Küçük Dil Modelleri: Maliyet Optimizasyonu ve YG’yi Artırmak

“`html

Giriş

Büyük dil modellerinin (LLM’ler) yükselişi, şirketlerin gerçekleştirebilecekleri projeleri hayal etmelerini kolaylaştırdı ve bu da pilot programların konuşlandırmaya geçişinde bir artışa yol açtı. Ancak bu projeler ivme kazandıkça, kuruluşlar kullandıkları ilk LLM’lerin hantal ve daha da kötüsü, pahalı olduğunu fark ettiler. İşte bu noktada küçük dil modelleri ve damıtma devreye girdi. Google’ın Gemma ailesi, Microsoft’un Phi ve Mistral’in Small 3.1’i gibi modeller, işletmelerin belirli görevler için çalışan hızlı ve doğru modelleri seçmelerine olanak tanıdı. Şirketler, yapay zeka (YZ) uygulamalarını çalıştırma maliyetini düşürmek ve potansiyel olarak daha iyi bir yatırım getirisi (YG) elde etmek için belirli kullanım durumları için daha küçük bir model seçebilirler. Bu makale, özellikle YZ projelerinde maliyet optimizasyonu ve YG’yi artırmak için küçük modellerin avantajlarını ve dezavantajlarını inceleyecektir.

Küçük Modellerin Yükselişi: Daha Akıllı ve Daha Ucuz YZ Çözümleri

Küçük dil modelleri, büyük dil modellerinin (LLM) daha verimli ve uygun maliyetli bir alternatifi olarak ortaya çıkmaktadır. Bu modeller, daha az hesaplama gücü, bellek ve daha hızlı çıkarım süreleri gerektirerek, altyapı işletme giderlerini (OPEX) ve sermaye giderlerini (CAPEX) düşürür. LinkedIn mühendisi Karthik Ramgopal’a göre, şirketler özellikle görev odaklı modelleri tercih ediyorlar çünkü bu modellerin davranışları daha dar bir alana odaklanıyor ve karmaşık istem mühendisliği gerektirmeden zaman içinde daha iyi korunabiliyor. Model geliştiricileri de bu küçük modelleri buna göre fiyatlandırıyorlar. Örneğin, OpenAI’nin o4-mini modeli, girişler için milyon token başına 1,1 ABD doları ve çıkışlar için milyon token başına 4,4 ABD doları maliyetine sahipken, tam o3 sürümü girişler için 10 ABD doları ve çıkışlar için 40 ABD doları maliyetindedir. Günümüzde şirketlerin, küçük modeller, göreve özel modeller ve damıtılmış modeller arasından geniş bir yelpazede seçim yapma imkanı bulunmaktadır. Anthropic’in Claude ailesi, daha büyük Claude Opus, çok amaçlı Claude Sonnet ve en küçük sürüm olan Claude Haiku’dan oluşmaktadır. Bu modeller, dizüstü bilgisayarlar veya cep telefonları gibi taşınabilir cihazlarda çalışacak kadar kompakttır.

Yatırım Getirisi (YG) ve Maliyet Optimizasyonu: İleriye Dönük Bir Yaklaşım

Yatırım getirisi (YG) söz konusu olduğunda, asıl soru şudur: YG neye benzer? Katlanılan maliyetler üzerinden mi yoksa sonuçta tasarruf edilen zaman üzerinden mi değerlendirilmelidir? Uzmanlar, YG’nin değerlendirilmesinin zor olabileceğini belirtiyorlar. Bazı şirketler, bir görev için harcanan zamanı kısarak zaten YG’ye ulaştıklarına inanırken, diğerleri YZ yatırımlarının gerçekten işe yarayıp yaramadığını görmek için gerçek tasarruflar veya artan iş hacmi bekliyorlar. Genellikle, şirketler YG’yi Cognizant baş teknoloğu Ravi Naarla’nın belirttiği gibi basit bir formülle hesaplar: YG = (Faydalar – Maliyet) / Maliyetler. Ancak, YZ programlarında faydalar hemen görünmeyebilir. Şirketlerin bekledikleri faydaları belirlemeleri, bunları geçmiş verilere dayanarak tahmin etmeleri, YZ’nin genel maliyeti (işe alma, uygulama ve bakım dahil) konusunda gerçekçi olmaları ve uzun vadeli bir yaklaşıma sahip olmaları önerilmektedir. Küçük modeller, özellikle modelleri şirketiniz için daha fazla bağlam sağlamak üzere ince ayar yaparken, uygulama ve bakım maliyetlerini azaltır. Aible’ın kurucusu ve CEO’su Arijit Sengupta, modelle nasıl bağlam sağlandığının ne kadar maliyet tasarrufu elde edileceğini belirlediğini söylüyor. Modelin bağlamına karmaşık talimatlar gibi ek bağlam sağlaması gereken bireyler için bu durum daha yüksek token maliyetlerine yol açabilir. Sengupta, ince ayar ve eğitim sonrası çalışmaların modellere bağlam sağlamanın alternatif bir yolu olduğunu ve maliyetlerin önemli ölçüde düşürülebileceğini belirtiyor.

Dengeli Bir Yaklaşım: Performanstan Ödün Vermeden Uygun Modeli Seçmek

Model seçimi, sadece GPT-4o veya Llama-3.1 arasında seçim yapmak anlamına gelmez; aynı zamanda, özetleme veya kod üretimi gibi bazı kullanım durumlarının küçük bir model tarafından daha iyi hizmet verildiğini bilmektir. Cresta’nın baş teknoloji sorumlusu Daniel Hoske, YZ uygulamalarından elde etmek istediğiniz en değerli şeyleri belirlemenin önemini vurguluyor. Bu, geliştiricilerin neyden tasarruf etmek istediklerini daha iyi planlamalarını ve amaçlarına ve bütçelerine en uygun model boyutunu seçmelerini sağlar. Uzmanlar, geliştirme çalışmalarında en iyi sonucu veren modelleri kullanmanın önemli olduğunu belirtirken, yüksek parametreli LLM’lerin her zaman daha pahalı olacağı konusunda uyarıda bulunuyorlar. AWS’de veri ve YZ GTM’den sorumlu başkan yardımcısı Rahul Pathak, maliyet optimizasyonunun sadece düşük hesaplama gücü gerektiren bir model kullanmakla değil, aynı zamanda modeli görevlere uygun hale getirmekle ilgili olduğunu belirtiyor. Küçük modeller, daha karmaşık talimatları anlamak için yeterince geniş bir bağlam penceresine sahip olmayabilir ve bu da insan çalışanlar için iş yükünü artırabilir ve maliyetleri yükseltebilir. Ayrıca, bazı damıtılmış modellerin kırılgan olabileceği ve uzun vadede tasarruf sağlamayabileceği konusunda uyarılar bulunmaktadır. Markalaşma şirketi Mod Op’un CTO’su ve inovasyon başkanı Tessa Burg, şirketlerin şu anda oluşturdukları her şeyin daha iyi bir versiyonu tarafından her zaman geçersiz kılınacağını anlamaları gerektiğini belirtiyor. Burg, küçük modellerin şirketine ve müşterilerine kavramları araştırma ve geliştirme konusunda zaman kazandırdığını belirtiyor. Bu zaman tasarrufu, zaman içinde bütçe tasarrufuna yol açar. Sengupta, satıcıların artık modeller arasında otomatik olarak geçiş yapmayı kolaylaştırdığını, ancak kullanıcıların ince ayarı da kolaylaştıran platformlar bulmaları konusunda uyarıda bulunuyor.

Sonuç

Küçük dil modellerinin yükselişi, yapay zeka alanında devrim niteliğinde bir değişiklik sunuyor. Bu modeller, yüksek maliyetli ve kaynak yoğun büyük dil modellerine (LLM’ler) kıyasla, şirketlere daha uygun maliyetli ve verimli alternatifler sunarak, yapay zeka projelerine erişimi genişletiyor. Küçük modellerin uygulanması, daha düşük altyapı maliyetleri, daha hızlı çıkarım süreleri ve görev odaklı performans gibi avantajlar sunuyor. Ancak, bu geçişin başarısı, doğru modelin seçimi ve YG’nin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesine bağlı. Yatırım getirisi (YG), sadece maliyet tasarruflarıyla sınırlı kalmayıp, aynı zamanda iş süreçlerindeki iyileşmeler, artan verimlilik ve yeni gelir fırsatları gibi faktörleri de kapsamalıdır. Şirketler, küçük modellerin potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için, modelleri belirli görevlere göre ince ayar yapmalı, sürekli olarak performanslarını değerlendirmeli ve değişen iş ihtiyaçlarına uyum sağlamalıdır. Ayrıca, model seçimi sırasında performans, maliyet ve kullanılabilirlik arasında bir denge kurulması da kritik öneme sahiptir. Bu yaklaşım, şirketlerin yapay zeka yatırımlarından en iyi şekilde yararlanmalarını sağlayarak, rekabet avantajı elde etmelerine ve yenilikçiliği teşvik etmelerine olanak tanır. Sonuç olarak, küçük modeller, yapay zekayı daha erişilebilir, verimli ve sürdürülebilir hale getirerek, işletmelerin dijital dönüşüm yolculuklarında önemli bir rol oynamaktadır.

“`