Her İşletme için Özel LLM’ler? DeepSeek Yol Gösteriyor

Bir zamanlar teknoloji çağrısı “herkese cep telefonları” idi ve gerçekten de mobil iletişim iş dünyasını ve dünyayı değiştirdi. Bugün, buna eşdeğer bir çağrı, herkesin AI uygulamalarına erişmesini sağlamaktır. Ancak AI’nin gerçek gücü, onu işletmelerin ve organizasyonların özel ihtiyaçları için kullanmaktır. Çinli startup DeepSeek’in açtığı yol, AI’nin herkes tarafından, özellikle de sınırlı bütçeye sahip olanlar tarafından, özel ihtiyaçlarını karşılamak için nasıl kullanılacağını gösteriyor. Aslında, daha düşük maliyetli AI’nin ortaya çıkması, AI çözümlerinin birçok küçük işletme ve organizasyon için maliyet gereksinimleri nedeniyle genellikle erişilemez olmasının derinlemesine yerleşmiş desenini değiştirecek gibi görünüyor.

LLM’ler – veya曾- pahalı bir girişimdir, büyük miktarda veriye erişim, verileri işleyecek güçlü bilgisayarlar ve modeli eğitmek için zaman ve kaynaklar gerektirir. Ancak bu kurallar değişiyor. DeepSeek, kendi LLM’sini ve bir ChatGPT türü uygulamayı, benzer sistemleri Amerikalı ve Avrupalı şirketlerin inşa ettiği kadar büyük bir yatırım olmadan geliştirdi. DeepSeek’in yaklaşımı, LLM geliştirme için küçük organizasyonlar için bir pencere açıyor. Aslında, küçük organizasyonların kendi özel amaçları için kendi LLM’lerini geliştirebilecekleri gün uzak değil.

DeepSeek, gerçekten de maliyeti konusunda tartışma konusu olsa da, sadece maliyet değil, onu ve benzer modelleri ayıran şey. Daha az gelişmiş çipler ve daha odaklanmış bir eğitim yaklaşımı kullandı. ABD ihracat kısıtlamalarına tabi bir Çin şirketi olarak, DeepSeek, genellikle LLM geliştirme için kullanılan advanced Nvidia çiplerine erişemedi ve bu nedenle daha az güçlü Nvidia (NVDA ) H-800 çiplerini kullanmak zorunda kaldı.

Bu güç eksikliğini telafi etmek için DeepSeek, LLM geliştirme için farklı, daha odaklanmış ve doğrudan bir yaklaşım benimsedi. Bir modeli büyük miktarda veriyle beslemek ve hesaplama gücüne güvenmek yerine, DeepSeek eğitimini daralttı, küçük miktarda yüksek kaliteli “soğuk başlangıç” verisi kullandı ve IRL (iteratif pekiştirme öğrenimi) uyguladı. Bu odaklanmış yaklaşım, modelin daha hızlı öğrenmesini, daha az hata yapmasını ve daha az hesaplama gücünü boşa harcamasını sağlar.

Benzer şekilde, ebeveynlerin bir bebeğin belirli hareketlerini yönlendirmesi gibi, AI modellerini eğiten veri bilimcileri de belirli görevler ve sonuçlar için en gerekli olan şeylere odaklanırlar. Bu tür modeller, daha geniş LLM’ler gibi ChatGPT kadar geniş bir uygulama alanı olmayabilir, ancak belirli uygulamalar için güvenilir olabilir ve bunları precis ve verimli bir şekilde gerçekleştirebilir. DeepSeek’in eleştirmenleri bile, geliştirme yaklaşımının verimliliği önemli ölçüde artırdığını ve çok daha az kaynakla daha fazla şey yapmasını sağladığını kabul ediyor.

Bu yaklaşım, AI’ye en iyi girdileri vererek, en akıllı ve verimli şekilde ilerlemesini sağlamak ve herhangi bir organizasyon için kendi özel ihtiyaçları ve görevleri için bir LLM geliştirmek isteyenler için değerli olabilir. İlk adım, doğru veriyle başlamaktır. Örneğin, satış ve pazarlama ekiplerine yardımcı olmak için AI kullanmak isteyen bir şirket, modelini satış konuşmaları, stratejileri ve metriklerine odaklanan bir veriseti ile eğitmelidir. Bu, modelin gereksiz bilgilere zaman ve hesaplama gücünü boşa harcamasını engeller.

Ayrıca, eğitim aşamalı olarak yapılmalıdır, böylece model her görevi veya kavramı ustalaşmadan bir sonrakine geçmez. Bu, bir bebeği yetiştirirken de geçerli olan, kaynakları boşa harcamadan ve sürtüşmeyi azaltan, rehberlik edilen, adım adım bir yaklaşımı benimsemek demektir. Son olarak, bu yaklaşım hem bebek insanlarda hem de AI modellerinde, yinelemeli bir iyileşme sağlar. Model daha fazla şey öğrenirse, yetenekleri gelişir.

Bu yaklaşım, maliyetleri düşürür, AI projelerinin kaynak israfına dönüşmesini engeller ve küçük ekiplere ve organizasyonlara daha erişilebilir hale getirir. Ayrıca, AI modellerinin performansı daha hızlı gelişir ve modeller, gereksiz veriyle boğulmadığı için yeni bilgilere ve değişen iş ihtiyaçlarına uyum sağlamak için daha kolay ayarlanabilir.

DeepSeek’in ve daha düşük maliyetli, daha verimli AI dünyasının ortaya çıkması, AI sektörü için genel olarak olumlu bir gelişmedir. AI’nin daha büyük verimliliği ve daha düşük maliyeti, en azından belirli uygulamalar için, AI’nin daha fazla kullanılmasına yol açacak ve bu da gelişimi, geliştiricilerden çip üreticilerine ve son kullanıcılara kadar herkes için sürdürecek. Aslında, DeepSeek, Jevons Paradoksunu gösteriyor – daha fazla verimlilik, bir kaynağın daha az kullanılmasına değil, daha fazla kullanılmasına yol açar. Bu eğilim devam edecek gibi görünüyor ve AI’yi özel ihtiyaçlarını karşılamak için kullanan küçük işletmeler, büyüme ve başarı için daha iyi bir konumda olacaklar.