Bir yapay zeka modeli nasıl eğitilir

Yapay zeka modellerinin eğitimi, çağdaş teknolojik gelişimdeki en karmaşık zorluklardan birini temsil etmektedir. Basit bir algoritma sorunundan çok daha fazlası olan bir modelin etkili bir şekilde eğitilmesi, veri bilimi, alan bilgisi ve yazılım mühendisliğini entegre eden metodik ve çok disiplinli bir yaklaşım gerektirir. James Luke'un'Beyond Algorithms: Delivering AI for Business' adlı ufuk açıcı metninde belirttiği gibi, bir yapay zeka uygulamasının başarısı, algoritmaların kendisinden çok veri yönetimi ve sistemik tasarıma bağlıdır. DeepSeek-R1 modeli gibi maliyet ve erişilebilirliği yeniden tanımlayan yeniliklerle ortam hızla değişmektedir.

‍

Temel: veri toplama ve yönetimi

Nicelikten ziyade nitelik

Genellikle inanılanın aksine, veri miktarı her zaman başarı için belirleyici faktör değildir. Verilerin kalitesi ve temsil gücü çok daha önemlidir. Bu bağlamda, farklı kaynakları entegre etmek çok önemlidir:

‍

• Tescilli veriler: mevcut uygulamalar tarafından etik olarak toplanır ve anonimleştirilir
• Yetkili veriler: Sıkı kalite standartlarını karşılayan güvenilir tedarikçilerden temin edilmiştir
• Açık kaynak veri setleri: Çeşitliliği ve doğruluğu sağlamak için dikkatle doğrulandı
• Sentetik veri: boşlukları doldurmak ve gizlilik sorunlarını çözmek için yapay olarak oluşturulur

Bu entegrasyon, etik ve gizlilik standartlarını korurken gerçek dünya senaryolarını yakalayan kapsamlı bir eğitim tabanı oluşturur.

Veri hazırlamanın zorlukları

'Veri düzenleme' süreci, yapay zeka projelerinde gereken çabanın yüzde 80'ine kadarını oluşturmaktadır. Bu aşama şunları içerir:

• Veri temizleme: Tutarsızlıkların, mükerrerliklerin ve aykırı değerlerin giderilmesi
• Veri dönüşümü: İşleme için uygun formatlara dönüştürme
• Veri entegrasyonu: Genellikle uyumsuz şemalar ve formatlar kullanan farklı kaynakların füzyonu
• Kayıp verilerin ele alınması: İstatistiksel imputasyon veya vekil veri kullanımı gibi stratejiler

American Express CTO'su Hilary Packer'ın da belirttiği gibi : "Bizim için aha! anı, dürüst olmak gerekirse, veriydi. Dünyadaki en iyi model seçimini yapabilirsiniz... ama asıl önemli olan veri. Doğrulama ve doğruluk şu anda üretken yapay zekanın kutsal kâsesi."

‍

Model mimarisi: doğru boyutlandırma

Model mimarisinin seçimi, kişisel eğilimler veya tercihlerden ziyade, çözülmesi gereken sorunun özel doğası tarafından yönlendirilmelidir. Farklı problem türleri farklı yaklaşımlar gerektirir:

‍

• Derin dilbilimsel anlayış gerektiren görevler için dönüştürücü tabanlı dil modelleri
• Görüntü ve örüntü tanıma için evrişimli sinir ağları
• Varlıklar arasındaki karmaşık ilişkileri analiz etmek için grafiksel sinir ağları
• Optimizasyon ve karar problemleri için takviyeli öğrenme
• Karmaşık kullanım durumları için birden fazla yaklaşımı birleştiren hibrit mimariler

Mimari optimizasyon, performans ve hesaplama gereksinimlerini dengelemeye odaklanarak farklı konfigürasyonlar arasında sistematik bir değerlendirme yapılmasını gerektirir; bu husus, DeepSeek-R1 gibi önemli ölçüde daha düşük maliyetlerle gelişmiş muhakeme yetenekleri sunan modellerin ortaya çıkmasıyla daha da önemli hale gelmiştir.

‍

İleri eğitim metodolojileri

‍

Model damıtma

Damıtma, mevcut yapay zeka ekosisteminde özellikle güçlü bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Bu süreç, DeepSeek-R1 gibi daha büyük, daha karmaşık modellerin muhakeme yeteneklerini miras alan daha küçük, daha spesifik modeller oluşturmayı mümkün kılmaktadır.

‍

DeepSeek örneğinde görüldüğü gibi şirket, Meta'nın Llama ailesi ve Alibaba'nın Qwen ailesinden açık kaynaklı modeller de dahil olmak üzere, muhakeme yeteneklerini birkaç küçük model üzerinde damıtmıştır. Bu küçük modeller daha sonra belirli görevler için optimize edilerek hızlı ve uzmanlaşmış modellere yönelik eğilimi hızlandırabilir.

‍

Makine öğrenimi geliştiricisi Sam Witteveen şu gözlemde bulunuyor: "İnsanların birden fazla model kullandığı bir dünyaya girmeye başlıyoruz. Her zaman tek bir model kullanmıyorlar." Buna Gemini Flash ve GPT-4o Mini gibi "kullanım durumlarının yüzde 80'inde çok iyi çalışan" düşük maliyetli kapalı modeller de dahil.

Çoklu görev öğrenimi

İlgili beceriler için ayrı modeller eğitmek yerine, çoklu görev öğrenimi modellerin farklı işlevler arasında bilgi paylaşmasına olanak tanır:

• Modeller birbiriyle ilişkili birçok hedef için aynı anda optimizasyon yapar
• Temel işlevsellik, farklı görevlere daha geniş bir şekilde maruz kalmaktan yararlanır
• Tüm görevlerde, özellikle de sınırlı veriye sahip olanlarda performans artar
• Bileşen paylaşımı sayesinde hesaplama verimliliği artar

Denetimli ince ayar (SFT)

Bilginin web'de veya dil modellerini eğitmek için tipik olarak kullanılan kitaplarda yaygın olarak bulunmadığı çok özel alanlarda faaliyet gösteren şirketler için denetimli ince ayar (SFT) etkili bir seçenektir.

DeepSeek, 'binlerce' soru ve cevap veri setiyle iyi sonuçlar elde etmenin mümkün olduğunu gösterdi. Örneğin IBM mühendisi Chris Hay, kendi matematiğe özgü veri kümelerini kullanarak nasıl küçük bir model kurduğunu ve aynı görevlerde OpenAI'nin o1 modelinin performansını aşan son derece hızlı yanıtlar elde ettiğini gösterdi.

Takviyeli Öğrenme (RL)

Belirli tercihlere daha fazla uyum sağlayan bir modeli eğitmek isteyen şirketler - örneğin, bir müşteri destek sohbet botunu empatik ama özlü hale getirmek - takviyeli öğrenme (RL) tekniklerini uygulamak isteyecektir. Bu yaklaşım, özellikle bir şirket sohbet botunun kullanıcı geri bildirimlerine göre tonunu ve önerilerini uyarlamasını istiyorsa kullanışlıdır.

Geri Alım-Artırılmış Üretim (RAG)

Çoğu şirket için Geri Alımla Artırılmış Üretim (RAG) en basit ve en güvenli yoldur. Bu, kuruluşların modellerini veritabanlarında bulunan özel verilerle desteklemelerine olanak tanıyan, çıktıların doğru ve alana özgü olmasını sağlayan nispeten basit bir süreçtir.

Vectara tarafından yapılan bir araştırmaya göre, bu yaklaşım aynı zamanda DeepSeek gibi modellerle ilişkili halüsinasyon sorunlarının bir kısmının giderilmesine de yardımcı oluyor; OpenAI'nin o3 modeli vakaların %8'inde halüsinasyon görürken bu oran DeepSeek'te %14.

Model damıtma ve RAG kombinasyonu, çoğu şirket için sihrin yattığı yerdir ve veri bilimi veya programlama konusunda sınırlı becerilere sahip olanlar için bile uygulanması inanılmaz derecede kolay hale gelmiştir.

‍

Değerlendirme ve iyileştirme: doğruluk ölçütlerinin ötesinde

Etkili yapay zeka yalnızca ham doğruluk açısından ölçülmez, aynı zamanda aşağıdakileri dikkate alan kapsamlı bir değerlendirme çerçevesi gerektirir:

• İşlevsel doğruluk: Modelin doğru sonuçlar üretme sıklığı
• Sağlamlık: Değişen girdiler ve koşullarla performansın tutarlılığı
• Eşitlik: Farklı kullanıcı grupları ve senaryolar arasında tutarlı performans
• Kalibrasyon: Güven puanları ile gerçek doğruluk arasındaki uyum
• Verimlilik: Hesaplama ve bellek gereksinimleri
• Açıklanabilirlik: DeepSeek'in damıtılmış modellerinin üstün olduğu bir özellik olan karar verme süreçlerinin şeffaflığı, muhakeme süreçlerini gösterir

Maliyet eğrisinin etkisi

DeepSeek'in piyasaya sürülmesinin en ani etkisi agresif fiyat indirimi oldu. Teknoloji endüstrisi maliyetlerin zaman içinde düşmesini bekliyordu, ancak çok azı bunun ne kadar hızlı gerçekleşeceğini tahmin ediyordu. DeepSeek güçlü, açık modellerin hem ucuz hem de verimli olabileceğini göstererek yaygın deneyler ve uygun maliyetli uygulama için fırsatlar yarattı.

‍

Vectara CEO'su Amr Awadallah bu noktayı vurgulayarak, gerçek kırılma noktasının sadece eğitim maliyeti değil, DeepSeek için OpenAI'nin o1 veya o3 modellerinin token başına çıkarım maliyetinin yaklaşık 1/30'u kadar olan çıkarım maliyeti olduğunu belirtti. Awadallah, "OpenAI, Anthropic ve Google Gemini'nin yakalayabildiği marjların artık en az yüzde 90 oranında azaltılması gerekecek çünkü bu kadar yüksek fiyatlarla rekabetçi kalamazlar" dedi.

‍

Sadece bu da değil, bu maliyetler düşmeye devam edecek. Anthropic CEO'su Dario Amodei kısa süre önce model geliştirme maliyetinin her yıl yaklaşık dört kat azalmaya devam ettiğini belirtti. Sonuç olarak, LLM tedarikçilerinin kullanım için talep ettikleri ücret de düşmeye devam edecek.

‍

TurboTax ve Quickbooks gibi vergi ve muhasebe yazılımlarında yapay zekayı güçlü bir şekilde kullanan Intuit'in CDO'su Ashok Srivastava, "Maliyetin sıfıra inmesini bekliyorum," dedi. "...ve gecikme süresi sıfıra inecek. Bunlar sadece kullanabileceğimiz temel yetenekler haline gelecek."

‍

Sonuç: İş dünyasında yapay zekanın geleceği açık, ucuz ve veri odaklıdır

OpenAI'nin DeepSeek ve Deep Research'ü, yapay zeka cephaneliğindeki yeni araçlardan daha fazlasıdır - şirketlerin son derece uygun maliyetli, yetkin ve şirketin kendi verilerine ve yaklaşımına dayanan, amaca yönelik oluşturulmuş model kitlelerini kullanacağı derin bir değişimin işaretleridir.

‍

Şirketler için mesaj açık: Alana özgü güçlü yapay zeka uygulamaları oluşturacak araçlar elinizin altında. Bu araçlardan faydalanmazsanız geride kalma riskiyle karşı karşıya kalırsınız. Ancak gerçek başarı, verileri nasıl düzenlediğinizden, RAG ve damıtma gibi tekniklerden nasıl yararlandığınızdan ve ön eğitim aşamasının ötesinde nasıl yenilik yaptığınızdan gelecektir.

‍

AmEx'ten Packer'ın da belirttiği gibi: verilerini doğru yöneten şirketler, yapay zekada bir sonraki inovasyon dalgasına öncülük edecekler.