ve teknik destek: Uber, DragonCrawl ile mobil uygulamaları test etmek için LLM kullanıyor ve destek sorularını yanıtlamak için bir yapay zeka yardımcı pilotu olan Genie'yi oluşturdu. Bu araçlar test ve destek için harcanan zamanı önemli ölçüde azaltabilir, ancak karmaşık sorunları veya uç durumları bir insan test uzmanının yapacağı gibi yakalayamayabilir.
• Ürün bilgilerinin çıkarılması ve eşleştirilmesi: DoorDash SKU verilerinden ürün ayrıntılarını çıkarır ve Delivery Hero envanterini rakiplerin ürünleriyle eşleştirir. Bu örnekler, LLM'lerin karmaşık veri eşleştirme süreçlerini nasıl otomatikleştirebileceğini, ancak yeterli kontroller olmadan önyargı veya yanlış yorumlamaya yol açabileceğini göstermektedir.
• Diyaloğa dayalı arama ve alaka düzeyi: Picnic, ürün listeleri için arama alaka düzeyini geliştirirken Swiggy, kullanıcıların yiyecek ve market ürünlerini diyaloğa dayalı bir şekilde keşfetmelerine yardımcı olmak için sinirsel arama uyguladı. Bu örnekler, LLM'lerin arama arayüzlerini nasıl daha sezgisel hale getirebileceğini, ancak aynı zamanda yeni ürünlerin keşfini sınırlayan 'filtre balonları' yaratabileceğini göstermektedir.
• Destek otomasyonu: DoorDash, sorunları hızla çözen yanıtlar oluşturmak için bilgi tabanından bilgi alan LLM tabanlı bir destek sohbet robotu oluşturdu. Bu yaklaşım yanıt sürelerini iyileştirebilir, ancak karmaşık veya duygusal olarak yüklü durumları ele almak için sağlam korkuluklar gerektirir.

Sosyal, Medya ve B2C: Kişiselleştirilmiş İçerik ve Etkileşimler

‍

Sosyal medya ve B2C hizmetlerinde, LLM'ler özelleştirilmiş içerik oluşturmak ve etkileşimleri iyileştirmek için kullanılır:

• İçerik analizi ve moderasyonu: Yelp, tehdit, taciz, müstehcenlik, kişisel saldırı veya nefret söylemini tespit etmek için içerik moderasyon sistemini LLM ile güncelledi. LinkedIn, beceriler hakkında bilgi edinmek için platformdaki çeşitli içerikleri analiz etmektedir. Bu örnekler, LLM'lerin içerik kalitesini artırma potansiyelini göstermekle birlikte, sansür ve ifade özgürlüğünün potansiyel olarak kısıtlanmasına ilişkin endişeleri de beraberinde getirmektedir.
• Eğitim içeriği oluşturma ve pazarlama: Duolingo, tasarımcıların ilgili alıştırmalar oluşturmasına yardımcı olmak için LLM'yi kullanırken, Nextdoor göz alıcı e-posta nesneleri oluşturmak için LLM'yi kullanır. Bu uygulamalar verimliliği artırabilir, ancak içeriğin aşırı standartlaşmasına da yol açabilir.
• Çok dilli çeviri ve iletişim: Roblox, kullanıcıların kendi dillerini kullanarak sorunsuz bir şekilde iletişim kurmalarını sağlamak için özelleştirilmiş bir çok dilli modelden yararlanmaktadır. Bu uygulama, dil engellerini aşmada ÇDM'nin potansiyelini göstermektedir, ancak çevirilerde kültürel nüanslar ortaya çıkabilir.
• Medya içeriğiyle etkileşim: Vimeo, video içeriğini özetleyebilen, önemli anlara bağlantı verebilen ve ek sorular önerebilen RAG tabanlı bir soru-cevap sistemi aracılığıyla kullanıcıların videolarla sohbet etmesine olanak tanır. Bu uygulama, LLM'nin multimedya içeriğiyle etkileşim biçimimizi nasıl dönüştürebileceğini göstermekte, ancak oluşturulan yorumların doğruluğu hakkında sorular ortaya çıkarmaktadır.

Eleştirel Değerlendirme: Gerçek Değer ve Trendi Takip Etmek

Cleartelligence, Inc. veri yönetimi uygulaması direktörü Chitra Sundaram'ın da belirttiği gibi, "LLM'ler kaynak yiyicilerdir. Bu modellerin eğitilmesi ve çalıştırılması muazzam bir bilgi işlem gücü gerektiriyor ve bu da önemli bir karbon ayak izine yol açıyor. Sürdürülebilir BT, kaynakların kullanımını optimize etmek, israfı en aza indirmek ve doğru boyutta çözüm seçmekle ilgilidir". Bu gözlem, sunulan kullanım örneklerini analiz ederken özellikle önemlidir.

‍

Bu kullanım durumları analiz edildiğinde, bazı kritik hususlar ortaya çıkmaktadır:

1. Karmaşıklığa Karşı Artan Değer

‍

LLM'lerin birçok uygulaması, mevcut çözümlere göre artan iyileştirmeler sunar, ancak önemli ölçüde daha yüksek hesaplama, enerji ve uygulama maliyetleri vardır. Chitra Sundaram'ın belirttiği gibi, 'Basit bir ortalamayı hesaplamak için LLM kullanmak, bir sineği vurmak için bazuka kullanmaya benzer' (paste-2.txt). Özellikle de katma değerin bu karmaşıklığı haklı çıkarıp çıkarmadığını değerlendirmek çok önemlidir:

• Sağlam izleme sistemlerine duyulan ihtiyaç
• Enerji maliyetleri ve çevresel etki
• Bakım ve güncellemenin karmaşıklığı
• Özel beceri gereksinimleri

2. İnsan Denetimine Bağımlılık

‍

Başarılı kullanım örneklerinin çoğu, LLM'lerin insan müdahalesinin yerini tamamen almak yerine yardımcı olduğu bir döngü içinde insan yaklaşımını sürdürmektedir. Bu şunu göstermektedir:

• LLM aracılığıyla tam otomasyon hala sorunlu
• Asıl değer, insan yeteneklerinin değiştirilmesinde değil, geliştirilmesindedir
• Etkililik, insan-makine etkileşiminin kalitesine bağlıdır

3. Alana Özgülük ve Genel Uygulamalar

‍

En ikna edici kullanım örnekleri, LLM'lerin belirli etki alanları için uyarlandığı ve optimize edildiği, etki alanı bilgisinin gömülü olduğu durumlardır:

• Sektöre özgü veriler üzerinde ince ayar
• Mevcut sistemler ve bilgi kaynakları ile entegrasyon
• Korkuluklar ve bağlama özgü kısıtlamalar

4. Mevcut Teknolojilerle Entegrasyon

En etkili vakalar, LLM'yi tek başına kullanmaz, ancak onu tamamlar:

• Veri Kurtarma ve Arşivleme Sistemleri (RAG)
• Özel algoritmalar ve mevcut iş akışları
• Doğrulama ve kontrol mekanizmaları

Google'ın kullanım örneğinde de vurgulandığı gibi, LLM'lerin güvenlik ve gizlilik olaylarının iş akışlarına entegrasyonu, " üretken yapay zeka kullanarak hızlandırılmış olay müdahalesi" sağlar ve oluşturulan özetler çeşitli kitlelere göre uyarlanarak ilgili bilgilerin doğru kişilere en yararlı biçimde ulaşmasını sağlar.

‍

Sonuç: LLM'lere Pragmatik Bir Yaklaşım

Chitra Sundaram şu sözleriyle aydınlatıcı bir bakış açısı sunuyor: 'Sürdürülebilir analize giden yol, sadece son trendin peşinden gitmek değil, iş için doğru aracı seçmekle ilgilidir. Yetenekli analistlere ve sağlam veri yönetişimine yatırım yapmakla ilgilidir. Sürdürülebilirliği temel bir öncelik haline getirmekle ilgilidir'.

‍

Bu gerçek hayat kullanım örneklerinin analizi, LLM'lerin mucizevi bir çözüm olmadığını, ancak belirli sorunlara stratejik olarak uygulandığında önemli bir değer sunabilecek güçlü araçlar olduğunu doğrulamaktadır. Kuruluşlar şunları yapmalıdır:

1. Doğal dil işlemenin geleneksel yaklaşımlara göre önemli bir avantaj sunduğu belirli sorunların tanımlanması
2. Değeri hızlı ve ölçülebilir bir şekilde gösterebilecek pilot projelerle başlayın
3. LLM 'nin iş akışlarını tamamen değiştirmek yerine mevcut sistemlerle entegre edilmesi
4. Özellikle kritik uygulamalar için insan denetimi mekanizmalarının sürdürülmesi
5. Yalnızca performans iyileştirmelerini değil, aynı zamanda enerji, bakım ve yükseltme maliyetlerini de dikkate alarak maliyet-fayda oranını sistematik olarak değerlendirmek

LLM çağında başarılı olan şirketler, bunları en yaygın şekilde benimseyenler değil, bunları en stratejik şekilde uygulayanlar, yenilikçilik ve pragmatizmi dengeleyenler ve abartının ötesinde yaratılan gerçek değeri eleştirel bir gözle izleyenlerdir.

‍