AI Eğitim Maliyetleri Düşmeye Devam Ediyor

Yüksek AI eğitim maliyetleri, birçok şirketin AI teknolojisini uygulamasını engelleyerek, AI'nın benimsenmesinin önünde önemli bir engel olmuştur. göre bir 2017 Forrester Danışmanlık Raporu, Şirketlerin %48'i, yapay zeka destekli çözümleri uygulamamanın başlıca nedenlerinden biri olarak yüksek teknoloji maliyetlerini vurguladı.

Ancak son gelişmeler, AI eğitim maliyetlerinin hızla düştüğünü ve bu eğilimin gelecekte de devam etmesi bekleniyor. Göre ARK Invest Büyük Fikirler 2023 raporu, GPT-3 düzeyindeki performansa benzer büyük bir dil modelinin eğitim maliyetleri 4.6'de 2020 milyon dolardan 450,000'de 2022 dolara düşerek yılda %70'lik bir düşüş gösterdi.

AI eğitim maliyetlerindeki bu düşüş eğilimini daha ayrıntılı inceleyelim ve bu düşüşe katkıda bulunan faktörleri tartışalım.

AI Eğitim Maliyetleri Zaman İçinde Nasıl Değişti?

Son zamanlara göre ARK Invest 2020 araştırması, derin öğrenme modellerini eğitmenin maliyeti Moore Yasasından 50 kat daha hızlı artıyor. Aslında, bir AI çıkarım sistemi çalıştırmayla ilgili masraf, çok sayıda kullanım durumu için büyük ölçüde neredeyse ihmal edilebilir seviyelere düştü.

Ayrıca, eğitim maliyetleri son birkaç yılda yılda on kat azaldı. Örneğin, 2017'de ResNet-50 gibi bir görüntü sınıflandırıcıyı genel bir bulutta eğitmenin maliyeti yaklaşık 1,000 ABD dolarıydı, ancak 2019'da maliyet önemli ölçüde düşerek yaklaşık 10 ABD dolarına düştü.

Bu bulgular, bir OpenAI tarafından hazırlanan 2020 raporuAynı görevi gerçekleştirmek için bir AI modelini eğitmek için gereken bilgi işlem gücü miktarının, 16'den bu yana her 2012 ayda bir iki kat azaldığını tespit etti.

Ayrıca, ARK raporu azalan AI eğitim maliyetlerini vurgular. Rapor, GPT-2030 seviyeli bir modelin eğitim maliyetinin 3'deki 30$'a kıyasla 450,000'a kadar 2022$'a düşeceğini tahmin ediyor.

AI Eğitim Maliyetlerinin Düşmesine Katkıda Bulunan Faktörler

AI teknolojileri gelişmeye devam ettikçe AI modellerini eğitmek daha ucuz ve daha kolay hale geliyor ve bu da onları daha geniş bir işletme yelpazesi için daha erişilebilir hale getiriyor. Donanım ve yazılım maliyetleri ile bulut tabanlı yapay zeka dahil olmak üzere çeşitli faktörler, yapay zeka eğitim maliyetlerinin düşmesine katkıda bulunmuştur.

Bu faktörleri aşağıda inceleyelim.

1. Donanım

Yapay zeka, yüksek hacimli veri ve hesaplamaları işlemek için özel, yüksek kaliteli, maliyetli donanım gerektirir. NVIDIA, IBM ve Google gibi kuruluşlar, GPU'lar ve TPU'lar yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) iş yüklerini yürütmek için. Yüksek donanım maliyetleri, yapay zekayı geniş ölçekte demokratikleştirmeyi zorlaştırıyor.

Ancak teknoloji ilerledikçe donanım maliyetleri de düşüyor. Göre ARK Invest 2023 raporu, Wright Yasası, aşağıdaki grafikte gösterildiği gibi, AI ile ilgili bilgi işlem birimi (RCU) üretim maliyetlerinin, yani AI eğitim donanım maliyetlerinin yıllık %57 oranında azalması gerektiğini ve bunun da 70 yılına kadar AI eğitim maliyetlerinde %2030'lik bir azalmaya yol açacağını öngörüyor.

2. Yazılım

AI yazılımı eğitim maliyetleri şu şekilde düşürülebilir: 47% yıllık artan verimlilik ve ölçeklenebilirlik sayesinde. Gibi yazılım çerçeveleri TensorFlow ve PyTorch geliştiricilerin dağıtılmış sistemler üzerinde karmaşık derin öğrenme modellerini yüksek performansla eğitmelerini, zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmelerini sağlar.

Ayrıca, önceden eğitilmiş büyük modeller Başlangıçv3 or ResNet ve transfer öğrenme teknikleri, geliştiricilerin mevcut modelleri sıfırdan eğitmek yerine ince ayar yapmalarına olanak tanıyarak maliyetlerin azaltılmasına da yardımcı olur.

3. Bulut Tabanlı Yapay Zeka

Bulut tabanlı yapay zeka eğitimi, talep üzerine ölçeklenebilir bilgi işlem kaynakları sağlayarak maliyetleri düşürür. Kullandıkça öde modeliyle, işletmeler yalnızca bilgi işlem kaynakları için ödeme yapar. Ayrıca bulut sağlayıcıları, yapay zeka eğitimini hızlandıran önceden oluşturulmuş yapay zeka hizmetleri sunar.

Örneğin, Azure Makine Öğrenimi hızlı model geliştirme ve uygulamaya izin veren tahmine dayalı analitik için bulut tabanlı bir hizmettir. Esnek bilgi işlem kaynakları ve bellek sunar. Kullanıcılar, bilgi işlem performanslarını artırmak için hızla binlerce GPU'ya ölçeklenebilir. Kullanıcıların önceden yapılandırılmış yapay zeka ortamlarında web tarayıcıları aracılığıyla çalışmasına olanak tanıyarak kurulum ve kurulum ek yükünü ortadan kaldırır.

Düşen AI Eğitim Maliyetlerinin Etkisi

AI eğitiminin azalan maliyetleri, çeşitli endüstriler ve alanlar için önemli etkilere sahiptir ve bu da yenilikçiliğin ve rekabet gücünün artmasına neden olur.

Aşağıda bunlardan birkaçını tartışalım.

1. Sofistike Yapay Zeka Sohbet Robotlarının Kitlesel Kabulü

AI sohbet robotları, azalan AI maliyetleri nedeniyle artıyor. Özellikle OpenAI'nin geliştirilmesinden sonra ChatGPT ve GPT 4 (Generative Pre-trained Transformer), benzer veya daha iyi yeteneklere sahip yapay zeka sohbet botları geliştirmek isteyen şirketlerin sayısında gözle görülür bir artış oldu.

Örneğin, Kasım 2022'de kullanıma sunulmasından beş gün sonra ChatGPT, 1 milyon kullanıcıya ulaştı. Bugün, modeli geniş ölçekte çalıştırmanın maliyeti sorgu başına yaklaşık 01 ABD Doları olmasına rağmen, Wright Yasası 2030 yılına kadar ChatGPT'ye benzer sohbet robotu uygulamalarının çok daha ucuza çok büyük ölçekte konuşlandırılabileceğini (tahmini bir milyar sorgu çalıştırmak için 650 ABD Doları) öngörüyor. Google Arama'ya eşdeğer, günde 8.5 milyar aramayı işleme potansiyeline sahip.

2. Üretken Yapay Zekanın Artan Kullanımı

Yapay zeka eğitiminin azalan maliyetleri, üretken yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesinde ve uygulanmasında bir artışa yol açtı. 2022'de DALL-E 2, Meta Make-A-Video ve Stable Diffusion gibi yenilikçi üretken yapay zeka araçlarının kullanıma sunulmasıyla üretken yapay zeka kullanımında önemli bir artış oldu. 2023'te GPT-4 şeklinde çığır açan bir modele çoktan tanık olduk.

Görüntü ve metin oluşturmanın yanı sıra üretken yapay zeka, geliştiricilerin kod yazmasına yardımcı oluyor. GitHub Copilot gibi programlar, bir kodlama görevinin yarı sürede tamamlanmasına yardımcı olabilir.

3. Eğitim Verilerinin Daha İyi Kullanımı

Azalan yapay zeka eğitim maliyetlerinin, makine öğrenimi eğitim verilerinin daha iyi kullanılmasına olanak sağlaması bekleniyor. Örneğin, ARK Invest 2023 raporu 2030 yılına kadar, GPT-57'ten (720B parametreleri) 3 kat daha fazla parametre ve 175 kat daha fazla belirteç içeren bir modeli eğitmenin maliyetinin 17 milyar dolardan 600,000 dolara düşeceğini tahmin ediyor.

Veri kullanılabilirliği ve kalitesi, bu düşük maliyetli bilgi işlem dünyasında gelişmiş makine öğrenimi modelleri geliştirmek için birincil sınırlayıcı faktör olacaktır. Bununla birlikte, eğitim modelleri tahmini 162 trilyon kelimeyi veya 216 trilyon jetonu işleme kapasitesini geliştirecektir.

AI'nın geleceği çok umut verici görünüyor. Yapay zeka alanındaki son trendler ve araştırmalar hakkında daha fazla bilgi edinmek için şu adresi ziyaret edin: Unite.ai.