Yapay Zeka Eğitim Maliyetleri Neden Azalıyor?

Yüksek yapay zeka eğitim maliyetleri, birçok şirketin yapay zeka teknolojisini uygulamalarını engelleyen önemli bir engel olmuştur. 2017 Forrester Consulting Raporu’na göre, şirketlerin %48’i yüksek teknoloji maliyetlerini yapay zeka destekli çözümleri uygulamamak için birincil neden olarak göstermiştir.

Ancak, yakın zamanda yapılan gelişmeler, yapay zeka eğitim maliyetlerinin hızla azaldığını 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 dolardan 2022’de 450.000 dolara düşmüştür, bu da yılda %70’lik bir azalma anlamına gelir.

Yapay zeka eğitim maliyetlerindeki bu eğilimi daha da inceleyelim ve bu azalmaya katkıda bulunan faktörleri tartışalım.

Yapay Zeka Eğitim Maliyetleri Nasıl Değişti?

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

Daha da önemlisi, eğitim maliyetleri son birkaç yılda yılda on kat azalma göstermiştir. Örneğin, 2017’de, bir resim sınıflandırıcı gibi ResNet-50’u bir kamu bulutunda eğitmek yaklaşık 1.000 dolar maliyetindeyken, 2019’da bu maliyet önemli ölçüde 10 dolara düşmüştür.

Bu bulgular, 2020’de OpenAI tarafından yapılan bir raporda da desteklenmektedir. Bu raporda, bir yapay zeka modelinin aynı görevi gerçekleştirmek için gereken hesaplama gücünün 2012’den bu yana her 16 ayda iki kat azalma gösterdiği belirtilmiştir.

Ayrıca, ARK raporunda yapay zeka eğitim maliyetlerindeki azalmaya dikkat çekilmektedir. Rapor, 2030 yılına kadar GPT-3 düzeyinde bir modelin eğitim maliyetinin 450.000 dolardan 30 dolara düşeceğini öngörmektedir.

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

Yapay Zeka Eğitim Maliyetlerindeki Azalmanın Nedenleri

Yapay zeka modellerini eğitmek, yapay zeka teknolojileri geliştikçe daha ucuz ve kolay hale gelmektedir. Donanım ve yazılım maliyetleri ile bulut tabanlı yapay zeka gibi çeşitli faktörler, yapay zeka eğitim maliyetlerindeki azalmaya katkıda bulunmuştur.

Bu faktörleri aşağıda inceleyelim.

1. Donanım

Yapay zeka, yüksek hacimli veri ve hesaplamaları işlemek için özel yüksek maliyetli donanıma ihtiyaç duyar. NVIDIA (NVDA ), IBM ve Google (GOOGL ) gibi şirketler, yüksek performanslı hesaplamaları gerçekleştirmek için GPU’lar ve TPU’lar sağlar. Yüksek donanım maliyetleri, yapay zekayı geniş ölçekte demokratikleştirmeyi zorlaştırır.

Ancak, teknoloji ilerledikçe donanım maliyetleri azalmaktadır. ARK Invest 2023 raporuna göre, Wright Kanunu, yapay zeka eğitim donanım maliyetlerinin yılda %57 oranında azalacağını öngörerek, 2030 yılına kadar yapay zeka eğitim maliyetlerinin %70 oranında azalmasına neden olacağını belirtmiştir.

Yapay zeka eğitim donanım maliyeti – ARK Invest Big Ideas 2023

2. Yazılım

Yapay zeka yazılım eğitim maliyetleri, verimlilik ve ölçeklenebilirlik artışı sayesinde yılda %47 oranında azaltılabilir. TensorFlow ve PyTorch gibi yazılım çerçeveleri, geliştiricilerin dağıtılmış sistemlerde yüksek performanslı derin öğrenme modellerini eğitmelerine olanak tanır, böylece zaman ve kaynak tasarrufu sağlar.

Ayrıca, Inceptionv3 veya ResNet gibi büyük önceden eğitilmiş modeller ve aktarım öğrenimi teknikleri, geliştiricilerin modelleri sıfırdan eğitmek yerine mevcut modelleri ince ayarlamalarına olanak tanıyarak maliyetleri azaltmaya yardımcı olur.

Yapay zeka yazılım eğitim maliyeti – ARK Invest Big Ideas 2023

3. Bulut Tabanlı Yapay Zeka

Bulut tabanlı yapay zeka eğitimi, ölçeklenebilir hesaplamalı kaynakları talebe göre sağlar. Ödemeli modelle, şirketler yalnızca kullandıkları hesaplamalı kaynaklar için ödeme yapar. Ayrıca, bulut sağlayıcıları, yapay zeka eğitimini hızlandıran önceden oluşturulmuş yapay zeka hizmetleri sunar.

Örneğin, Azure Machine Learning, öngörülü analiz için bir bulut tabanlı hizmettir. Esnek hesaplamalı kaynaklar ve bellek sunar. Kullanıcılar, hesaplama performansını artırmak için binlerce GPU’ya hızla ölçeklenebilir. Kullanıcılar, önceden yapılandırılmış yapay zeka ortamlarında web tarayıcıları aracılığıyla çalışabilir, böylece kurulum ve yüklemeyi ortadan kaldırır.

Azalan Yapay Zeka Eğitim Maliyetlerinin Etkisi

Azalan yapay zeka eğitim maliyetleri, çeşitli sektörler ve alanlar için önemli sonuçlar doğurmakta ve inovasyonu ve rekabeti artırmaktadır.

Bunlardan bazılarını aşağıda tartışalım.

1. Gelişmiş Yapay Zeka Chatbot’larının Toplu Benimsenmesi

Yapay zeka chatbot’ları, azalan yapay zeka maliyetleri nedeniyle yükselişte. Özellikle OpenAI’nin ChatGPT ve GPT-4’ünün (Üretken Önceden Eğitilmiş Dönüştürücü) geliştirilmesinden sonra, benzer veya daha iyi yeteneklere sahip yapay zeka chatbot’ları 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 çalıştırmanın maliyeti yaklaşık 0,01 dolar olarak tahmin edilmektedir. Wright Kanunu, 2030 yılına kadar benzer bir chatbot uygulamasının büyük ölçekte çalıştırma maliyetinin 650 dolara düşeceğini öngörerek, günlük 8,5 milyar arama işleyebilecek potansiyele sahip olacağını belirtmiştir.

Milyar sorgu başına yapay zeka çıkarım maliyeti – ARK Invest Big Ideas 2023

2. Üretken Yapay Zeka Kullanımının Artması

Yapay zeka eğitim maliyetlerindeki azalma, üretken yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesinde ve uygulanmasında bir patlama yaratmıştır. 2022’de, DALL-E 2, Meta Make-A-Video ve Stable Diffusion gibi yenilikçi üretken yapay zeka araçlarının tanıtımı nedeniyle üretken yapay zeka kullanımında önemli bir artış olmuştur. 2023’te, GPT-4 gibi bir modelle alreadye tanıştık.

Resim ve metin oluşturma dışında, üretken yapay zeka, geliştiricilerin kod yazmasına yardımcı olmakta. GitHub Copilot gibi programlar, bir kodlama görevini yarı zamanında tamamlayabilir.

Kodlama görevlerini tamamlama süresi – ARK Invest Big Ideas 2023

3. Eğitim Verilerinin Daha İyi Kullanımı

Azalan yapay zeka eğitim maliyetleri, makine öğrenimi eğitim verilerinin daha iyi kullanılmasına olanak tanıyacaktır. 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 içeren bir modeli eğitmek için gereken maliyet 17 milyar dolardan 600.000 dolara düşecektir.

Veri erişilebilirliği ve kalitesi, düşük maliyetli bir hesaplamalı dünyada gelişmiş makine öğrenimi modelleri geliştirmek için birincil sınırlayıcı faktör olacaktır. Ancak, modeller 162 trilyon kelime veya 216 trilyon tokeni işleyebilecek kapasite geliştirecektir.

Yapay zekanın geleceği çok umut verici görünüyor. Yapay zeka alanındaki son eğilimler ve araştırmalar hakkında daha fazla bilgi edinmek için Unite.ai‘yi ziyaret edin.