Girişimler için Yeni Bir YZ Kıyaslaması: Inclusion Arena İncelemesi

Giriş

Girişimler için temel test modelleri, ihtiyaçlarına en uygun performansı seçmelerini sağlayan vazgeçilmez araçlar haline geldi. Ancak, tüm ölçütler aynı şekilde oluşturulmuyor ve birçok test modeli statik veri kümelerine veya test ortamlarına dayanıyor. Alibaba’nın Ant Group’una bağlı Inclusion AI araştırmacıları, modellerin gerçek dünya senaryolarındaki performansına daha fazla odaklanan yeni bir model sıralaması ve kıyaslama (benchmark) önerdi. Araştırmacılar, LLM’lerin (Büyük Dil Modelleri) insanların bunları nasıl kullandığını ve insanların cevaplarını statik bilgi yeteneklerine göre ne kadar tercih ettiğini dikkate alan bir sıralama listesine ihtiyacı olduğunu savunuyor. Bu yaklaşım, girişimlerin yapay zeka (YZ) modellerini seçerken daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olmayı hedefliyor. Bu makaleda, Inclusion AI tarafından geliştirilen ve gerçek dünya kullanım senaryolarına dayalı olarak model performansını değerlendiren Inclusion Arena’nın (Arena) nasıl çalıştığı ve girişimcilik dünyasına getirdiği yenilikler incelenecektir.

Gerçek Dünyada Performans Değerlendirmesi: Inclusion Arena’nın Doğuşu

Geleneksel model sıralamaları ve kıyaslamalar, genellikle statik veri kümeleri veya kontrollü test ortamları üzerinde gerçekleştirilir. Bu durum, modellerin gerçek dünya uygulamalarındaki performansını tam olarak yansıtmaktan uzak olabilir. Inclusion AI araştırmacıları, bu eksiklikleri gidermek amacıyla, kullanıcı tercihlerine dayalı bir sıralama sistemi olan Inclusion Arena’yı geliştirdi. Arena, mevcut sıralama listelerinden MMLU ve OpenLLM gibi platformlardan, gerçek dünya yönü ve model sıralamasında kullandığı benzersiz yöntemle ayrılıyor. Sistem, kıyaslamayı (benchmark) YZ uygulamalarına entegre ederek veri topluyor ve insan değerlendirmeleri gerçekleştiriyor. Bu entegrasyon, modellerin çok çeşitli senaryolarda nasıl performans gösterdiğini daha doğru bir şekilde ölçmeyi sağlıyor. Arena, model savaşlarını rastgele tetikleyerek ve kullanıcıların farklı modellerin yanıtlarını karşılaştırmasını sağlayarak, gerçek dünya etkileşimlerini doğrudan değerlendirmeye dahil ediyor. İlk aşamada entegre edilen YZ destekli uygulamaların sayısı sınırlı olsa da, sistemin zamanla genişlemesi ve daha fazla modelin dahil edilmesi hedefleniyor.

İşleyiş Mekanizması ve Sıralama Yöntemleri

Inclusion Arena, model sıralaması için Bradley-Terry modelleme yöntemini kullanmaktadır. Bu yöntem, kullanıcıların farklı modellerin yanıtlarını karşılaştırmasıyla elde edilen tercihleri analiz ederek, modellerin göreceli yeteneklerini değerlendirir. Bradley-Terry modeli, Elo sıralama yöntemine kıyasla daha kararlı sonuçlar üretme eğilimindedir. Sistemde, büyük sayıda LLM’in etkin bir şekilde sıralanmasını sağlamak için iki temel bileşen daha bulunmaktadır: yerleştirme eşleştirme mekanizması ve yakınlık örneklemesi. Yerleştirme eşleştirme mekanizması, sıralama listesine yeni dahil olan modeller için bir başlangıç sıralaması tahmin ederken, yakınlık örneklemesi, karşılaştırmaları benzer yeteneklere sahip modellerle sınırlar. Arena’nın işleyişi, YZ destekli uygulamalara entegre edilmesiyle başlar. Kullanıcılar, bu uygulamaları kullanırken, farklı LLM’lerden gelen yanıtları karşılaştırır ve kendi tercihlerini belirtirler. Kullanıcı tercihleri, daha sonra modeller arasındaki ikili karşılaştırmaları oluşturmak için kullanılır ve Bradley-Terry algoritması, her model için bir puan hesaplar. Bu puanlar, nihai sıralama listesini oluşturur. Arena, ilk deneylerini 2025 Temmuz’una kadar olan verilerle sınırlamış ve 501,003 ikili karşılaştırmayı değerlendirmiştir. Bu verilere göre, Anthropic’in Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek v3-0324, Claude 3.5 Sonnet, DeepSeek v3 ve Qwen Max-0125 modelleri en iyi performansı göstermiştir. Ancak, araştırmacılar daha fazla veri ile daha güvenilir ve kesin bir sıralama elde edebileceklerini belirtiyorlar. Bu veriler, AI alanındaki maaşlara da önemli bir katkı sağlayabilir. AI sektöründe deneyimli bir yönetici, özellikle yukarıda belirtilen eğitim ve deneyimlere sahipse, yılda 180.000 ila 300.000 ABD Doları arasında bir maaş alabilir. Ancak, yeni mezunlar için bu rakamlar 80.000 ila 120.000 ABD Doları aralığında olabilir. Bu, Inclusion Arena gibi yeni teknolojilerin değerlendirilmesi için kritik öneme sahiptir.

Girişimciler İçin Anlamı ve Gelecek Perspektifleri

Girişimcilik dünyasında, sürekli olarak yeni LLM’lerin piyasaya sürülmesi, işletmelerin hangi modelleri değerlendireceğini seçmesini zorlaştırmaktadır. Sıralama listeleri ve kıyaslamalar, teknik karar vericilere, ihtiyaçları için en iyi performansı sağlayabilecek modelleri belirlemede rehberlik eder. Bu nedenle, Inclusion Arena gibi platformlar, girişimlerin YZ yatırımlarından en iyi verimi almasına yardımcı olabilir. Şirketler, sıralama listelerinden yola çıkarak, uygulamaları için en uygun modelleri seçebilir ve bu modelleri kendi iç değerlendirmeleriyle test edebilirler. Arena’nın gerçek dünya senaryolarına odaklanması, modellerin pratik kullanımdaki performansını daha doğru bir şekilde yansıtır ve girişimlerin YZ çözümlerini daha bilinçli bir şekilde benimsemesini sağlar. Sonuç olarak, Inclusion Arena, YZ alanında önemli bir yenilik sunmakta ve girişimcilerin bu teknolojiyi daha etkin bir şekilde kullanmalarına olanak sağlamaktadır. Bu tür platformların yaygınlaşması, YZ ekosisteminin gelişimine katkıda bulunacak ve girişimcilerin rekabet avantajı elde etmelerine yardımcı olacaktır.