Üretken yapay zeka: AWS, başlangıç finansmanıyla trendleri belirliyor
Amazon Web Services (AWS), re:Invent şirket içi fuarında Üretken Yapay Zeka Hızlandırıcı Programını tamamladı. AWS, genç şirketleri desteklemenin yanı sıra teknolojik trendleri belirlemek için de bunu kullanıyor. On haftalık bir süre boyunca 80 start-up, bulut kredilerine, Nvidia, Mistral ve Meta gibi şirketlerin uzmanlığına ve bir uzman ağına erişim sağladı. Bu yılın iki trendi, klasik ince ayardan temel modeller lehine geçiş ve çok aracılı sistemlerin (MAS) artan kullanımıdır.
Reklamcılık
İnce ayardaki azalmaya rağmen çeşitli kullanımlar
Yapay zekanın geliştirilmesinde giderek daha sık kullanılan bir yaklaşım, temel modellerin daha uzun süre eğitilmesine dayanmaktadır. Daha kapsamlı bir veri setine dayanarak geleneksel modellere göre daha derin bir anlayış geliştirirler. Şimdiye kadar yapay zeka sıklıkla tekrarlanan ince ayarlarla iyileştirildi. Bu süreçte önceden eğitilmiş modeller belirli görevlere veya kullanım senaryolarına uyarlanır. Temel modelleri ise tekrarlanan özel ayarlamalara gerek kalmadan çeşitli şekillerde kullanılabilir. Son zamanlarda AWS de portföyünü bu tür teklifleri içerecek şekilde genişletti.
Şimdiye kadar temel modellerin kullanımı, ölçeklenebilirlik ve bilgi işlem gücü eksikliği nedeniyle çoğu zaman mümkün olmuyordu. Başlangıç eğitim maliyetleri daha yüksek olmasına rağmen, tekrarlanan ince ayarlara ilişkin uzun vadeli masraflar ortadan kalkar. İnce ayar yapan eleştirmenlerden biri de yapay zeka şirketi OpenAI'nin kurucu ortağı Andrej Karpathy. İnce ayarın çoğu zaman yalnızca insan değerlendiricilerin etiketlerini taklit ettiğinden ve derinlemesine bir anlayışa olanak sağlamadığından şikayet ediyor. Bu, başlangıçta yapay zekanın potansiyelini belirlemeyi amaçlayan bir özelliktir.
Çoklu ajan sistemleri: Uzmanlaşma sayesinde esneklik
Temel modellerin daha da geliştirilmesine ek olarak, çok etmenli sistemlerin kullanılmasıyla ikinci bir eğilim ortaya çıktı. Bu sistemler, aracı adı verilen, belirli görevlerde uzmanlaşmış ve birleştirildiğinde karmaşık sorunları çözebilen özerk birimlerden oluşur. Monolitik modellerin aksine MAS modüler bir yapıya sahiptir. Bireysel ajanlar kullanım amaçlarına göre esnek bir şekilde eklenebilir, değiştirilebilir veya uyarlanabilir. Her aracı kendi özel görevine göre uyarlandığından ve bu nedenle kapsamlı, pahalı bir model gerektirmediğinden bu sistemler etkilidir.
AWS'nin veri ve makine öğrenimi hizmetlerinden sorumlu başkan yardımcısı Swami Sivasubramanian, MAS'ın değerini esprili bir örnekle gösteriyor: ücretsiz yemekli etkinlikler bulan çok aracılı bir sistem. Bir temsilci öncelikle kullanıcının yemek tercihlerini analiz ederken, ikincisi olayların tarihlerini ve yerlerini değerlendiriyor. Aynı zamanda başka bir temsilci, yemek kalitesine göre restoranlara öncelik verirken, diğerleri rotayı planlayıp kullanıcıyı kaydediyor. Gerekirse ek bir temsilci, kullanıcının arkadaşlarının da bir etkinliğe katılıp katılmadığını kontrol edebilir.
Start-up'lar şirketlere yapay zeka trendleri konusunda rehber olarak hizmet ediyor
AWS Başkan Yardımcısı ve Start-up'ların Küresel Başkanı Jon Jones, bir röportajda “Üretken yapay zeka kalıcı olacak” diye vurguluyor. Şöyle ekliyor: “Teknoloji tarihindeki en büyük trendlerden biri olacak.” Jones, hem AWS'nin hem de diğer şirketlerin, geleceğin teknolojilerini erken bir aşamada belirlemek için start-up'larla çalışmaktan faydalandığını vurguluyor. Bu onların şirketin kendi hedeflerini şekillendirmelerine yardımcı olmalarını sağlar.
(sfe)