AI Eğitim Maliyetleri Devam Eden Düşüşte

Yüksek AI eğitim maliyetleri, birçok şirketin AI teknolojisini uygulamamasının önemli bir engelidir. 2017 Forrester Consulting Raporuna göre, şirketlerin %48’i yüksek teknoloji maliyetlerini AI sürümlü çözümleri uygulamamanın temel nedenlerinden biri olarak vurgulamıştır.

Ancak son gelişmeler, AI eğitim maliyetlerinin hızla düştüğünü ve bu eğilimin gelecekte devam edeceğini göstermiştir. ARK Invest Big Ideas 2023 raporuna göre, GPT-3 düzeyinde performans gösteren büyük bir dil modelinin eğitim maliyetleri 2020’de 4,6 milyon dolar iken 2022’de 450.000 dolara düşmüştür, bu da yılda %70’lik bir azalma anlamına gelmektedir.

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

AI Eğitim Maliyetleri Zaman İçinde Nasıl Değişti?

ARK Invest 2020 araştırmasına göre, derin öğrenme modellerinin eğitim maliyeti, Moore Kanunu’ndan 50 kat daha hızlı iyileşmektedir. Aslında, bir AI çıkarım sisteminin çalıştırılması ile ilgili maliyet, birçok kullanım durumu için几乎 sıfıra indirilmiştir.

Ayrıca, eğitim maliyetleri son birkaç yıldır yılda on kat düşmüştür. Örneğin, 2017’de bir resim sınıflandırıcı gibi ResNet-50’u bir kamu bulutunda eğitmek yaklaşık 1.000 dolar maliyetlendirirken, 2019’da maliyet önemli ölçüde 10 dolara düşmüştür.

Bu bulgular, 2020’de OpenAI tarafından yayınlanan bir raporu desteklemektedir. Bu raporda, bir AI modelini aynı görevi gerçekleştirmek için gerekli olan hesaplama gücünün 2012’den bu yana her 16 ayda iki katına düştiği belirtilmiştir.

Furthermore, ARK raporunu vurgulamaktadır. Rapor, 2030 yılına kadar GPT-3 düzeyinde bir modelin eğitim maliyetinin 30 dolara düşeceğini öngörmektedir.

GPT-3 düzeyinde performans için eğitim maliyeti – ARK Invest Big Ideas 2023

AI Eğitim Maliyetlerinin Düşmesine Katkıda Bulunan Faktörler

AI modellerini eğitmek, AI teknolojileri geliştikçe daha ucuz ve daha kolay hale gelmektedir. Donanım ve yazılım maliyetleri ile bulut tabanlı AI gibi çeşitli faktörler, AI eğitim maliyetlerinin düşmesine katkıda bulunmuştur.

Bu faktörleri aşağıda inceleyelim.

1. Donanım

AI, yüksek hacimli veri ve hesaplamaları işlemek için özel yüksek maliyetli donanıma ihtiyaç duyar. NVIDIA, IBM ve Google gibi şirketler, GPUs ve TPUs sağlar. Yüksek donanım maliyetleri, AI’yi geniş ölçekte demokratikleştirmeyi zorlaştırır.

Ancak teknoloji ilerledikçe, donanım maliyetleri düşmektedir. ARK Invest 2023 raporuna göre, Wright Kanunu, AI göreli hesap birimi (RCU) üretim maliyetlerinin, yani AI eğitim donanımı maliyetlerinin, yılda %57 oranında düşmesini öngörmektedir. Bu da 2030 yılına kadar AI eğitim maliyetlerinin %70 oranında azalmasına yol açacaktır.

AI eğitim donanım maliyeti – ARK Invest Big Ideas 2023

2. Yazılım

AI yazılım eğitim maliyetleri, verimliliği ve ölçeklenebilirliği artırmak yoluyla %47 oranında azaltılabilir. TensorFlow ve PyTorch gibi yazılım çerçeveleri, geliştiricilerin dağıtılmış sistemlerde yüksek performansla karmaşık derin öğrenme modellerini eğitmelerine olanak tanır. Bu, zaman ve kaynakları tasarruf sağlar.

Ayrıca, büyük önceden eğitilmiş modeller ve aktarım öğrenimi teknikleri de maliyetleri azaltmaya yardımcı olur. Geliştiriciler, modelleri sıfırdan eğitmek yerine mevcut modelleri ince ayarlayabilirler.

AI yazılım eğitim maliyeti – ARK Invest Big Ideas 2023

3. Bulut Tabanlı Yapay Zeka

Bulut tabanlı AI eğitimi, ölçeklenebilir hesaplama kaynakları sağlamak suretiyle maliyetleri azaltır. “Ödeyerek kullan” modeli ile şirketler yalnızca kullandıkları hesaplama kaynakları için ödeme yapar. Ayrıca, bulut sağlayıcıları, AI eğitimini hızlandıran önceden oluşturulmuş AI hizmetleri sunar.

Örneğin, Azure Machine Learning, öngörülü analiz için bir bulut tabanlı hizmettir. Hızlı model geliştirme ve uygulama sağlar. Esnek hesaplama kaynakları ve bellek sunar. Kullanıcılar, hesaplama performansını artırmak için binlerce GPU’ya hızlı bir şekilde ölçeklenebilir.

AI Eğitim Maliyetlerindeki Azalmanın Etkisi

AI eğitim maliyetlerindeki azalma, çeşitli endüstriler ve alanlar için önemli sonuçlar doğurmuştur. İnovasyon ve rekabet gücü artmıştır.

Bunlardan birkaçını aşağıda tartışalım.

1. Gelişmiş AI Chatbot’ların Toplu Benimsenmesi

AI chatbot’lar, düşen AI maliyetleri nedeniyle yükseliştedir. Özellikle OpenAI’nin ChatGPT ve GPT-4’ünün (Generative Pre-trained Transformer) geliştirilmesinden sonra, benzer veya daha iyi yeteneklere sahip AI chatbot’lar geliştirmek isteyen şirketlerin sayısı belirgin bir şekilde artmıştır.

Örneğin, Kasım 2022’de piyasaya sürülmesinden beş gün sonra, ChatGPT 1 milyon kullanıcıya ulaştı. Bugün, modeli büyük ölçekte çalıştırma maliyeti yaklaşık 0,01 dolar iken, Wright Kanunu, 2030 yılına kadar ChatGPT benzeri chatbot uygulamalarının çok daha ucuz bir şekilde (tahmini 650 dolar) büyük ölçekte dağıtılacağını öngörmektedir.

Milyarca sorgu için AI çıkarım maliyeti – ARK Invest Big Ideas 2023

2. Oluşturucu AI’nin Artan Kullanımı

AI eğitim maliyetlerindeki azalma, oluşturucu AI teknolojilerinin geliştirilmesinde ve uygulanmasında bir patlamaya yol açmıştır. 2022’de, DALL-E 2, Meta Make-A-Video ve Stable Diffusion gibi yenilikçi oluşturucu AI araçlarının tanıtılmasıyla oluşturucu AI’nin kullanımı önemli ölçüde artmıştır. 2023’te, GPT-4 gibi bir modelle alreadye bir ilerleme gördük.

Görüntü ve metin oluşturmanın yanı sıra, oluşturucu AI, geliştiricilerin kod yazmasına yardımcı olmaktadır. GitHub Copilot gibi programlar, kodlama görevlerini yarı zamanında tamamlayabilir.

Kodlama görevlerini tamamlama süresi – ARK Invest Big Ideas 2023

3. Eğitim Verilerinin Daha İyi Kullanımı

AI eğitim maliyetlerindeki azalma, makine öğrenimi eğitim verilerinin daha iyi kullanılmasına olanak sağlayacaktır. Örneğin, ARK Invest 2023 raporuna göre, 2030 yılına kadar, GPT-3’ten (175 milyar parametre) 57 kat daha fazla parametre ve 720 kat daha fazla token ile eğitilmiş bir modelin maliyeti 17 milyar dolardan 600.000 dolara düşecektir.

Veri erişilebilirliği ve kalitesi, gelişmiş makine öğrenimi modelleri geliştirmenin temel sınırlayıcı faktörü olacaktır. Ancak, modeller 162 trilyon kelime veya 216 trilyon tokeni işleyebilecek kapasite geliştirecektir.

AI’nin geleceği çok umut verici görünüyor. AI alanında son trendleri ve araştırmaları öğrenmek için Unite.ai‘yi ziyaret edin.