Endüstri liderleri sürdürülebilir büyüme için küçük yapay zeka modellerini benimsiyor.
Yapay zeka alanındaki dinamik dünyada, Microsoft, Meta Platforms, Google ve Apple gibi en üst düzey teknoloji devleri, Küçük Dil Modelleri (SLM’ler) geliştirmeye yöneliyor. Bu çevik yapay zeka modelleri, baskın olan Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) yerine maliyet etkin bir alternatif sunarak karşılaştırılabilir performansı sağlama sözü veriyor.
LLM’lerin ivmesinin yavaşladığına dair işaretler göstermesiyle şirketler, SLM’lerle yeni alanlar keşfetmeye başlıyor. İlginç bir şekilde, Meta Platforms’ın LLAMA3 versiyonu, 8 milyar parametre sayısıyla dikkat çeken bir SLM olarak öne çıkıyor.
Daha küçük modellere olan bağlılık stratejik bir değişimi işaret ediyor.
Kararlı LLM’lere devam ederek, şirketler aynı anda işletme giderlerini azaltmaya yönelik olarak SLM’lere yatırım yapıyor. Bu strateji, verimli yapay zekanın geniş kaynak tüketimini gerektirmediği yönündeki büyüyen inançla uyumlu bir şekilde ilerliyor. GPT-3.5 Turbo veya Meta’nın 70 milyar parametreli LLAMA3 gibi küçük modeller, endüstride dalgalar yaratıyor ve daha az parametre sayısının bazen bir milyonluk bir grup için bir dolardan daha az maliyet ve maliyetle gerçekleşebileceğini gösteriyor.
Bu gelişmeler, küçük olmanın sadece maliyet etkin değil aynı zamanda enerji verimli olduğu yeni bir yapay zeka çağını başlattı, daha az eğitim kaynağı gerektirme ve daha az hassas veri gerektirme gibi özelliklerle.
Taşınabilir yapay zeka modelleri, mobil teknolojiyi devrim yapmaya hazırlanıyor.
SLM’lerin ek bir avantajı, çevrimdışı uygulamalar için potansiyelleridir. Bu modeller, bulut desteği olmadan taşınabilir cihazlarda işlevsellik sağlamak üzere yeterince kompakt olarak tasarlanmıştır. Apple, iPhone’lar üzerinde bağımsız olarak çalışabilen yapay zeka yetenekleri oluşturma konusunda ön plandadır. Bu adım, yapay zekayı daha erişilebilir hale getirme ve günlük cihazlarımıza entegre etme konusunda önemli bir ilerlemedir.
İlave Önemli Gerçekler:
– Yapay zeka modelleri genellikle parametrelerle ölçülür, bunlar modelin tarihsel eğitim verilerinden öğrenilen öğeleridir. OpenAI’nin GPT-3 gibi LLM’lerin 175 milyarın üzerinde parametreye sahip olabileceği halde, SLM’lerin bu sayıda çok daha az, muhtemelen milyonlar veya düşük milyar sayısında parametreye sahip olması mümkündür.
– LLM’lerin eğitim ve çalıştırma maliyeti önemli ölçüde artmıştır, bu durum çevresel sürdürebilirlik konusunda endişelere neden olmaktadır.
– Yapay zeka endüstrisi düzenleyicileri ve araştırmacıları, büyük modellerdeki olası önyargılar da dahil olmak üzere yapay zeka ile ilgili etik hususları artan bir şekilde incelemektedir.
– Edge hesaplama, hesaplamanın merkezi veri merkezleri yerine yerel cihazlarda gerçekleştirildiği yeni bir trenddir ve bu durum, SLM’lerin mobil teknolojide kullanımıyla uyumlu olmaktadır.
Önemli Sorular ve Cevaplar:
S: Şirketler neden Küçük Dil Modelleri’ne (SLM’ler) geçiş yapmaktadır?
C: Şirketlerin SLM’lere yönelmesinin başlıca nedeni maliyet etkinliği ve enerji verimliliğidir. SLM’ler, daha az hesaplama gücüne ve eğitim ve çalıştırma için daha az masrafa ihtiyaç duyar, bu da şirketler için önemli tasarruflara yol açabilir. Ayrıca, bu modellerin mobil cihazlara entegre edilme potansiyeli, bu modellerin geliştirilme teşvikini artırmaktadır.
S: SLM’lerle ilişkilendirilen başlıca zorluklar nelerdir?
C: SLM’lerin daha az parametreye sahip olmalarına rağmen yüksek performansı ve doğruluğu koruyabilmelerini sağlamak ana bir zorluktur. Diğer bir zorluk ise bu modellerin geniş bir dil ve bağlam yelpazesine uyum sağlamasıdır, çünkü LLM’ler daha büyük boyutları ve eğitim veri setleri nedeniyle daha geniş bir kapsama sahip olabilirler.
S: SLM’lerle ilgili herhangi bir tartışma var mı?
C: LLM’ler kadar tartışmalı olmasa da, SLM’ler dikkatli bir şekilde geliştirilip eğitilmezse aynı tür önyargıları veya hataları sürdürebilirler. Ayrıca, daha küçük şirketlerin kendi SLM’lerini geliştirerek büyük şirketlere daha etkili bir şekilde rekabet etme potansiyeli vardır.
SLM’lerin Avantajları ve Dezavantajları:
Avantajlar:
– Maliyet Tasarrufu: SLM’ler, LLM muadillerine göre eğitim ve bakım maliyetleri açısından daha ucuzdur.
– Enerji Verimliliği: Daha az enerji harcarlar, çevresel sürdürülebilirlik çabalarına katkı sağlarlar.
– Ulaşılabilirlik: SLM’ler, düşük kaynak ortamlarında veya kişisel cihazlarda kullanılabilir, yapay zeka erişilebilirliğini artırır.
– Gizlilik: SLM’lerin kişisel cihazlarda çevrimdışı uygulamalarından kaynaklanan veri gizlilik endişelerini azaltabilir.
Dezavantajlar:
– Karmaşık Görevler için Yeterlilik: SLM’ler, LLM’lerin depolayabileceği geniş bilgi yelpazesinden fayda sağlayan belirli karmaşık görevlerde aynı performansı sergileyemeyebilir.
– Veri Önyargısı: SLM’leri eğitmek için kullanılan daha küçük veri setleri, doğru bir şekilde yönetilmezse artan önyargılara yol açabilir.
– Performans Ölçeklenebilirliği: SLM’lerin performansını ölçeklemek, bunları küçük ve verimli tutarken zor olabilir.
Yapay zeka alanındaki endüstri trendleri ve en yeni güncellemeler hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki bağlantıları ziyaret edebilirsiniz:
– Microsoft
– Meta Platforms
– Google
– Apple
The source of the article is from the blog cheap-sound.com