Dönüşüm AI, Teknolojik Bir Düzlüğü Önlemenin Anahtarı Olabilir

İçerik talebi istikrarlı ve keskin bir büyüme gösteriyor. Büyüme oranı hakkında gerçekçi bir fikir edinmek için Adobe (ADBE ), 2,600müşteri deneyimi ve pazarlama profesyoneli kapsayan bir anket yürüttü. 

Adobe tarafından Mart 2023’te yayınlanan anket sonuçları, son iki yılda içerik talebinin en az iki katına çıktığını gösterdi. Yaklaşık üçte ikisi, içerik geleceği konusunda daha da iyimserdi. Talebin önümüzdeki yirmi saat içinde beş ila yirmi kat arasında artmasını beklediklerini söylediler. 

Bu talebi karşılamak, şirketleri yeni içerik üretim modelleri benimsemeye zorladı. Dünya Reklamverenler Federasyonu’na göre, büyük uluslararası şirketlerin yarısından fazlası iç kaynaklı içerik üretim yetenekleri geliştirdi. Peki bu yeterli mi? Aslında, dönüşüm AI bu zorluğun üstesinden geldi. 

Dönüşüm AI Nedir?

Dönüşüm AI, yapay zekâyı kullanarak işletmelerin müşterileriyle daha iyi iletişim kurmasını ve daha fazla satış yapmasını sağlamakla ilgilidir. Bunu, yazı, görsel ve ses gibi içerikleri oluşturma, iyileştirme ve yönetme konusunda yardımcı olarak yapar. Bu sayede şirketler, hedef kitlelerinin dikkatini çekmeyi, onlara gerçekten hitap eden içerikler üretmeyi ve deneyimlerini iyileştirmeyi, akıllı AI teknolojisi sayesinde kolaylaştırır. 

Günümüzde şirketler, Facebook ve Google reklam metinleri, web sitesi içeriği, sosyal gönderiler ve daha fazlası gibi çeşitli içerik pazarlama hedeflerine ulaşmak için Dönüşüm AI’ı kullanabilir. Peki Dönüşüm AI bunu nasıl mümkün kılıyor? Onu besleyen teknoloji nedir? Bunun için Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) hakkında bilgi sahibi olmamız gerekir. 

Büyük Dil Modeli Nedir?

Bu, büyük miktarda metin ve veriden öğrenebilen bir yapay zekâ türüdür. Bu AI modellerinin, yüz milyarlarca veri noktasını işleyerek anlamlı içgörüler, stratejiler ve tahminler üretebildiği kullanım senaryoları vardır. 

LLM’lerin Kısa Tarihçesi

Modern LLM’ler, 2017 yılında sahneye çıktı. Bu LLM’ler, çok sayıda parametreyle çalışabilen transformer modellerini kullanarak hızlı ve kesin yanıtlar üretip anlayabiliyor. 

Dört yıl sonra, 2021’de Stanford İnsan Merkezli Yapay Zekâ Enstitüsü, temel modeller (foundation models) terimini ve kavramını ortaya attı. Bu ad, bu modellerin büyük ve etkili olmalarından ve sonraki iyileştirmeler ve kullanım senaryoları için temel oluşturmalarından gelmektedir. LLM’lerin gelişimiyle birlikte, özellikle yazılı içerik üretimi önemli değişiklikler geçirdi. 

LLM’lerin Etkisi

ARK Invest’in Araştırması, son iki yılda LLM’lerin yazı kalitesinde önemli bir iyileşme olduğunu gösteriyor. Bu, LLM destekli çözümlere olan güveni ve içerik üretiminde kullanılmalarını artırdı. 

Sonuç olarak, yazılı içerik oluşturma maliyeti büyük ölçüde düştü. Geçtiğimiz yüzyıl boyunca gerçek terimlerde yaklaşık 1000 kelime başına 100 ABD doları seviyesinde sabit kalmıştı. Ancak son iki yılda bu oran 0,10 ABD dolarına ve hatta daha da aşağıya geriledi. 

AI eğitim performansı hızla ilerledikçe performans ve verimlilik daha da artacak. AI araştırmacıları, eğitim ve çıkarım, donanım ve model tasarımlarında yenilikler yaparak performansı artırıp maliyetleri düşürüyor. 2023’ü baz alarak 2024’te performans artışının beş katı kadar olacağı öngörülüyor. 

LLM’lerin üstün yazma yeteneği ve artırılmış verimlilik ve performansını sağlayan çeşitli algoritmik yenilikler oldu. Örneğin, insan geri bildiriminden gelen pekiştirmeli öğrenme büyük ölçüde yardımcı oldu. İstemler (prompts) insan istemlerini %50’den fazla aşacak şekilde optimize edildi. 

Spekülatif Kod Çözümleme (Speculative Decoding) yetenekleri, belirli modellerde çıkarım süresini iki ila üç kat hızlandırdı. Araştırmacılar ayrıca çıkarım maliyetlerini önceliklendirmede proaktif oldular. Çabaları, çıkarım maliyetlerinin yıllık %86’ya yakın bir oranda düşmesiyle sonuç veriyor; bu, eğitim maliyetlerinden daha hızlı. GPT modelleri, Flash Attention 2 ile neredeyse 3 katlık eğitim hız artışı gördü. 

Tüm bu iyileştirmeler ve geliştirmeler roket hızıyla gerçekleşirken, LLM kullanımında olası bir düzlüğün yaklaşıp yaklaşmadığını ve böyle bir durumun önlenip önlenemeyeceğini araştırmak da sürüyor. 

2023’ün yapay zeka için patlama yılı olduğunu öğrenmek için buraya tıklayın.

LLM’lerin Potansiyel Düzlüğü ve Önlenmesi

Araştırmacılar, LLM’lerin veri tükenmesi ve bunun sonucunda sınırlı performans sergilemesi olasılığını inceliyor. LLM’lerin öğrenmeye ve gelişmeye devam etmesi için sürekli büyük miktarda eğitim verisiyle beslenmesi gerekir. Ancak, hesaplama gücü ve olası veri eksikliği bir endişe kaynağı gibi görünüyor. 

Epoch AI tahminlerine göre, kitaplar ve bilimsel makaleler gibi yüksek kaliteli dil/veri kaynakları 2024 yılına kadar tükenebilir. Bu noktada, keşfedilmemiş daha geniş bir görsel veri setine başvurmak gerekir. LLM’lerin düzlüğe takılmasını önleyebilecek bu keşfedilmemiş görsel veriler arasında konuşulan kelimeler ve diğer bazı fiziksel dünya verileri bulunur. 

Araştırmalar, yıllık olarak otuz katrilyon kelimenin konuşulduğunu gösteriyor. Konuşmadan metne dönüştürücüler ve benzeri araçlar, günlük olarak 80 trilyondan fazla kelimeyi yakalıyor. Ayrıca taksiler, kamyonlar, dronlar ve diğer robotik araçlar, birincil verileri artıran büyük miktarda fiziksel dünya verisi ve sentetik veri üretiyor. Tüm bu keşfedilmemiş veriler, eşsiz bir kaynak zenginliği oluşturarak LLM’leri daha iyi hale getirebilir. 

Bununla birlikte, performans, verimlilik ve kalite iyileştirmeleri sadece keşfedilmemiş veri madenlerini bulmakla sınırlı değil. Çeşitli yenilikçi şirketler, durumu bütünsel olarak iyileştirmek için kapsamlı çabalar gösteriyor. 

#1. Replit AI

Verimliliği artırma konusunda Replit AI, en büyük başarı hikayelerinden biri olmuştur. Bir kodlama asistanı olarak, yazılım geliştiricilerin üretkenliğini ve iş memnuniyetini artırdı. Kodlamanın yinelemeli bölümlerini ortadan kaldırarak, kişinin işin yaratıcı kısmına odaklanmasını sağlar. 

Replit AI, sekme geçişine gerek kalmadan bir AI kod üreticisi entegre ederek kodlamayı kolaylaştırır ve daha hızlı ilerleme için otomatik tamamlama kod önerileri sunar. Kod Bağlamı (Code Context) işleviyle ilgili sonraki satırları yazmayı kolaylaştırarak proje anlayışını artırır ve soruları proaktif olarak tespit edip, sorunsuz bir editör arayüzü içinde doğrudan düzeltmeler önerir. 

Genel olarak, Replit AI, Tam Kod, Kod Oluştur, Kodu Düzenle ve Kodu Açıkla gibi AI kod üretim özelliklerinden oluşan verimli bir pakettir. 

Replit AI’ı besleyen LLM’lerdir. Kamuya açık kodlar üzerinde eğitilmiş ve Replit tarafından ayarlanmış büyük dil modellerinden elde edilen sonuçları döndürür. Konuşma istemini ve kullanılan programlama dilini dikkate alarak, oluşturulan kodlar için öneri ve açıklamalar sunar. 

Replit AI özellikleri tüm kullanıcılar için ücretsiz olarak mevcuttur. Tek ihtiyacınız olan bir Replit hesabıdır. Replit AI, JavaScript ve Python kodlarıyla en iyi performansı gösterir, ancak Bash, C, C#, C++, CSS, Go, Java, JavaScript, HTML, PHP, Perl, Python, R, Ruby, Rust ve SQL dahil olmak üzere 16 dili destekler. 

En son mevcut bilgilere göre, şirket Nisan 2023’te bulut hizmetlerini genişletmek ve AI geliştirmede lider olmak için 1,16 milyar ABD doları değerlemeyle 97,4 milyon ABD doları topladı. 

#2. Github Copilot

Replit AI’ye benzer bir başka kodlama yardım hizmeti olan Github Copilot, 2023’te geliştiricilerin kodlama görevlerindeki verimliliğini 2,2 kat artırdı. Github Copilot, yazılım geliştirme yaşam döngüsü boyunca bağlamsal yardım sunar. 

Tüketici memnuniyeti anketi sonuçlarına göre, Github Copilot kullanan geliştiriciler, kullanmayanlara göre işlerinden %75 daha fazla memnuniyet bildirmekte ve kaliteyi düşürmeden kod yazımında %55 daha üretken olmaktadır. 

Github Copilot, GitHub’daki açık depolardaki kodlar da dahil olmak üzere, kamuya açık kaynaklardan gelen doğal dil metni ve kaynak kodu üzerinde kendini eğitir. Açık depolarda yer alan tüm dillerde eğitilmiştir. Ancak, açık depolarda daha az temsil edilen diller daha az etkili olabilir. Github Copilot, bireysel geliştiriciler, serbest çalışanlar, öğrenciler, eğitimciler ve açık kaynak bakımcıları tarafından kullanılabilir. 

Microsoft’un Ürün Başkan Yardımcısı Mario Rodriguez’in kamuya açık açıklamalarına göre, GitHub Copilot başarılı bir şekilde faaliyet gösteriyor ve yıllık 100 milyon dolar gelir elde ediyor. 

#3. MosaicML

MosaicML, LLM’lerin eğitilmesine yardımcı olur ve üretken AI’ı herkese sunan bir çözüm olarak konumlandırılmıştır; kullanıcı verileri üzerinde modelleri eğitmek ve dağıtmak için gereken her şeyi sunar. MPT Foundation Serisi, açık kaynak ve ticari lisanslı modellerde çalışan uygulamalara LLM entegrasyonunu kolaylaştırır. 

MosaicML eğitimi, geliştiricilere tam veri kontrolüyle modelleri ön‑eğitim veya ince ayar yapma imkanı verir; süreci bir S3 kovasına yönlendirilmiş tek bir komutla basitleştirir. Platform, orkestrasyon, düğüm hataları ve altyapıyı verimli bir şekilde yönetir; bu, Replit’in Ghostwriter LLM’ini eğitmek için Mosaic ML’yi kullanmasıyla örneklenir ve bir hafta içinde önde gelen sonuçlar gösterir. 

MosaicML’nin herhangi bir bulut ortamında eğitime yaklaşımı, veri gizliliği, güvenlik ve tam model sahipliğine vurgu yapar; bulutlar arasında sorunsuz geçişi destekleyen özellikler sunar. Tam veri sahipliği, iş ihtiyaçlarına göre içerik filtreleme ve mevcut veri hatlarıyla tak‑çalıştır entegrasyonu sağlar; bulut bağımsız ve kurumsal olarak kanıtlanmıştır. 

Geçen yılın Haziran ayında, Mosaic ML’nin Databricks tarafından 1,3 milyar dolar değerindeki bir anlaşmayla satın alınması, pazar üzerindeki önemli etkisini ve değer teklifini vurguladı. 

#4. Anthropic

Anthropic’in amiral gemisi ürünü Claude, iki modelde çalışır: Claude ve Claude Instant. 

Claude, Anthropic’in en güçlü modelidir ve karmaşık diyaloglar, yaratıcı içerik üretimi ve ayrıntılı talimatlar gibi geniş bir görev yelpazesinde üstün performans gösterir. Karmaşık akıl yürütme, yaratıcılık, düşünceli diyaloglar, kodlama ve ayrıntılı içerik üretimi gerektiren senaryolarda iyi çalışır. 

Claude Instant – Claude’un daha hızlı ve daha ucuz versiyonu – gündelik diyalog, metin analizi, özetleme ve belge anlama konularında yardımcı olur. Düşük maliyetli performansın gerektiği durumlarda iyi çalışır. Azaltılmış gecikme süresiyle görevini yerine getirir. 

Genel olarak, Claude büyük metin hacimlerini işlemek, doğal sohbetler gerçekleştirmek, yanıtlar almak ve iş akışlarını otomatikleştirmek için uygundur. Müşteri hizmetlerinden hukuka, koçluğa, aramaya ve arka ofis işlerine kadar çeşitli kullanım senaryoları için Claude uygundur. 

2023’ün son Aralık ayında yayınlanan raporlara göre, OpenAI rakibi olarak görülen Anthropic, 18,4 milyar ABD doları değerlemeyle 750 milyon ABD doları tutarında bir fon toplamak için görüşmeler yapıyordu. 

#5. Humata

Humata sayesinde uzun teknik makaleleri kolayca atlayabilirsiniz. Humata PDF AI, bulguları özetlemeye, belgeleri karşılaştırmaya ve cevaplar aramaya yardımcı olur. Dosya boyutu sınırlaması olmadan sınırsız dosya yüklemeye uygundur. Belge AI yanıtları, içgörünün kaynağını izleyebilmek için alıntılarla birlikte gelir. 

ChatGPT’ye benzer bir PDF aracı olduğu için, özet istediğiniz kadar yeniden yazılabilir. Ancak, ChatGPT’den farklı olarak, Humata dosyalarla çalışabilir, yüklenen her dosyayı okuyabilir ve belgelerin içeriğine dayalı yanıtlar üretebilir. 

2 Ekim 2023’te, Humata AI, en son fon turunun başarılı bir şekilde tamamlandığını duyurdu; Google’ın Gradient Ventures, Cathie Wood’un ARK Invest, M13 ve diğer önde gelen melek yatırımcılardan 3,5 milyon ABD doları topladı. 

#6. OpenAI

Son olarak, AI, LLM öğrenimi ve içerik oluşturma özellikleri hakkında bir tartışma, OpenAI’dan bahsedilmeden eksik kalır; bu şirket, büyük veri hacimlerinden yararlanan derin öğrenme adı verilen teknolojiyle üretken modeller inşa etmesiyle en çok tanınan firmadır. 

OpenAI, Chat, Image ve Audio hizmetlerine sahiptir. Otoregresif bir dil modeli olan GPT-3, 175 milyar parametreyle eğitilmiştir. Ancak, kullanıcı niyetlerini takip etmede GPT-3’ten daha iyi olan dil modelleri de eğitmiştir. 

Görsellerle ilgili ürünler arasında, OpenAI’nın görüntüler için üretken modelleme araştırması, AI’nın okuyabilmesi için metin ve görseller arasında bir harita oluşturan CLIP gibi temsil modelleri ve metin açıklamalarından canlı görseller yaratma aracı DALL-E’yi ortaya çıkarmıştır. 

Son olarak, ses alanında Whisper, Jukebox ve Musenet ile gelişmeler kaydetmiştir. Whisper, güçlü İngilizce konuşma tanıma imkanı sunarken, Jukebox çeşitli tür ve sanatçı stillerinde müzik üretmeye yardımcı olur. MuseNet, çeşitli enstrümanlarla tam kapsamlı müzik besteleri oluşturabilen derin bir sinir ağıdır. 

2023’ün son Aralık ayında yayınlanan raporlara göre, OpenAI, 100 milyar ABD doları veya üzeri bir değerleme ile yeni bir fon turu toplamak için erken aşama görüşmelerindeydi. 

Düzlüğün Ötesinde: İleriye Dönük Yol 

Yapay Zekâ, içerik üretimini çok kısa bir sürede milyonlarca kilometre ilerletmeye yardımcı oldu. Gelecek daha parlak ve daha refah dolu olacak; veriyle büyüyen hesaplama sistemleri ve yazılımlar, çözülemeyen problemleri çözebilecek. 

Her türlü ekonomik sektör, tekrarlayan ve zaman alan bilgi işlerini otomatikleştirerek teknolojiyi daha iyi kullanabilecek. GPT-4 gibi modeller verimliliği artırırken, açık kaynak AI modelleri operasyon maliyetlerini büyük ölçüde düşürüp verimliliği radikal şekilde artıracak. Araştırmacılar, sadece teknolojik bir düzlüğün önlenmesinin değil, 2030 yılına kadar bilgi çalışanı verimliliğinin dört katına çıkmasının da tahmin edildiğini belirtiyor. 

Bu, Büyük Dil Modellerinin teknolojik ekosistemdeki önemini vurguluyor; tüm bu süreçte kritik bir rol oynadılar. ChatGPT gibi ürünlerin, AI konusundaki kamu anlayışını pekiştirmesine ve herkesin kendi faydasına kullanabileceği basit bir sohbet arayüzü sunmasına yardımcı oldular. 

Yapay zekâ (AI) yatırımları hakkında her şeyi öğrenmek için buraya tıklayın.