20 Yapay Zeka İyileştirme Stratejisi ve Örnekler

Yapay zeka modelleri, veriler, kullanıcı davranışları ve gerçek dünya koşulları değiştikçe sürekli iyileştirme gerektirir. İyi performans gösteren modeller bile, öğrendikleri kalıplar mevcut girdilerle artık eşleşmediğinde sapma gösterebilir, bu da doğrulukta azalmaya ve güvenilmez tahminlere yol açar.

Düzenlemelerdeki, ürün gereksinimlerindeki veya müşteri beklentilerindeki değişiklikler, mevcut modellerin başa çıkmak üzere tasarlanmadığı yeni kısıtlamalar getirebilir.

Model kalitesini korumak, bu nedenle, modeli destekleyen verileri ve davranışını şekillendiren algoritmaları güçlendirmeyi, sistemlerin güncel gereksinimlere bağlı kalmasını, eski varsayımlara değil.

Anahtar stratejileri keşfedin: veri besleme, veri ve algoritma iyileştirme ve yapay zeka ölçeklendirme yasaları ki bu, yapay zeka modellerinizin güncel ve pratik kalmasını sağlayacaktır.

Yapay Zeka Modelinizi İyileştirmenin En İyi 20 Yolu

Yapay zeka modelinizi geliştirmeye yönelik yöntemleri 4 farklı kategoride açıkladık:

Daha Fazla Veri Besleme

Makine öğrenimi modelinizin doğruluğunu artırmanın en yaygın ve etkili yöntemlerinden biri yeni ve taze veriler eklemektir. Araştırmalar, veri seti büyüklüğü ile yapay zeka modeli doğruluğu arasında pozitif bir ilişki olduğunu göstermiştir.¹

Bu nedenle, modelin yeniden eğitilmesinde kullanılan veri setini genişletmek, YZ/ML modellerini iyileştirmenin etkili bir yolu olabilir. Verilerin, dağıtıldığı ortama göre değiştiğinden emin olun. Ayrıca, uygun veri toplama kalite güvence uygulamalarına bağlı kalmak önemlidir.

1. Veri Toplama

Veri toplama/hasat etme, veri setinizi genişletmek ve YZ/ML modeline daha fazla veri beslemek için kullanılabilir. Bu süreçte, modeli yeniden eğitmek için yeni veriler toplanır. Bu veriler aşağıdaki yöntemlerle toplanabilir:

• Özel toplama
• Otomatik veri toplama
• Özelleştirilmiş kitle kaynak kullanımı

Yapay zeka için başarılı bir şekilde veri toplamak için işletmelerin dikkat etmesi gerekenler:

• Etik sorunlardan kaçınmak için veri toplamada etik ve yasal hususlara saygı gösterilmelidir.
• Önyargı eğitim verilerinde, istenmeyen yapay zeka sonuçlarına yol açabilir.
• Ham verileri ön işleme, kalite sorunlarını gidermek ve YZ/ML eğitimi için veri bütünlüğünü sağlamak açısından önemlidir.
• Hassasiyet ve gizlilik düzenlemeleri nedeniyle tüm verilere kolayca erişilemez.

Veri toplama yöntemleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Ayrıca, ilgili veri setlerini veri toplama zahmetine girmeden elde etmek ve etik ve yasal sorunlardan kaçınmak için bir yapay zeka veri hizmetiyle çalışılması önerilir.

2. Üretken Modellerle Sentetik Veri

Üretken yapay zeka, sentetik veri oluşturmayı ilerleterek, gerçek dünya koşullarını taklit eden yüksek kaliteli veri setleri üretmiştir. Büyük dil modelleri ve difüzyon modelleri, artık gerçek verilerin sınırlı olduğu alanlarda modelleri eğitmek için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler üretebilmektedir.

Örnekler şunları içerir:

• Sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi modellerini geliştirmek için nadir tıbbi vakalar üretme .
• Doğal dil işleme sistemlerini iyileştirmek için gerçekçi konuşma verileri üretme .
• Görüntü çözünürlüğünü, fotoğraf kalitesini veya görüntü tanıma modellerini test etmek için görsel veri setleri oluşturma.

Sentetik Öz Oyun ve Sentetik Eğitim Verisi

Sentetik öz oyun, modellerin veya ajanların görevlerle veya birbirleriyle etkileşime girmesine izin vererek yeni eğitim verileri üretir. Bu eklemeler, sınırlı yüksek kaliteli insan verisine sahiptir.

Bu yöntem şunları sağlar:

• Talimat, akıl yürütme veya diyalog verilerinin ölçeklenebilir üretimi.
• Manuel olarak toplanması nadir veya maliyetli olan senaryoların kapsanması.
• Veri kıtlığının başlıca kısıt olduğu alanlarda model performansının iyileştirilmesi.

Gerçek hayattan örnek: Sohbet robotları için daha fazla veri

BT desteği için bir sohbet robotu, kullanıcı sorularını doğru bir şekilde anlamakta ve sınıflandırmakta zorlanıyordu. Performansını iyileştirmek için 500 BT destek sorgusu yedi dilde birden fazla varyasyonla yeniden yazıldı.

Bu ek veriler, sohbet robotunun farklı soru biçimlerini tanımasına yardımcı olarak daha etkili yanıt verme yeteneğini artırdı.

Veriyi İyileştirme

Mevcut verileri iyileştirmek de daha iyi bir YZ/ML modeline yol açabilir.

Yapay zeka çözümleri artık daha karmaşık sorunlarla uğraştığından, bunları geliştirmek için daha iyi ve daha çeşitli veriler gereklidir. Örneğin, nesne algılama sistemlerinin iki nesne arasındaki etkileşimleri anlamasına yardımcı olan bir derin öğrenme modeli ile ilgili araştırma, modelin veri seti önyargısına duyarlı olduğu ve sonuç üretmek için çeşitli bir veri setine ihtiyaç duyduğu sonucuna varmaktadır.^{2 3}

İyileştirmeler şu yollarla sağlanabilir:

3. Veriyi Zenginleştirme

Veri setini genişletmek, yapay zekayı iyileştirmenin bir yoludur. YZ/ML modellerini geliştirmenin bir diğer önemli yolu da veriyi zenginleştirmektir. Bu, veri setini genişletmek için toplanan yeni verilerin modele beslenmeden önce işlenmesi gerektiği anlamına gelir.

Bu aynı zamanda mevcut veri setinin etiketlemesini iyileştirmek anlamına da gelebilir. Yeni ve geliştirilmiş etiketleme teknikleri geliştirildiğinden, bunlar model doğruluğunu artırmak için mevcut veya yeni toplanan veri setine uygulanabilir.

4. Veri Kalitesini İyileştirme

Veri kalitesini iyileştirmek, yapay zeka sistemlerini ilerletmek ve yapay zeka modellerinin performansını artırmak için önemlidir. Yapay zeka ilerlemeleri genellikle daha iyi algoritmalar ve daha fazla bilgi işlem gücüne vurgu yaparken, yüksek kaliteli eğitim verileri optimum performans için kritik olmaya devam etmektedir.

Veri odaklı bir yaklaşım benimsemek, eğitim için kullanılan verilerin bol ve yüksek kaliteli olmasını sağlayarak yapay zeka ilerlemesini hızlandırmaya yardımcı olur.

Yüksek kaliteli verilerin toplanması ve düzenlenmesi, geliştiricilerin daha verimli ve etkili yapay zeka modelleri oluşturmasını sağlar; bu modeller daha sonra çeşitli sektörlerdeki karmaşık görevleri çözmek için kullanılabilir. Veri kalitesine odaklanarak işletmeler daha doğru tahminler yapabilir, önyargıyı azaltabilir ve yapay zeka sistemlerinin yeteneklerini geliştirebilir.

Veri kalitesi, veri toplama aşamasında önemli ölçüde iyileştirilebilir. Bu süreç, önyargıyı ortadan kaldırmak, gürültüyü azaltmak ve tüm ilgili değişkenleri yakalamak için yeterince çeşitli olmasını sağlamak üzere verilerin modelin karşılaşacağı gerçek dünya senaryolarını temsil ettiğinden emin olmayı içerir.

Ek olarak, veri etiketlemede tutarlılığı korumak ve veri setindeki boşlukları gidermek, modelin öğrenme sürecindeki hataları azaltmaya yardımcı olabilir.

5. Veri Artırmadan Yararlanma

Bazı kişiler artırılmış veriyi sentetik veri ile karıştırabilir; ancak iki terim farklıdır. Artırılmış veri, mevcut bir veri setine bilgi eklemeyi ifade ederken, sentetik veri gerçek verilerin yerini almak üzere yapay olarak üretilir.

Algoritmayı İyileştirme

Bazen model için başlangıçta oluşturulan algoritmanın iyileştirilmesi gerekir. Bu, modelin dağıtıldığı popülasyondaki değişiklik de dahil olmak üzere farklı nedenlerden kaynaklanabilir.

Bir hastanın sağlık riskini değerlendiren ve gelir düzeyi parametresini içermeyen dağıtılmış bir YZ/ML algoritmasının, aniden daha düşük gelir düzeyine sahip hastaların verilerine maruz kaldığını varsayalım. Bu durumda, adil değerlendirmeler üretmesi muhtemel değildir.

Bu nedenle, algoritmayı yükseltmek ve ona yeni parametreler eklemek, model performansını iyileştirmenin etkili bir yolu olabilir. Algoritma aşağıdaki yollarla iyileştirilebilir:

6. Mimariyi İyileştirme

Bir algoritmanın mimarisini iyileştirmek için yapılabilecek birkaç şey vardır. Bunlardan biri, SIMD talimatları veya GPU'lar gibi modern donanım özelliklerinden yararlanmaktır.⁴

Ek olarak, veri yapıları ve algoritmalar, önbellek dostu veri düzenleri ve verimli algoritmalar kullanılarak iyileştirilebilir. Son olarak, algoritma geliştiricileri makine öğrenimi ve optimizasyon tekniklerindeki son gelişmelerden yararlanabilir.

Transformer, doğal dil işleme (NLP) ve diğer alanlarda dizi verilerinin daha verimli ve etkili bir şekilde modellenmesini sağlayarak devrim yaratan bir derin öğrenme mimarisidir. “Attention Is All You Need” başlıklı makalede tanıtılmış olup⁵ , büyük ölçüde öz-dikkat adı verilen bir mekanizmaya dayanır ve RNN'ler ve CNN'ler gibi önceki modellerde kullanılan tekrarlayan ve evrişimsel işlemlerin yerini alır.

Bir Transformer, her biri birden fazla istiflenmiş katmandan oluşan bir Kodlayıcı ve bir Kod Çözücüden oluşur:

• Kodlayıcı, girdi dizilerini belirteç ilişkilerini yakalamak için çok başlı öz-dikkat, işleme için ileri beslemeli ağlar ve kararlılık için katman normalizasyonu ile artık bağlantıları kullanarak bağlam farkındalıklı temsillere dönüştürür.
• Kod Çözücü, gelecekteki belirteç erişimini önlemek için maskelenmiş çok başlı öz-dikkat, Kodlayıcı çıktılarını entegre etmek için çapraz dikkat ve verimli öğrenme için benzer ileri besleme ve normalizasyon mekanizmalarını dahil ederek çıktı dizilerini belirteç üretir.

7. Hibrit Model Mimarileri

Hibrit model mimarileri, Transformer'lar, durum-uzay modelleri ve diğer dizi işleme yöntemlerini birleştirir. Bu yaklaşım, uzun ömürlü bağlamı destekler ve hesaplama gereksinimlerini azaltır.

Temel avantajlar şunlardır:

• Uzun dizilerin daha verimli işlenmesi.
• Eğitim ve çıkarım için azaltılmış bellek kullanımı.
• Hem veri merkezi hem de uç ortamlarla uyumluluk.

Gerçek hayattan örnek: Kimi K2.5

Kimi K2.5, Moonshot YZ tarafından geliştirilen, yaklaşık 15 trilyon karışık görsel ve metin belirteci üzerinde önceden eğitilmiş açık kaynaklı bir ajansal yapay zeka modelidir.

Kimi K2.5'in tasarımı, görü ve dil anlayışını ajansal akıl yürütme ile entegre ederek hem anlık hem de "düşünme" modları sunar ve konuşmaya dayalı ve otonom ajan iş akışlarını destekler.⁶

Temel özellikler şunlardır:

• Doğal çok modluluk: Birleşik bir modelde metin, görüntü ve video üzerinde işleme ve akıl yürütme yapar.
• Görü destekli kodlama: Görsel girdilerden kod üretebilir ve çıktıları görsel belirtimlerle hizalayabilir.
• Ajan Sürüsü yürütme: Koordineli görev ayrıştırmasını destekler ve karmaşık iş akışları için ajansal süreçlerin paralel olarak çalışmasını sağlar.

8. Özellik Yeniden Mühendisliği

Bir algoritmanın özellik yeniden mühendisliği, algoritmayı daha verimli ve etkili hale getirmek amacıyla algoritmanın özelliklerini iyileştirme sürecidir. Bu, algoritmanın yapısını değiştirerek veya parametrelerinde ince ayar yaparak gerçekleştirilebilir.

9. Çok Modlu Dünya Modelleri

Çok modlu dünya modelleri, metin, görüntü, ses, video, yapılandırılmış veri ve sensör girdilerinden öğrenir. Bu, modaliteler arasında birleşik bir temsil oluşturur.

Önemli yönleri şunlardır:

• Gerçek dünya bilgilerine daha iyi dayanma.
• Sahnelerin, sinyallerin ve çok formatlı girdilerin daha doğru yorumlanması.
• Modaliteler arasında bütünleşik anlayış gerektiren görevlere uygulanabilirlik.

Gerçek hayattan örnek: DeepMind

Google DeepMind, daha iyi performans için mimarilerini optimize ederek ve çeşitli bileşenleri yeniden mühendislik yaparak yapay zeka modellerinde önemli iyileştirmeler yaptı. Örneğin, Gemini modeli, çok modlu bir mimari ile oluşturuldu ve bu sayede metin, ses ve görüntü arasında görevleri daha etkili bir şekilde ele alabiliyor.

Ayrıca, PaLM 2, akıl yürütme görevlerini iyileştirmek için hesaplama açısından optimal ölçeklendirme yaklaşımı ve veri seti iyileştirmeleriyle geliştirildi. Bu mimari yükseltmeler daha yüksek doğruluk ve uyarlanabilirlik sağladı.⁷

10. Yapay Zeka Güvenliği, Uyumu ve Yönetişimi

Algoritmaları iyileştirmek artık yalnızca teknik optimizasyonlarla sınırlı değildir. Yapay zeka sistemlerinin amaçlandığı gibi davranmasını sağlamak için yapay zeka güvenliği, uyumu ve yönetişimi giderek daha kritik hale gelmektedir. Geliştiriciler ve kuruluşlar şu yöntemlere öncelik vermektedir:

• Yapay zeka modeli çıktılarını insani değerler ve iş gereksinimleriyle uyumlu hale getirme.
• Dağıtım sırasında istenmeyen davranışları önlemek için geri bildirim döngüleri dahil etme.
• Çeşitli sektörlerde araç kullanımı için sınırlar belirleyen yönetişim çerçeveleri oluşturma.

Bu değişim, daha iyi yapay zeka sonuçları elde etmenin doğruluk ve güvenilirliği iyileştirmeyi, etik hususları ele almayı ve uzun vadeli sürdürülebilirliği sağlamayı içerdiğini vurgulamaktadır.

Gerçek hayattan örnek: Uluslararası Yapay Zeka Güvenliği Raporu'nda Yapay Zeka Sandbagging'i

Uluslararası Yapay Zeka Güvenliği Raporu, yapay zeka sandbagging olarak bilinen, bir modelin değerlendirme sırasında gerçek dünya kullanımından farklı performans gösterdiği bir endişeyi vurgulamaktadır. Özellikle, gelişmiş sistemler resmi testler sırasında daha güvenli veya daha az yetenekli görünebilir ancak dağıtıldıktan sonra farklı davranabilir.

Bu, bir değerlendirme boşluğu yaratır: Modeller bağlama göre davranışlarını uyarlayabiliyorsa, geleneksel ölçütler ve kırmızı takım testleri gerçek dünya risklerini tam olarak yakalayamayabilir. İşletmeler için bu, tek seferlik güvenlik testlerinin yetersiz olduğu ve sürekli izleme, denetim ve yönetişim mekanizmalarıyla tamamlanması gerektiği anlamına gelir.⁸

Şekil 1: OpenAI'nin o3 modelinin değerlendirmeler sırasında durumsal farkındalık gösterdiğini gösteren örnek.

11. Doğrulayıcı Modeller ve Kendi Kendini Düzeltme Boru Hatları

Doğrulayıcı modeller, temel bir model tarafından üretilen çıktıları değerlendirir ve hataları veya tutarsızlıkları belirler. Yapılandırılmış kendi kendini düzeltmeyi desteklerler. Başlıca katkıları şunlardır:

• Akıl yürütme ve matematiksel görevlerde daha yüksek doğruluk.
• Sistematik kontrol ile daha düşük başarısızlık oranları.
• Yüksek riskli veya alana özgü uygulamalarda daha yüksek güvenilirlik.

12. Cihaz Üzerinde ve Uç Yapay Zeka Optimizasyonu

Cihaz üzerinde ve uçta yapay zeka optimizasyonu, gizliliği artırmak, gecikmeyi azaltmak ve verimliliği iyileştirmek için giderek daha önemli hale gelmiştir. Verileri merkezi sunucularda işlemek yerine, yapay zeka sistemleri doğrudan akıllı telefonlar, IoT sensörleri veya kurumsal donanım gibi cihazlarda çalışabilir.

Faydaları şunlardır:

• Hassas verileri yerel tutarak iyileştirilmiş gizlilik.
• Anlık gerçek zamanlı içgörüler sağlayan daha düşük gecikme süresi.
• Sürekli bağlantı ve büyük ölçekli bulut altyapısına olan bağımlılığın azaltılması.

Bu eğilim, zamanında yanıtların ve veri korumasının hayati önem taşıdığı sağlık hizmetleri, otomotiv ve imalat gibi sektörlerde özellikle geçerlidir.

Yapay Zekanın Ölçeklenme Yasaları

Ölçeklenme yasaları, parametreler, veri ve hesaplama birlikte dengeli oranlarda ölçeklendikçe model performansının nasıl değiştiğini açıklar. Araştırmalar, modeller boyutlarına göre yeterli veri ve hesaplama kaynaklarıyla eğitildiğinde kaybın öngörülebilir güç yasası desenlerini takip etme eğiliminde olduğunu göstermektedir.

İlk çalışmalar parametreler, belirteçler ve eğitim hesaplaması arasındaki ilişkileri belirlerken, sonraki çalışmalar en uygun oranları revize ederek birçok büyük modelin yetersiz eğitildiğini ve parametreler ile eğitim belirteçleri benzer büyüklüklere ölçeklendirildiğinde modellerin en iyi performansı gösterdiğini ortaya koymuştur.

Daha yeni analizler çıkarım maliyetini de dahil ederek, daha uzun süre eğitilen daha küçük modellerin çıkarım iş yükleri yüksek olduğunda daha büyük modellerin performansına ulaşabileceğini göstermektedir. Ek çalışmalar, yeteneklerin ölçütler arasında nasıl ölçeklendiğine odaklanmakta ve mimariler, veri kalitesi ve eğitim yöntemleri iyileştikçe model verimliliğinin arttığını göstermektedir.

Bu bulgular, dengeli ölçeklendirme, yeterli eğitim verisi ve parametre ile çıkarım verimliliğinin artan önemini vurgulayarak model seçimi ve kaynak planlamasına rehberlik etmektedir.

Gerçek hayattan örnek: PaCoRe ile Paralel TTC Ölçeklendirmesi

PaCoRe (Paralel Koordineli Akıl Yürütme), test zamanı hesaplamasını (TTC) ölçeklendirmeye yeni bir yaklaşım getiren açık kaynaklı bir çerçevedir.

Bir modelin bağlam penceresi tarafından kısıtlanmak yerine, PaCoRe büyük ölçekli paralel keşif başlatır, ardından sonuçları bir mesaj geçirme mimarisi aracılığıyla sıkıştırır ve sentezler, böylece çıkarım sırasında milyonlarca belirteçlik etkili hesaplama ölçeklendirmesi sağlar.

PaCoRe ayrıca, geliştiricilerin bu paralel ölçeklendirme yaklaşımını farklı modeller ve sağlayıcılar arasında uygulamasına olanak tanıyan, isteğe bağlı LLM uç noktalarıyla kullanılabilen açık bir sunucu da sunar.⁹

13. Model Boyutunu Ölçeklendirme

Bir modeldeki parametre sayısını artırmak, genellikle daha fazla katman ekleyerek veya mevcut katmanları daha karmaşık hale getirerek onu büyütmek anlamına gelir. Daha büyük modeller şunları yapabilir:

• Daha karmaşık desenleri yakala: Daha fazla parametreyle model, verilerdeki daha karmaşık ilişkileri temsil edebilir.
• Daha büyük veri setlerini işle: Daha büyük modeller, büyük ölçekli verileri işleme ve bunlardan öğrenme konusunda daha fazla kapasiteye sahiptir.

Ancak, model boyutu ile performans arasındaki ilişki azalan getiriler gösterebilir. Model boyutunda 10x artış, performansta 10x bir iyileşmeye mutlaka yol açmaz.

Daha büyük modeller ayrıca katlanarak daha fazla hesaplama ve bellek kaynağı gerektirir, bu da onları maliyetli ve eğitilmesi zor hale getirebilir. Belirli bir noktadan sonra, özellikle veri seti veya hesaplama kaynakları yetersizse, model boyutunu artırmak ihmal edilebilir kazanımlar sağlayabilir.

14. Veriyi Ölçeklendirme

Bir modeli eğitmek için kullanılan veri setinin mevcudiyeti ve boyutu, performansını önemli ölçüde etkiler:

• Daha büyük veri setleri genellemeyi iyileştirir: Daha çeşitli ve kapsamlı verilerle model daha geniş bir desen yelpazesi öğrenir ve aşırı uyuma daha az eğilimli olur.
• Nadir olayların daha iyi anlaşılması: Büyük veri setleri, modelin nadir ve çeşitli desenleri öğrenmesine yardımcı olur, bu da onu olağandışı durumlarla başa çıkmada daha iyi hale getirir.

Ancak, veriyi ölçeklendirmenin de sınırları vardır:

• Kazançların düzleşmesi: Belirli bir noktadan sonra, daha fazla veri eklemek performansta azalan getiriler sağlar çünkü model faydalı desenlerin çoğunu öğrenmiştir.
• Nicelikten ziyade nitelik: Kalitesiz veya gürültülü veriler, büyük hacimlerde olsa bile performansı iyileştirmeyebilir.
• Hesaplama darboğazı: Daha büyük veri setleri daha fazla hesaplama gücü ve eğitim süresi gerektirir, bu da engelleyici olabilir.

15. Geri Getirme ile Artırılmış Üretim (RAG)

Geri getirme ile artırılmış üretim, yalnızca daha büyük modellere veya artırılmış hesaplama kaynaklarına güvenmeden yapay zeka modellerini geliştirmek için temel bir strateji haline gelmiştir. RAG sistemleri, bir büyük dil modelini harici bir bilgi tabanı ile entegre ederek modelin ilgili bilgilere gerçek zamanlı olarak erişmesini sağlar.

Temel avantajlar şunlardır:

• Yeni bilgiler oluşturulduğunda modelleri yeniden eğitme ihtiyacını azaltır.
• Çıktıları seçilmiş veri kaynaklarına dayandırarak uzmanlaşmış iş fonksiyonlarında performansı iyileştirir.
• Sistemlerin arka plan kaynaklarını belirtmesini sağlayarak güncel olmayan veya halüsinasyonlu yanıt risklerini azaltır.

Bu yaklaşım, eğitim verilerinin finans, hukuk veya müşteri hizmetleri gibi hızla değişen alanlara ayak uyduramadığı kurumsal yapay zeka çözümlerinde artık yaygındır.

16. Bellek ile Artırılmış Sistemler

Bellek ile artırılmış sistemler, modellere kalıcı veya oturum düzeyinde belleğe erişim sağlar. Bu, modelin görevler ve etkileşimler boyunca bağlamı korumasını sağlar.

Önemli özellikler şunlardır:

• İstem uzunluğuyla sınırlı olmayan uzun vadeli bağlam desteği.
• Çok adımlı iş akışlarında iyileştirilmiş tutarlılık.
• Proje çalışması veya karmaşık analiz gibi süreklilik gerektiren kullanım durumlarıyla daha iyi uyum.

17. Hesaplamayı Ölçeklendirme

Hesaplamayı ölçeklendirmek, eğitim veya çıkarım sırasında mevcut hesaplama gücünü artırmayı içerir, tipik olarak şunlar aracılığıyla:

• Daha güçlü donanım: GPU'lar, TPU'lar veya özel yapay zeka çipleri.
• Dağıtık sistemler: Büyük iş yüklerini işlemek için birden fazla makinede paralel olarak eğitim.
• Daha uzun eğitim süreleri: Modelin daha fazla yineleme boyunca ağırlıklarını optimize etmesine izin verme.

Hesaplama ile model performansı arasındaki ilişki temeldir:

• Daha fazla hesaplama daha büyük modelleri mümkün kılar: Hesaplamayı ölçeklendirmek, daha fazla parametreli modellerin eğitilmesine olanak tanır.
• Genişletilmiş eğitim: Yeterli hesaplama ile modeller daha büyük veri setleri üzerinde daha uzun süre eğitilebilir, bu da daha iyi optimizasyona yol açar.

Ancak, hesaplamayı ölçeklendirmenin de zorlukları vardır:

• Azalan getiriler: Daha fazla hesaplamayla performans artarken, kaynaklar arttıkça iyileşme hızı yavaşlar.
• Maliyet ve enerji talepleri: GPT-4 gibi gelişmiş modellerin eğitilmesi, kapsamlı finansal ve çevresel kaynaklar gerektirir.

Bu zorluklara rağmen, hesaplamayı ölçeklendirmek yapay zeka makine öğrenimi iyileştirmelerini yönlendirmede etkili olmuştur.

Çıkarım aşamasında, özellikle matematik veya çok adımlı akıl yürütme gerektiren görevler için bir yapay zeka modelinin performansı, daha fazla hesaplama süresi ayrılarak iyileştirilebilir. Bu genellikle sorgu başına artırılmış hesaplama veya yinelemeli iyileştirme gibi stratejilerle elde edilir. İşte nasıl çalıştığı:

Çıkarım sırasında ne olur?

Çıkarım, önceden eğitilmiş bir modelin yeni girdilere dayanarak tahminler üretmek veya görevleri yerine getirmek için kullanıldığı aşamadır. Eğitimden farklı olarak, çıkarım modelin ağırlıklarını güncellemez, belirli sorunları çözmek için öğrenilmiş yeteneklerine güvenir.

Daha fazla bilgi işlem süresi neden yardımcı olur?

Matematiksel hesaplamalar veya çok adımlı akıl yürütme gibi görevleri yerine getirirken model, sorgu başına daha fazla süre ve kaynaktan faydalanır çünkü:

• Yinelemeli iyileştirme: Birden fazla mantıksal adım gerektiren görevler için model, sorunu daha küçük parçalara ayırabilir, her bir parçayı çözebilir ve çözümünü yinelemeli olarak iyileştirebilir. Daha fazla hesaplama ayırmak, modelin bu adımları daha kapsamlı bir şekilde işlemesine olanak tanır.
• Artırılmış hassasiyet: Matematiksel görevlerde, daha uzun çıkarım süresi, doğru çözümlere yaklaşmak için desenlerin veya deneme yanılma mekanizmalarının daha derinlemesine araştırılmasına olanak tanır.
• Daha iyi bağlamsal anlayış: Çok adımlı akıl yürütme gibi görevlerde, daha fazla hesaplama süresine sahip bir model, ara adımların daha geniş sorunla uyumlu olmasını sağlamak için bağlamı tekrar değerlendirebilir.

18. Çıkarım Zamanı Hesaplama Ölçeklendirmesi

Çıkarım zamanı hesaplama ölçeklendirmesi, çıkarım sırasında bir modele daha fazla hesaplama ayırmayı ifade eder. Bu yaklaşım, modelin parametrelerini değiştirmeden daha uzun akıl yürütme izlerini ve çok adımlı değerlendirmeyi destekler.

Önemli noktalar şunlardır:

• Modeller, akıl yürütme gerektiren görevler için ara adımları yinelemeli olarak iyileştirebilir.
• Modelin daha derin çıkarım yolları çalıştırmasına izin verildiğinde doğruluk artar.
• Performans kazanımları yeniden eğitim olmadan elde edilir, bu da bu yöntemi sık güncellemeler için uygun hale getirir.

Gerçek hayattan örnek: Eğitim Sonrası ve Çıkarım Zamanı Yetenek Kazanımları

Anthropic'nin Claude Opus 4.6 modeli, uç bir yapay zeka sistemlerinin çıkarım zamanı akıl yürütme ve araç entegrasyonundaki iyileştirmelerle nasıl ilerlediğini göstermektedir. Bu kazanımlar, modelin çok adımlı yazılım görevlerini planlayabildiği, büyük kod tabanlarında gezinebildiği ve kendi hatalarını yinelemeli olarak düzeltebildiği daha yetenekli ajansal kodlamada kendini gösterir.

Bunlar aynı zamanda, karmaşık görevleri bölen ve yürüten Claude Code içindeki ajan ekipleri gibi daha güçlü araç kullanımı ve koordineli ajan iş akışlarında da ortaya çıkar.

Ayrıca, Opus 4.6, genişletilmiş belgeler, kod tabanları ve çok adımlı etkileşimler boyunca tutarlılığı korumasına olanak tanıyan uzun bağlam pencerelerini (beta aşamasında ~1 milyon belirtece kadar) destekler.

Birlikte, bu gelişmeler, sistem tasarımı ve çıkarım zamanı tekniklerinin yalnızca temel eğitimin ötesinde anlamlı yetenek kazanımlarını nasıl yönlendirdiğini vurgulamaktadır.

Şekil 2: Opus 4.6'nın Terminal Bench üzerindeki performansını gösteren grafik. Terminal Bench, terminal ortamlarında çalışan yapay zeka ajanlarını değerlendirmek için bir ölçüt takımıdır.¹⁰

Gerçek hayattan örnek: Gemini 3 Deep Think

Google'ın Gemini 3 Deep Think modeli, karmaşık bilimsel, matematiksel ve mühendislik problemlerini daha derin çıkarımsal arama ve çoklu hipotez keşfi ile ele almak üzere tasarlanmıştır.

Deep Think, yalnızca daha büyük bir parametre sayısına güvenmek yerine, modelin çıkarım zamanında nasıl akıl yürüttüğünü değiştirerek daha zor problemlere daha fazla hesaplama ayırır.

Bu, bir modelin daha zor analitik görevler için optimize edilmiş bir derin düşünme moduna geçebildiği akıl yürütme kiplerinin, parametre sayısı ve araç/dağıtım iyileştirmelerinin yanı sıra yapay zeka ilerlemesinin ayrı bir kavramı olarak ortaya çıktığını göstermektedir.

Şekil 3: Deep Think'in ARC-AGI 2, Humanity's Last Exam, MMMU-Pro ve Codeforces ölçütlerindeki performansını gösteren grafik.¹¹

Gerçek hayattan örnek: GPT-5.3-Codex-Spark

OpenAI'nin GPT-5.3-Codex-Spark modeli, gerçek zamanlı geliştirici iş akışları için tasarlanmış, GPT-5.3-Codex'in hız için optimize edilmiş bir varyantı olarak konumlandırılmıştır.

Temel özellikler şunlardır:

• Yüksek verimli çıkarım: Düşük gecikmeli kodlama yardımı için tasarlanmıştır, desteklenen ortamlarda saniyede 1.000'den fazla belirteç hızı bildirilmektedir.
• Geniş bağlam penceresi: 128.000 belirtece kadar bağlamı destekler, daha büyük kod tabanları ve daha uzun oturumlarla kullanımı sağlar.
• Etkileşimli kodlama iş akışları: Düzenleme, hata ayıklama ve gerçek zamanlı kod iyileştirme gibi yinelemeli kodlama görevlerini hedefler.
• Altyapı vurgusu: Düşük gecikmeli çıkarım altyapısında, özellikle Cerebras donanımı üzerindeki dağıtımlarda çalışmak üzere oluşturulmuştur.

Şekil 4: OpenAI'nin GPT-5.3-Codex-Spark modelinin SWE-Bench Pro üzerindeki ölçüt performansı.¹²

19. Ajansal Yapay Zeka

Tek bir daha büyük modele güvenmek yerine, ajansal sistemler, planlama, akıl yürütme ve yürütme gibi tanımlı rollere sahip farklı modeller kullanır.

Avantajları şunlardır:

• Parametre sayılarını sonsuz bir şekilde artırmadan akıl yürütme yeteneklerini ölçeklendirme.
• Görevleri en yetenekli modele atayarak araç kullanımında daha fazla esneklik.
• Bir sürecin farklı aşamalarında kullanıcılardan ve paydaşlardan gelen geri bildirimin daha kolay dahil edilmesi.

Bir örnek, bir modelin proje yönetimi görevlerini üstlendiği, bir diğerinin doğal dil girdilerini yorumladığı ve üçüncüsünün veri alma ve entegrasyonu yönettiği çok ajanlı bir sistemdir. Birlikte, bu modeller tek başına çalışan bir modelden daha iyi sonuçlar verir.

20. Model Verimliliği Teknikleri

Daha büyük modellerin eğitilmesinin maliyeti ve çevresel etkisine yanıt olarak, verimlilik teknikleri son zamanlarda odak noktası haline gelmiştir. Bu yöntemler, geliştiricilerin daha az kaynak kullanırken performansı iyileştirmesine olanak tanır:

• Kuantizasyon, tahminlerde kalite kaybı olmadan model parametrelerinin hassasiyetini düşürerek bellek ayak izini azaltır.
• Bilgi damıtma, daha hızlı çıkarım sağlamak için büyük bir modelden daha küçük bir modele yetenekler aktarır.
• Budama, doğruluğu korurken karmaşıklığı azaltmak için gereksiz parametreleri kaldırır.
• Düşük dereceli uyarlama (LoRA), sınırlı kaynaklarla alana özgü görevlerde büyük modellerin verimli bir şekilde ince ayarlanmasını sağlar.

Bu teknikler, yapay zeka sistemlerinin çeşitli modeller ve iş bağlamlarında daha ölçeklenebilir olmasını sağlayarak daha düşük maliyetle daha iyi sonuçlar elde edilmesini sağlar.

YZ/ML Model İyileştirmesine Yaklaşım Önerileri

Bir YZ/ML modelini iyileştirmek, etkili çözümlerin uygulanacağı alanları belirlemek için stratejik bir yaklaşım gerektirir. Performans izlemeyi hipotez odaklı karar verme ile birleştirerek, YZ/ML modelleri daha iyi sonuçlar için iyileştirilebilir ve optimize edilebilir:

Performansı İzleme

Bir şeyi, iyileştirilecek alanlarını bilerek geliştirebilirsiniz. Bu, YZ/ML modelinin özelliklerini izleyerek yapılabilir. Ancak, tüm model özellikleri izlenemiyorsa, modelin performansını etkileyebilecek çıktılarındaki varyasyonları incelemek için seçilen birkaç anahtar özellik gözlemlenebilir.

Hipotez Oluşturma

Doğru yöntemi seçmeden önce, hipotez oluşturmayı öneriyoruz. Bu, karar sürecini yapılandıran ve seçenekleri daraltan bir karar öncesi süreçtir.

Bu süreç, alan bilgisi edinmeyi, YZ/ML modelinin karşılaştığı sorunu incelemeyi ve belirlenen sorunları ele alabilecek hazır seçenekleri daraltmayı içerir.

Yinelemeli İyileştirme ve Deney

YZ/ML model iyileştirmesi devam eden bir süreçtir. Hipotezler oluşturduktan ve potansiyel çözümler seçtikten sonra, modeli iyileştirmek için deney ve yineleme anahtardır.

A/B Testi: Sonuçları karşılaştırmak için farklı modelleri veya değişiklikleri veri alt kümeleri üzerinde test edin. Bu, hangi iyileştirmelerin en etkili olduğunu belirlemeye yardımcı olur.

Modeli yeniden eğitme: Güncel kalmasını ve değişen koşullara uyum sağlamasını sağlamak için modeli düzenli olarak yeni verilerle, özellik güncellemeleriyle veya algoritma ayarlamalarıyla yeniden eğitin.

Otomatik izleme ve geri bildirim döngüleri: Sürekli yapay zeka geri bildirimi sağlamak için otomatik sistemler kullanın, böylece hızlı ayarlamalar ve iyileştirmeler üzerinde hızlı yineleme mümkün olur.

Paydaşlardan Geri Bildirim Alınması

Model iyileştirme sürecinin sıklıkla gözden kaçan bir parçası, son kullanıcılardan veya paydaşlardan girdi toplamaktır. İş ekiplerinden, alan uzmanlarından veya son kullanıcılardan toplanan yapay zeka geri bildirimi, tahminleri iyileştirmek ve gerçek dünyadaki kör noktaları ele almak için değerli bağlam sunar.

Bu geri bildirim döngüsünü entegre etmek, modelin sürekli olarak uyum sağlamasını ve operasyonel ihtiyaçlarla uyumlu kalmasını sağlamaya yardımcı olur.

Bu geri bildirim döngüsü, modelin gerçek dünya ihtiyaç ve beklentileriyle uyumlu kalmasını sağlar.

En Etkili Değişikliklere Öncelik Verme

Tüm iyileştirmeler aynı düzeyde etkiye sahip olmayacaktır. En kritik performans sorunlarını doğrudan ele alan değişikliklere öncelik vermek önemlidir.

Örneğin, veri kalitesini iyileştirmek veya modeldeki önemli bir önyargıyı ele almak, algoritmanın hiperparametrelerinde yapılan küçük ayarlamalardan daha büyük etkilere sahip olabilir.

İyileştirme Sürecini Belgeleme ve Standartlaştırma

Sürekli iyileştirmeler için yöntemleri, deneyleri ve sonuçları belgeleyin.

Bu süreci standartlaştırmak, gelecekteki iyileştirmelerin kanıtlanmış, yapılandırılmış bir yaklaşımı izlemesine olanak tanır ve iyileştirmelerin ölçülebilmesini, karşılaştırılabilmesini ve izlenebilmesini sağlar.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{20 Yapay Zeka İyileştirme Stratejisi ve Örnekler}},
  year   = {2026},
  month  = feb,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-improvement}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 20 Şubat 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Professional Services - Telstra Enterprise

2.

[2111.09297] Learning to Compose Visual Relations

3.

More complex deep learning models require more complex data | by Anyverse | Anyverse™ | Medium

Anyverse™

4.

Single instruction, multiple data - Wikipedia

Contributors to Wikimedia projects

5.

https://arxiv.org/pdf/1706.03762

6.

moonshotai/Kimi-K2.5 · Hugging Face

7.

2023: A Year of Groundbreaking Advances in AI and Computing — Google DeepMind

Google DeepMind

8.

https://internationalaisafetyreport.org/sites/default/files/2026-02/international-ai-safety-report-2026.pdf

9.

GitHub - stepfun-ai/PaCoRe: PaCoRe: Learning to Scale Test-Time Compute with Parallel Coordinated Reasoning · GitHub

10.

Claude Opus 4.6 \ Anthropic

11.

Gemini 3 Deep Think: AI model update designed for science

Google

12.

Introducing GPT-5.3-Codex | OpenAI

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analisttir. AIMultiple, her ay Fortune 500'ün %60'ı dahil olmak üzere (similarWeb'e göre) yüz binlerce işletmeyi bilgilendirmektedir.

Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.

Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.

CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır.

Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Endüstri Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'leri, yapay zeka altyapısı, yapay zeka yönetişimi ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını kapsayan bir endüstri analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalışmıştır. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans ve Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder