Bir yapay zeka modeli nasıl eğitilir

Yapay zeka modellerinin eğitimi, günümüz teknoloji geliştirmenin en karmaşık zorluklarından birini oluşturuyor. Basit bir algoritma meselesinden çok daha fazlası olan etkili bir model eğitimi, veriyi, veri bilimini, alan bilgisini ve yazılım mühendisliğini bir araya getiren metodik ve çok disiplinli bir yaklaşım gerektirir. James Luke'un temel eseri "Beyond Algorithms: Delivering AI for Business" adlı kitabında vurguladığı gibi, bir yapay zeka uygulamasının başarısı, algoritmaların kendisinden çok veri yönetimine ve sistem tasarımına bağlıdır. Manzara hızla değişiyor; DeepSeek-R1 modeli gibi yenilikler maliyetleri ve erişilebilirliği yeniden tanımlıyor.

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:

• Özel veriler: Mevcut uygulamalardan etik şekilde toplanan ve anonimleştirilen veriler
• Lisanslı veriler: Sıkı kalite standartlarını karşılayan güvenilir tedarikçilerden gelen veriler
• Açık kaynak veri kümeleri: Çeşitlilik ve doğruluğu garanti etmek için titizlikle doğrulanmış
• Sentetik veriler: Boşlukları doldurmak ve gizlilik sorunlarını çözmek için yapay olarak üretilmiş

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, tekrarların ve aykırı değerlerin ortadan kaldırılması
• Veri dönüştürme: İşlemeye uygun formatlara dönüştürme
• Veri entegrasyonu: Genellikle uyumsuz şema ve formatlar kullanan farklı kaynakların birleştirilmesi
• Eksik veri yönetimi: İstatistiksel doldurma veya proxy veri kullanımı gibi stratejiler

American Express CTO'su Hilary Packer'ın vurguladığı gibi: "Bizim için 'aha' anı, dürüst olmak gerekirse, veriydi. Dünyanın en iyi model seçimini yapabilirsin... ama anahtar veridir. Doğrulama ve doğruluk, üretken yapay zekanın bu anında kutsal kâsedir."

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:

• Transformer tabanlı dil modelleri, derin dilsel anlayış gerektiren görevler için
• Evrişimli sinir ağları, görüntü ve örüntü tanıma için
• Grafik sinir ağları, varlıklar arasındaki karmaşık ilişkilerin analizi için
• Pekiştirmeli öğrenme, optimizasyon ve karar verme problemleri için
• Hibrit mimariler, karmaşık kullanım senaryoları için birden fazla yaklaşımı birleştiren

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 kendi akıl yürütme yeteneklerini, Meta'nın Llama ailesi ve Alibaba'nın Qwen ailesi gibi açık kaynaklı modeller de dahil olmak üzere çeşitli daha küçük modellere aktardı. Bu daha küçük modeller daha sonra belirli görevler için optimize edilebilir, bu da hızlı ve uzmanlaşmış modellere doğru olan eğilimi hızlandırır.

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 birden fazla hedef için aynı anda optimize olur
• Temel işlevler, farklı görevlere daha geniş maruz kalmadan fayda sağlar
• Performans tüm görevlerde, özellikle sınırlı verili olanlarda iyileşir
• Bileşenlerin paylaşılması 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.

Bu yaklaşım aynı zamanda DeepSeek gibi modellerle ilişkili bazı halüsinasyon sorunlarını gidermeye de yardımcı olur; Vectara tarafından yürütülen bir çalışmaya göre, bu model şu anda %14 oranında halüsinasyon görürken OpenAI'nin o3 modeli %8 oranında halüsinasyon görüyor.

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: Değişken girdiler ve koşullar altında performans tutarlılığı
• Adalet: Farklı kullanıcı grupları ve senaryolar arasında tutarlı performans
• Kalibrasyon: Güven puanları ile gerçek doğruluk arasındaki uyum
• Verimlilik: Hesaplama ve bellek gereksinimleri
• Açıklanabilirlik: Karar verme süreçlerinin şeffaflığı; DeepSeek'in damıtılmış modellerinin akıl yürütme sürecini göstererek üstün olduğu bir alan

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.

"Maliyetin sıfıra ineceğini tamamen bekliyorum," dedi TurboTax ve Quickbooks gibi vergi ve muhasebe yazılımı ürünlerinde yapay zekayı güçlü şekilde ön plana çıkaran Intuit'in CDO'su Ashok Srivastava. "...ve gecikmenin sıfıra ineceğini. Bunlar basitçe kullanabileceğimiz temel yetenekler haline gelecek."

Sonuç: Kurumsal yapay zekanın geleceği açık, ekonomik ve veri odaklı

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: belirli bir alana özel güçlü yapay zeka uygulamaları oluşturmak için gerekli araçlar artık elinizin altında. Bu araçları kullanmazsanız geride kalma riskiyle karşı karşıyasınız. Ama gerçek başarı, verileri nasıl düzenlediğinizden, RAG ve damıtma gibi tekniklerden nasıl yararlandığınızdan ve ön eğitim aşamasının ötesinde nasıl yenilik yaptığınızdan gelecek.

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