William Falcon, Lightning AI’nin Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Lightning AI, PyTorch Lightning’in yaratıcısıdır, bu bir frameworktir ve AI modellerinin eğitimi ve fine-tuning için tasarlanmıştır, ayrıca Lightning AI Studio’da bulunmaktadır. PyTorch Lightning ilk olarak William Falcon tarafından 2015 yılında Columbia Üniversitesi’nde geliştirilmiştir. Daha sonra 2019 yılında NYU ve Facebook (META ) AI Research’te doktora eğitimi sırasında Kyunghyun Cho ve Yann LeCun’un rehberliğinde açık kaynak olarak yayınlanmıştır. 2023 yılında Lightning AI, Lightning AI Studio’yu lanç etti, bu bir bulut platformudur ve AI modellerini direkt olarak bir tarayıcıdan kodlama, eğitim ve dağıtma imkanı sağlar ve herhangi bir kurulum gerektirmez.

Bugün itibariyle PyTorch Lightning 130 milyondan fazla indirilmiştir ve AI Studio 150.000’den fazla kullanıcıya hizmet vermektedir ve yüzlerce şirket tarafından desteklenmektedir.

Sizi PyTorch Lightning’i yaratmaya iten şey nedir ve bu nasıl Lightning AI’nin kurulmasına yol açmıştır?

PyTorch Lightning’in yaratıcısı olarak, veri bilimini mühendislikten ayırmak için bir çözüm geliştirmek istedim, böylece AI geliştirme daha erişilebilir ve verimli hale gelmiştir. Bu vizyon, Columbia Üniversitesi’ndeki lisans eğitimim, NYU’daki doktora eğitimim ve Facebook AI Research’teki çalışmam sırasında oluşmuştur. PyTorch Lightning, hem akademik hem endüstriyel alanda hızlı bir şekilde popülerlik kazanmıştır, bu da beni 2019 yılında Lightning AI (ilk olarak Grid.ai) kurmaya yöneltmiştir. Amacımız, “yapay zeka için bir işletim sistemi” yaratmaktı, bu sistem AI geliştirme ekosistemini birleştirecekti. PyTorch Lightning’den Lightning AI’ye olan bu evrim, AI geliştirme sürecini basitleştirmeye, geliştirmeden üretime kadar tüm AI yaşam döngüsünü hızlandırmaya olan bağlılığımızı yansıtmaktadır. Lightning AI platformu, bu vizyonun sonucudur ve AI geliştirme sürecini, karmaşık alt teknolojilere derin bir anlayış gerektirmeden, bir araba sürmek kadar basit hale getirmeyi amaçlamaktadır.

Grid.ai’den Lightning AI’ye geçişin hikayesini paylaşabilir misiniz ve bu evrimi yönlendiren vizyon nedir?

Grid.ai’den Lightning AI’ye geçiş, AI geliştirme ekosisteminin sadece ölçeklenebilir bir eğitim çözümü değil, daha fazlasına ihtiyaç duyduğu anlaşılmasıyla gerçekleşmiştir. İlk olarak 2020 yılında Grid.ai’yi lanç ettik ve bulut tabanlı model eğitimi odaklı çalışmaya başladık. Ancak şirket büyüdükçe ve kullanıcı geri bildirimlerini dinledikçe, AI geliştirme sürecinin parçalı ve zaman alıcı doğasını ele alan, kapsamlı ve uçtan uca bir platforma ihtiyaç duyulduğunu fark ettik. Bu anlayış, Lightning AI’nin yaratılmasına yol açmıştır, bu birleşik bir çözümdür ve sadece eğitim değil, hizmet verme ve AI yaşam döngüsünün diğer kritik bileşenlerini de içerir. Evrimimiz, AI geliştirme sürecini basitleştirmeye ve hızlandırmaya yönelik bir vizyonu yansıtmaktadır, bu da makine öğrenimi girişimlerinde gereken zamanı ve kaynakları azaltmayı amaçlamaktadır ve araçlarımıza güvenen geliştiriciler topluluğuna olan borcumuzu ödemeyi amaçlamaktadır.

AI geliştirme geleceğini nasıl görüyorsunuz ve Lightning AI bu geleceği şekillendirmede nasıl bir rol oynuyor?

AI geliştirme geleceğinin, AI geliştirmenin herkes için erişilebilir ve demokratikleşmiş olacağı bir gelecek olacağını hayal ediyorum, sadece büyük teknoloji şirketleri veya uzman araştırmacılar için değil. Lightning AI’de, AI yaşam döngüsünü basitleştiren bir platform yaratmaya çalışıyoruz, bu sayede AI uygulamaları geliştirmek, bir web sitesi oluşturmak kadar kolay hale gelecektir, bu da kapsamlı mühendislik bilgisi veya pahalı altyapı gerektirmez. AI geliştirme süreçlerinin karmaşıklıklarını ele alan araçlar sağlayarak, AI fikirlerini hızlı ve verimli bir şekilde hayata geçirmelerini sağlayarak, yeni bir yenilik dalgası yaratmayı amaçlıyoruz. Lightning AI, bu değişimin katalizörü olmayı amaçlamaktadır, böylece bireyler ve tüm boyutlardaki organizasyonlar AI fikirlerini hayata geçirebileceklerdir. Son olarak, AI’nin tüm endüstrilerde problem çözme için evrensel bir araç haline geldiği bir gelecek görüyoruz ve Lightning AI bu vizyonun gerçeğe dönüşmesine öncülük etmektedir.

PyTorch Lightning ile AI araştırmalarında boilerplate kodları azaltmaya çalıştınız. Gelişmiş araştırmacıların esneklik gereksinimlerini nasıl dengeliyorsunuz?

PyTorch Lightning ile yaklaşımımız, basitlik ve esneklik arasında bir denge kurmaktır. Çerçevenin boilerplate kodları ortadan kaldırmasını ve en iyi uygulamaları standartlaştırmayı amaçladık, bu da geliştirme hızını artırır ve hataları azaltır. Ancak, gelişmiş araştırmacıların fonksiyonelliği özelleştirme ve genişletme ihtiyacının farkındayız. Bu nedenle, araştırmacıların varsayılan davranışları gerektiğinde kolayca geçersiz kılmasına olanak tanıyan modüler bir mimari ile tasarladık. Ortak görevler için yüksek seviyeli soyutlamalar sunuyoruz, ancak aynı zamanda eğitim sürecini tam olarak kontrol etmelerine olanak tanıyan düşük seviyeli API’ler de sunuyoruz. Bu tasarım felsefesi, başlangıçta hızlı bir şekilde başlamalarına olanak tanır, ancak deneyimli araştırmacılar da karmaşık, özel mantık uygulayabilir. Son olarak, AI geliştirme sürecinin sıkıcı yönlerini ortadan kaldırmayı amaçlıyoruz, ancak yaratıcılığı veya yeniliği kısıtlamıyoruz. Bu denge, AI araştırmalarını ilerletmek ve daha geniş bir geliştirici ve bilim insanı topluluğuna erişilebilir kılmak için kritik olduğunu düşünüyoruz.

AI geliştirme alanında önümüzdeki birkaç yıl içinde beklediğiniz en önemli teknolojik gelişmeler nelerdir ve Lightning AI bu gelişmelere nasıl hazırlanıyor?

Önümüzdeki yıllarda, AI geliştirme alanında devrim niteliğinde değişikliklere yol açacak önemli ilerlemeler bekliyorum. Daha verimli eğitim yöntemleri, geliştirilmiş model sıkıştırma teknikleri ve çok modlu öğrenmede đột phálar göreceğiz. Edge AI ve federated learning, daha fazla gizlilik koruması ve kaynak verimliliği için önem kazanacaktır. Lightning AI olarak, bu değişikliklere hazırlanmak için esnek ve ölçeklenebilir bir platform oluşturuyoruz. Farklı donanım hızlandırıcıları, özel AI çipleri de dahil olmak üzere, çeşitli hesaplama ortamlarını destekleyecek araçlar geliştiriyoruz. Ayrıca, yeni algoritmalar ve yöntemler ortaya çıktıkça bunları entegre etmek için araştırma ve geliştirmeye yatırım yapıyoruz. Amacımız, sadece bu ilerlemelerle aynı hızda ilerlemek değil, aynı zamanda bu yenilikçi AI yeteneklerine erişimi demokratikleştirmektir, böylece bu yetenekler sadece büyük teknoloji şirketlerinde değil, tüm seviyedeki araştırmacılar ve geliştiriciler için de erişilebilir olacaktır.

Askeri hizmet, akademik ve girişimci deneyimlerinizi nasıl liderlik tarzınıza yansıttınız?

Özel operasyonlardaki deneyimim, belirsizlik içinde navigasyon yapma, sınırlı bilgiyle karar verme ve zorlu ortamlarda takım morali koruma becerileri kazandırdı – bunlar, öngörülemez bir startup ortamında faydalı olan becerilerdir. Akademik deneyimim, yenilikçi araştırmaya ve geliştirmeye olan derin saygımı pekiştirdi. Girişimcilik, pazar ihtiyaçlarını tanıma ve yenilikçi fikirleri pratik çözümlere dönüştürme becerisi kazandırdı. Venezuelalı bir göçmen ve ABD askeri veteranı olarak, küresel bir perspektife sahip oldum ve bu, Lightning AI’deki işe alım uygulamalarımı etkiledi, burada çeşitliliği önceliklendiriyoruz ve tipik bir “Silicon Valley” kültüründen kaçınıyoruz.

Bu deneyimler, şirketimizi ve AI geliştirme sürecini yönetirken kapsamlı bir bakış açısı kazanmama yardımcı oldu, teknoloji yeniliğini etik考虑lerle ve toplumsal etkiye dengelemeye çalışıyorum. Sadece AI geliştirmek değil, toplumun çıkarına olan teknoloji yaratmak önemlidir, aynı zamanda kapsayıcı bir ortamı teşvik ediyoruz, burada çeşitli yetenekler gelişebilir. Bu deneyimler, AI’yi demokratikleştirmeye yönelik araçlar yaratma inancımı pekiştirdi, böylece AI sadece uzman araştırmacılar için değil, daha geniş bir geliştirici ve yenilikçi topluluğu için erişilebilir hale gelecektir.

AI’nin önemli bir toplumsal etkiye sahip olabileceğini belirttiniz. Lightning AI, AI’yi toplumsal iyiye nasıl kullanıyor ve bunun örnekleri nelerdir?

Lightning AI olarak, AI’yi toplumsal iyiye kullanmaya derin bir bağlılığımız vardır ve açık kaynaklı olmanın anahtar olduğuna inanıyoruz. AI’yi erişilebilir ve şeffaf hale getirerek, teknolojiyi demokratikleştirmekte ve sadece birkaç büyük şirketin elinde olmasını önlemektedir. Açık kaynaklı yaklaşımımız, dünya çapındaki araştırmacılar, geliştiriciler ve organizasyonların AI modellerini geliştirmesine ve iyileştirmesine olanak tanır, bu da inovasyonu ve işbirliğini teşvik eder. Bu şeffaflık, AI’deki etik endişeleri ve önyargıları ele almak için kritiktir, çünkü kullanılan veri kümeleri ve algoritmaların incelenmesine olanak tanır.

AI teknolojimizin, sağlık projelerinden erken hastalık teşhisine, çevre girişimlerinden iklim değişikliği araştırmalarına kadar çeşitli alanlarda toplumsal etki için kullanıldığını gördük. AI geliştirme sürecini basitleştiren araçlar sağlayarak, daha fazla insanın toplumsal sorunlara çözümler yaratmasını sağlıyoruz. Ayrıca, işe alım politikamızda çeşitliliği teşvik etmek, AI’nin tüm toplum için faydalı olmasını sağlamak için önemlidir. Son olarak, AI’yi toplumsal iyiye kullanma taahhüdümüz, AI’nin sadece seçilen birkaç kişi için değil, tüm toplum için faydalı olmasını sağlar.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, okuyucular daha fazla bilgi edinmek için Lightning AI veya William Falcon websitesini ziyaret edebilirler.