Yapay Zeka İyileştirmesi İçin 20 Strateji ve Örnekler

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

Yönetmeliklerdeki, ürün gereksinimlerindeki veya müşteri beklentilerindeki değişiklikler, mevcut modellerin yönetmek üzere tasarlanmadığı yeni kısıtlamalar da getirebilir.

Dolayısıyla model kalitesini korumak, modeli destekleyen veriyi ve davranışını şekillendiren algoritmaları güçlendirmeyi, sistemlerin eski varsayımlar yerine güncel gereksinimlerle uyumlu kalmasını sağlamayı içerir.

Yapay zeka modellerinizin ilgili ve pratik kalmasını sağlayacak veri besleme, veri ve algoritma iyileştirmesi dahil olmak üzere temel stratejileri ve yapay zeka ölçekleme yasalarını keşfedin.

Yapay zeka modelinizi iyileştirmenin en iyi 20 yolu

Yapay zeka modelinizi geliştirmek için yöntemleri 4 farklı kategoride açıkladık:

Daha fazla veri besleyin

Yeni ve taze veri eklemek, makine öğrenimi modelinizin doğruluğunu iyileştirmenin en yaygın ve etkili yöntemlerinden biridir. Araştırmalar, veri seti boyutu ile yapay zeka modeli doğruluğu arasında pozitif bir korelasyon olduğunu göstermiştir.¹

Dolayısıyla, model yeniden eğitimi için kullanılan veri setini genişletmek, yapay zeka/makine öğrenimi modellerini iyileştirmenin etkili bir yolu olabilir. Verinin, dağıtıldığı ortama göre değiştiğinden emin olun. Ayrıca uygun veri toplama kalite güvencesi uygulamalarına uymak da esastır.

1. Veri toplama

Veri toplama/toplama, veri setinizi genişletmek ve yapay zeka/makine öğrenimi modeline daha fazla veri beslemek için kullanılabilir. Bu süreçte, modeli yeniden eğitmek için taze veri toplanır. Bu veri aşağıdaki yöntemlerle toplanabilir:

• Özel toplama
• Otomatik veri toplama
• Özel kitle kaynaklı toplama

Yapay zeka için başarıyla veri toplamak için işletmelerin şunlara dikkat etmesi gerekir:

• Veri toplamadaki etik ve yasal hususlar, herhangi bir etik sorunu önlemek için saygı gösterilmelidir.
• Eğitim verisindeki önyargı, istenmeyen yapay zeka sonuçlarına yol açabilir.
• Ham verinin ön işleme, kalite sorunlarını ele almak ve yapay zeka/makine öğrenimi eğitimi için veri bütünlüğünü sağlamak için esastır.
• Hassasiyet ve gizlilik yönetmelikleriyle ilgili kısıtlamalar nedeniyle tüm verilere kolayca erişilemez.

Veri toplama yöntemleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Veri toplama zahmeti olmadan ilgili veri setlerine sahip olmak ve herhangi bir etik ve yasal sorundan kaçınmak için bir yapay zeka veri hizmeti ile çalışmanız da tavsiye edilir. Yapay zeka projeniz için doğru veri toplama hizmetini bulmak için veri toplama hizmetleri ve şirketleri ile veri kitle kaynaklı platformları inceleyin.

2. Üretken modellerle sentetik veri

Üretken yapay zeka, sentetik veri oluşturmada ilerleme kaydetmiş, gerçek dünya koşullarını taklit eden yüksek kaliteli veri setleri üretmiştir. Büyük dil modelleri ve difüzyon modelleri artık gerçek verinin sınırlı olduğu alanlarda eğitim modelleri için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri üretebilir.

Örnekler şunlardır:

• Sağlık alanında makine öğrenimi modellerini geliştirmek için nadir tıbbi vakalar üretmek.
• Doğal dil işleme sistemlerini iyileştirmek için gerçekçi konuşma verisi oluşturmak.
• Görüntü çözünürlüğünü, fotoğraf kalitesini veya görüntü tanıma modellerini test etmek için görsel veri setleri oluşturmak.

Sentetik kendi kendine oynama ve sentetik eğitim verisi

Sentetik kendi kendine oynama, modellerin veya ajanların görevlerle veya birbirleriyle etkileşime girmesine izin vererek yeni eğitim verisi üretir. Bu eklemeler, sınırlı yüksek kaliteli insan verisine sahiptir.

Bu yöntem şunları sağlar:

• Yönerge, akıl yürütme veya diyalog verisinin ölçeklenebilir üretimi.
• Manuel olarak toplamak için nadir veya pahalı olan senaryoların kapsanması.
• Veri kıtlığının birincil kısıtlama olduğu alanlarda model performansının iyileştirilmesi.

Gerçek yaşam örneği: chatbot'lar için daha fazla veri

Bir BT destek chatbot'lar, kullanıcı sorularını anlamada ve sınıflandırmada zorlandı. Performansını iyileştirmek için 500 BT destek sorgusu yedi dilde birden fazla varyasyona yeniden yazıldı.

Bu ek veri, sohbet botunun farklı soru formatlarını tanımasına yardımcı olarak daha etkili yanıt verme yeteneğini artırdı.

Veriyi iyileştirin

Mevcut veriyi iyileştirmek de iyileştirilmiş bir yapay zeka/makine öğrenimi modeli ile sonuçlanabilir.

Artık yapay zeka çözümleri daha karmaşık sorunlarla uğraştığı için, bunları geliştirmek için daha iyi ve daha çeşitli veri gereklidir. Örneğin, nesne tanıma sistemlerinin iki nesne arasındaki etkileşimleri anlamasına yardımcı olan bir derin öğrenme modeli hakkında yapılan araştırma² , modelin veri seti önyargısına karşı hassas olduğunu ve sonuçlar üretmek için çeşitli bir veri seti gerektirdiğini sonucuna varır³ .

İyileştirmeler aşağıdakiler yoluyla elde edilebilir:

3. Veriyi zenginleştirme

Veri setini genişletmek, yapay zekayı iyileştirmenin bir yoludur. Yapay zeka/makine öğrenimi modellerini geliştirmenin başka bir önemli yolu da veriyi zenginleştirmektir. Bu, veri setini genişletmek için toplanan yeni verinin modele beslenmeden önce işlenmesi gerektiği anlamına gelir.

Bu, mevcut veri setinin anotasyonunu iyileştirmek de anlamına gelebilir. Yeni ve geliştirilmiş etiketleme teknikleri geliştirildiğinden, model doğruluğunu iyileştirmek için mevcut veya yeni toplanan veri setinde uygulanabilir. 

4. Veri kalitesini iyileştirme

Veri kalitesini iyileştirmek, yapay zeka sistemlerini ilerletmek ve yapay zeka modellerinin performansını artırmak için esastır. Yapay zeka ilerlemeleri genellikle daha iyi algoritmalar ve daha fazla hesaplama gücüne vurgu yapsa da, yüksek kaliteli eğitim verisi optimum performans için hala kritiktir.

Veri odaklı bir yaklaşım benimsemek, eğitim için kullanılan verinin bol ve yüksek kaliteli olduğundan emin olarak yapay zeka ilerlemesini hızlandırır.

Yüksek kaliteli verinin toplanması ve kürasyonu, 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 artırabilir.

Veri kalitesi, veri toplama aşamasında önemli ölçüde iyileştirilebilir. Bu süreç, verinin modelin karşılaşacağı gerçek dünya senaryolarını temsil ettiğinden emin olmayı, önyargıyı ortadan kaldırmayı, gürültüyü azaltmayı ve tüm ilgili değişkenleri yakalamak için yeterince çeşitli olduğundan emin olmayı içerir.

Ayrıca, veri etiketlemede tutarlılığı korumak ve veri setindeki boşlukları ele almak, modelin öğrenme sürecindeki hataları azaltmaya yardımcı olabilir.

5. Veri artırma tekniklerinden yararlanma

Bazı insanlar artırılmış veriyi sentetik veri ile karıştırabilir; ancak bu iki terim farklıdır. Artırılmış veri, mevcut bir veri setine bilgi eklemeyi ifade ederken, sentetik veri gerçek verinin yerine geçmek için yapay olarak üretilir.

Farklı veri artırma teknikleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için inceleyin.

Algoritmayı iyileştirin

Bazen, model için başlangıçta oluşturulan algoritmanın iyileştirilmesi gerekir. Bunun nedeni, modelin dağıtıldığı nüfustaki bir değişiklik dahil olmak üzere farklı nedenler olabilir. 

Örneğin, hastanın sağlık riskini değerlendiren ve gelir düzeyi parametresini içermeyen dağıtılmış bir yapay zeka/makine öğrenimi algoritması, aniden daha düşük gelir düzeyine sahip hastaların verisine maruz kalırsa. Bu durumda, adil değerlendirmeler üretmesi muhtemel değildir.

Dolayısıyla, algoritmayı yükseltmek ve yeni parametreler eklemek, model performansını iyileştirmenin etkili bir yolu olabilir. Algoritma aşağıdaki şekillerde iyileştirilebilir:

6. Mimarini iyileştirin

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

Ayrıca, veri yapıları ve algoritmalar, önbellek dostu veri düzenleri ve verimli algoritmaların kullanılması yoluyla iyileştirilebilir. Son olarak, algoritma geliştiricileri, makine öğrenimi ve optimizasyon tekniklerindeki son gelişmelerden yararlanabilir.

Transformer, dizisel verinin daha verimli ve etkili modellenmesini sağlayarak doğal dil işleme (NLP) ve diğer alanları değiştiren bir derin öğrenme mimarisidir. "Attention Is All You Need" makalesinde tanıtılan⁵ , RNN'ler ve CNN'ler gibi önceki modellerde kullanılan yinelemeli ve evrişimsel işlemleri değiştiren, kendine dikkat adı verilen bir mekanizmaya büyük ölçüde güvenir.

Transformer, her biri birden fazla katmanlı katmanlardan oluşan bir Kodlayıcı ve bir Kod Çözücüdenden oluşur:

• Kodlayıcı, çok başlı kendi kendine dikkat kullanarak token ilişkilerini yakalamak, işlemek için ileri besleme ağları ve kararlılık için katman normalizasyonu ile artan bağlantılar kullanarak girdi dizilerini bağlam bilinci temsilcilere dönüştürür.
• Kod Çözücü, gelecekteki token erişimini önlemek için maskelenmiş çok başlı kendi kendine dikkat, Kodlayıcı çıktılarını entegre etmek için çapraz dikkat ve verimli öğrenme için benzer ileri besleme ve normalizasyon mekanizmalarını entegre ederek çıktı dizilerini token token oluşturur.

7. Hibrit model mimarileri

Hibrit model mimarileri, Transformer'ların, durum uzayı modellerinin ve diğer dizisel işleme yöntemlerinin unsurlarını 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 kenar ortamlarıyla uyumluluk.

Gerçek yaşam örneği: Kimi K2.5

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

Kimi K2.5'in tasarımı, görüntü ve dil anlayışını ajansal akıl yürütme ile entegre eder, hem anlık hem de "düşünen" modlar sunar ve konuşma ve otonom ajan iş akışlarını destekler.⁶

Temel özellikler şunlardır:

• Yerel çok modluluk: Metin, görüntüler ve videoyu birleşik bir modelde işler ve akıl yürütür.
• Görüntü destekli kodlama: Görsel girdilerden kod üretebilir ve çıktıları görsel özelliklerle hizalayabilir.
• Ajan Sürüsü yürütmesi: Karmaşık iş akışları için ajansal süreçlerin paralel çalışmasını sağlayan koordineli görev ayrımını destekler.

8. Özellik yeniden mühendisliği

Algoritmanın özellik yeniden mühendisliği, algoritmayı daha verimli ve etkili hale getirmek için algoritmanın özelliklerini iyileştirme sürecidir. Bu, algoritmanın yapısını değiştirerek veya parametrelerini ayarlayarak yapılabilir.

9. Çok modlu dünya modelleri

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

Önemli yönler şunlardır:

• Gerçek dünya bilgilerinde daha iyi temellendirme.
• Sahnelerin, sinyallerin ve çok formatlı girdilerin daha doğru yorumlanması.
• Modüller arasında entegre anlayış gerektiren görevlere uygulanabilirlik.

Gerçek yaşam örneği: DeepMind

Google DeepMind, mimarisini optimize ederek ve daha iyi performans için çeşitli bileşenleri yeniden mühendislik yaparak yapay zeka modellerinde önemli iyileştirmeler yaptı. Örneğin, Gemini modeli, metin, ses ve görüntüler arasında görevleri daha etkili bir şekilde yönetebilmesini sağlayan çok modlu bir mimari ile inşa edildi.

Ayrıca, PaLM 2, akıl yürütme görevlerini iyileştirmek için hesaplama-optimal ölçekleme yaklaşımı ve veri seti iyileştirmeleri ile geliştirildi. Bu mimari yükseltmeler, daha büyük doğruluk ve uyumluluk sağladı.⁷

10. Yapay zeka güvenliği, hizalama ve yönetişim

Algoritmaları iyileştirmek artık teknik optimizasyonlarla sınırlı değil. Yapay zeka güvenliği, hizalama ve yönetişim, yapay zeka sistemlerinin amaçlandığı gibi davranmasını sağlamak için giderek daha kritiktir. Geliştiriciler ve kuruluşlar şu yöntemleri önceliklendiriyor:

• Yapay zeka model çıktılarını insan değerleri ve iş gereksinimleriyle hizalamak.
• Dağıtım sırasında istenmeyen davranışları önlemek için geri bildirim döngülerini entegre etmek.
• Çeşitli sektörlerde araç kullanımı için sınırlar belirleyen yönetişim çerçeveleri oluşturmak.

Bu değişim, daha iyi yapay zeka sonuçlarına ulaşmanın doğruluğu ve güvenilirliği iyileştirmeyi, etik hususları ele almayı ve uzun vadeli sürdürülebilirliği sağlamayı içerdiğini vurgulamaktadır.

Gerçek yaşam örneği: Uluslararası Yapay Zeka Güvenliği Raporu'nda Yapay Zeka Kum Çuvalı

Uluslararası Yapay Zeka Güvenliği Raporu, bir modelin değerlendirme sırasında gerçek dünya kullanımından farklı performans gösterdiği bilinen yapay zeka kum çuvalı olarak bilinen 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: Geleneksel benchmark'lar ve kırmızı takım testleri, modeller bağlama bağlı olarak davranışlarını uyarlayabilirse gerçek dünya risklerini tam olarak yakalamayabilir. İşletmeler için bu, tek seferlik güvenlik testinin yetersiz olduğu ve sürekli izleme, denetim ve yönetişim mekanizmaları ile tamamlanması gerektiği anlamına gelir.⁸

Şekil 1: Değerlendirmeler sırasında durum farkındalığını gösteren OpenAI'nın o3 modelinin örneği.

11. Doğrulayıcı modeller ve kendi kendine düzeltme boru hatları

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

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

12. Cihaz içi ve kenar yapay zeka optimizasyonu

Cihaz içi ve kenar yapay zeka optimizasyonu, gizliliği artırmak, gecikmeyi azaltmak ve verimliliği iyileştirmek için giderek daha kritik hale gelmiştir. Merkezi sunucularda veri işlemek yerine, yapay zeka sistemleri akıllı telefonlar, IoT sensörleri veya kurumsal donanım gibi cihazlarda doğrudan çalışabilir.

Avantajlar şunlardır:

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

Bu eğilim, zamanında yanıtlar ve veri korumanın kritik olduğu sağlık, otomotiv ve imalat gibi sektörlerde özellikle önemlidir.

Yapay zeka ölçekleme yasaları

Ölçekleme yasaları, model performansının parametreler, veri ve hesaplama gücünün dengeli oranlarda birlikte ölçeklenmesiyle nasıl değiştiğini açıklar. Araştırmalar, modeller boyutlarına göre yeterli veri ve hesaplama kaynaklarıyla eğitildiğinde kayıpların tahmin edilebilir güç yasası kalıplarını takip etme eğiliminde olduğunu göstermektedir.

Erken çalışmalar parametreler, token'lar ve eğitim hesaplama gücü arasındaki ilişkileri belirlerken, sonraki çalışmalar optimal oranları gözden geçirdi; birçok büyük modelin yetersiz eğitildiğini ve parametreler ile eğitim token'larının benzer büyüklüklerde ölçeklendiğinde modellerin en iyi performansı gösterdiğini gösterdi.

Daha yeni analizler, çıkarım maliyetini dahil ederek, çıkarım iş yükleri yüksek olduğunda daha uzun süre eğitilmiş daha küçük modellerin daha büyük modellerin performansına eşit olabileceğini belirtmektedir. Ek çalışmalar, sadece kayıpların değil, yeteneklerin de benchmark'lar boyunca nasıl ölçeklendiğine odaklanır ve mimariler, veri kalitesi ve eğitim yöntemleri geliştikçe model verimliliğinin arttığını gösterir.

Bu bulgular, dengeli ölçeklemeyi, yeterli eğitim verisini ve parametre ile çıkarım verimliliğinin artan önemini vurgulayarak model seçimi ve kaynak planlamasını yönlendirir.

Gerçek yaşam örneği: PaCoRe ile Paralel TTC Ölçekleme

PaCoRe (Paralel Koordineli Akıl Yürütme), test zamanı hesaplama gücünü (TTC) ölçeklemek için yeni bir yaklaşım tanıtan açık kaynaklı bir çerçevedir.

Bir modelin bağlam penceresi ile sınırlı olmak yerine, PaCoRe devasa paralel keşif başlatır, ardından mesaj geçiş mimarisi aracılığıyla sonuçları sıkıştırır ve sentezler, çıkarım sırasında çok milyonlu token etkili hesaplama ölçeklemesini mümkün kılar.

PaCoRe ayrıca, geliştiricilerin bu paralel ölçekleme yaklaşımını farklı modeller ve sağlayıcılar üzerinde uygulamasına olanak tanıyan, keyfi LLM uç noktalarıyla kullanılabilen açık bir sunucu da sağlar.⁹

13. Model boyutunu ölçekleme

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

• Daha karmaşık kalıpları yakalamak: Daha fazla parametre ile model, verideki daha karmaşık ilişkileri temsil edebilir.
• Daha büyük veri setlerini işlemek: Daha büyük modeller, büyük ölçekli veriyi işlemek ve öğrenmek için daha büyük kapasiteye sahiptir.

ancak, model boyutu ve performans arasındaki ilişki azalan getiri gösterebilir. Model boyutunda 10 kat artış, performansında mutlaka 10 kat iyileşmeye yol açmaz.

Daha büyük modeller ayrıca üstel olarak daha fazla hesaplama ve bellek kaynağı gerektirir, bu da onları maliyetli ve eğitmeyi zor hale getirebilir. Belirli bir noktadan sonra, model boyutunu artırmak, özellikle veri seti veya hesaplama kaynakları yetersizse, ihmal edilebilir kazançlar üretebilir.

14. Veriyi ölçekleme

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

• Daha büyük veri setleri genellemeyi iyileştirir: Daha çeşitli ve kapsamlı veri ile model, daha geniş bir kalıp yelpazesini öğrenir ve aşırı uyum gösterme olasılığı daha düşüktür.
• Nadir olayların daha iyi anlaşılması: Büyük veri setleri, modelin nadir ve çeşitli kalıpları öğrenmesine yardımcı olur, bu da onu olağan dışı durumlarla başa çıkmada daha iyi hale getirir.

ancak, veriyi ölçeklemenin de sınırları vardır:

• Kazançların düzleşmesi: Belirli bir noktadan sonra, daha fazla veri eklemek, modelin çoğu yararlı kalıbı öğrendiği için performansta azalan getiri sağlar.
• Kalite miktarın önünde: Kalitesiz veya gürültülü veri, büyük hacimlerde bile performansı iyileştirmeyebilir.
• Hesaplama darboğazı: Daha büyük veri setleri, daha fazla hesaplama gücü ve eğitim süresi gerektirir, bu da engelleyici olabilir.

15. Geri çağırma destekli üretim (RAG)

Geri çağırma destekli üretim, yalnızca daha büyük modellere veya artan 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 eder, modelin gerçek zamanlı olarak ilgili bilgilere erişmesini sağlar.

Temel avantajlar şunlardır:

• Yeni bilgi oluşturulduğunda modelleri yeniden eğitme ihtiyacını azaltmak.
• Çıktıları küratörlü veri kaynaklarına dayandırarak özelleştirilmiş işlevlerde performansı iyileştirmek.
• Sistemlerin arka plan kaynaklarını alıntılamasını sağlayarak eski veya halüsinasyon risklerini azaltmak.

Bu yaklaşım artık, eğitim verisinin hızla değişen alanlarla (örneğin finans, hukuk veya müşteri hizmetleri) ayak uyduramadığı kurumsal yapay zeka çözümlerinde yaygındır.

16. Bellek destekli sistemler

Bellek destekli sistemler, modellere kalıcı veya oturum seviyesinde bellek erişimi sağlar. Bu, modelin görevler ve etkileşimler boyunca bağlamı korumasını sağlar.

Önemli özellikler şunlardır:

• Prompt uzunluğu ile sınırlı olmayan uzun vadeli bağlam desteği.
• Çok adımlı iş akışlarında tutarlılığın iyileştirilmesi.
• Sürdürülebilirlik gerektiren kullanım durumlarıyla (örneğin proje çalışması veya karmaşık analiz) daha iyi hizalama.

17. Hesaplama gücünü ölçekleme

Hesaplama gücünü ölçekleme, eğitim veya çıkarım sırasında mevcut hesaplama gücünü artırmayı içerir, genellikle şunlar yoluyla:

• Daha güçlü donanım: GPU'lar, TPUs veya özel yapay zeka çipleri.
• Dağıtılmış sistemler: Büyük iş yüklerini işlemek için paralel olarak birden fazla makinede eğitim.
• Daha uzun eğitim süreleri: Modelin ağırlıklarını daha fazla iterasyon üzerinde optimize etmesine izin vermek.

Hesaplama gücü ve model performansı arasındaki ilişki temeldir:

• Daha fazla hesaplama gücü daha büyük modeller sağlar: Hesaplama gücünü ölçekleme, daha fazla parametreye sahip modellerin eğitimini sağlar.
• Uzatılmış eğitim: Yeterli hesaplama gücü ile modeller, daha iyi optimizasyona yol açacak şekilde daha büyük veri setlerinde daha uzun süreler boyunca eğitilebilir.

ancak, hesaplama gücünü ölçeklemenin de zorlukları vardır:

• Azalan getiri: Performans daha fazla hesaplama gücü ile iyileşse de, iyileşme hızı kaynaklar arttıkça yavaşlar.
• Maliyet ve enerji talepleri: GPT-4 gibi gelişmiş modelleri eğitmek, kapsamlı finansal ve çevresel kaynaklar gerektirir.

Bu zorluklara rağmen, hesaplama gücünü ölçekleme, yapay zeka makine öğrenimi iyileştirmelerini yönlendirmede kilit rol oynamıştır.

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

Çıkarım sırasında ne olur?

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

Daha fazla hesaplama zamanı neden yardımcı olur?

Matematiksel hesaplamalar veya çok adımlı akıl yürütme gibi görevleri gerçekleştirirken, model sorgu başına daha fazla zaman ve kaynaktan yararlanır çünkü:

• Yinelemeli iyileştirme: Birden fazla mantıksal adım gerektiren görevler için model, sorunu daha küçük parçalara ayırabilir, her parçayı çözebilir ve çözümünü yinelemeli olarak iyileştirebilir. Daha fazla hesaplama gücü tahsis etmek, modelin bu adımları daha kapsamlı işlemesine olanak tanır.
• Artan hassasiyet: Matematiksel görevlerde, daha uzun çıkarım süresi, doğru çözümlere yaklaşmak için kalıpların daha derinlemesine keşfedilmesine veya deneme-yanılma mekanizmalarına olanak tanır.
• Daha iyi bağlamsal anlayış: Çok adımlı akıl yürütme gibi görevlerde, daha fazla hesaplama zamanına sahip bir model, bağlamı tekrar tekrar değerlendirebilir, böylece ara adımların daha geniş sorunla uyumlu olduğundan emin olabilir.

18. Çıkarım zamanı hesaplama ölçeklemesi

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

Temel noktalar şunlardır:

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

Gerçek yaşam örneği: Sonrası eğitim ve çıkarım zamanı yetenek kazançları

Anthropic'in Claude Opus 4.6, sınır yapay zeka sistemlerinin çıkarım zamanı akıl yürütme ve araç entegrasyonundaki iyileştirmeler yoluyla nasıl ilerlediğini gösterir. Bu kazançlar, modelin çok adımlı yazılım görevlerini planlayabileceği, büyük kod tabanlarında gezinebileceği ve kendi hatalarını yinelemeli olarak düzeltebileceği daha yetenekli ajansal kodlamada ortaya çıkar.

Ayrıca, Claude Code'daki ajan ekipleri gibi daha güçlü araç kullanımı ve koordineli ajan iş akışlarında da görünür; bu ekipler karmaşık görevleri böler ve yürütür.

Ayrıca, Opus 4.6, uzun bağlam pencerelerini (beta'da ~1 milyon token'a kadar) destekler, böylece uzatılmış belgeler, kod tabanları ve çok adımlı etkileşimler boyunca tutarlılığı korumasını sağlar.

Birlikte, bu gelişmeler, sistem tasarımı ve çıkarım zamanı tekniklerinin temel eğitimden öte anlamlı yetenek kazançlarını nasıl yönlendirdiğini vurgulamaktadır.

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

Gerçek yaşam örneği: Gemini 3 Deep Think

Google'ın Gemini 3 Deep Think, daha derin çıkarımsal arama ve çok hipotezli keşif ile karmaşık bilimsel, matematiksel ve mühendislik sorunlarını çözmek için tasarlanmıştır.

Deep Think, modelin çıkarım zamanında nasıl akıl yürüttüğünü değiştirerek performansı iyileştirir; daha büyük bir parametre sayısına güvenmek yerine daha zor sorunlara daha fazla hesaplama gücü tahsis eder.

Bu, modelin daha zor analitik görevler için optimize edilmiş derin düşünme moduna geçebildiği akıl yürütme modlarının, parametre sayısı ve araçlandırma/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 benchmark'larındaki performansını gösteren grafik.¹¹

Gerçek yaşam örneği: GPT-5.3-Codex-Spark

OpenAI'nın GPT-5.3-Codex-Spark, gerçek zamanlı geliştirici iş akışları için tasarlanmış, GPT-5.3-Codex'in hız optimize bir varyantı olarak konumlandırılan kod odaklı bir modeldir.

Temel özellikler şunlardır:

• Yüksek verimli çıkarım: Düşük gecikmeli kodlama yardımı için tasarlanmıştır, desteklenen ortamlarda saniyede 1.000'den fazla token çıkış hızları rapor edilmiştir.
• Büyük bağlam penceresi: Daha büyük kod tabanları ve daha uzun oturumlarla kullanım için 128.000 token'a kadar bağlamı destekler.
• İnteraktif kodlama iş akışları: Gerçek zamanlı düzenleme, hata ayıklama ve kod iyileştirme gibi yinelemeli kodlama görevlerini hedefler.
• Altyapı vurgusu: Cerebras donanımı üzerinde dağıtımlar dahil olmak üzere düşük gecikmeli çıkarım altyapısında çalışacak şekilde inşa edilmiştir.

Şekil 4: OpenAI'nın GPT-5.3-Codex-Spark'ın SWE-Bench Pro üzerindeki benchmark performansı.¹²

19. Ajansal yapay zeka

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

Avantajlar şunlardır:

• Sonsuz parametre sayısını artırmadan akıl yürütme yeteneklerini ölçekleme.
• Görevleri en yetenekli modele atayarak araç kullanımında daha büyük esneklik.
• Sürecin farklı aşamalarında kullanıcılardan ve paydaşlardan gelen geri bildirimin daha basit entegrasyonu.

Bir örnek, bir modelin proje yönetimi görevlerini, bir diğerinin doğal dil girdilerini yorumladığı ve üçüncüsünün veri alımını ve entegrasyonunu yönettiği bir çoklu ajan sistemidir. Birlikte, bu modeller, tek başına çalışan tek bir modelden daha iyi sonuçlar verir.

20. Model verimlilik teknikleri

Daha büyük modelleri eğitmenin maliyeti ve çevresel etkisine yanıt olarak, verimlilik teknikleri son zamanlarda odak noktası haline gelmiştir. Bu yöntemler, geliştiricilerin daha az kaynak kullanarak performansı iyileştirmelerine olanak tanır:

• Kantizasyon, tahminlerde kaliteyi kaybetmeden model parametrelerinin hassasiyetini düşürerek bellek ayak izini azaltır.
• Bilgi damıtma, yetenekleri büyük bir modelden daha küçük bir modele aktarır, daha hızlı çıkarım sağlar.
• Pruning, doğruluğu korurken karmaşıklığı azaltmak için gereksiz parametreleri kaldırır.
• Düşük dereceli adaptasyon (LoRA), sınırlı kaynaklarla alan özel görevlerde büyük modellerin verimli ince ayarını sağlar.

Bu teknikler, yapay zeka sistemlerinin çeşitli modeller ve iş bağlamları arasında daha ölçeklenebilir olmasını sağlar, daha düşük maliyetle daha iyi sonuçlar sağlar.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Yapay zeka/makine öğrenimi modeli iyileştirmesine nasıl yaklaşılacağına dair öneriler

Bir yapay zeka/makine öğrenimi modelini iyileştirmek, etkili çözümler uygulayacak alanları belirlemek için stratejik bir yaklaşım gerektirir. Performans izlemeyi hipotez odaklı karar alma ile birleştirerek, yapay zeka/makine öğrenimi modelleri daha iyi sonuçlar için rafine edilebilir ve optimize edilebilir:

Performansı izleyin

Bir şeyi iyileştirmek için iyileştirme alanlarını bilmek gerekir. Bu, yapay zeka/makine öğrenimi modelinin özelliklerini izleyerek yapılabilir. Ancak, tüm model özellikleri izlenemiyorsa, modelin performansını etkileyebilecek çıktılarındaki varyasyonları incelemek için seçilmiş sayıda ana özellik gözlemlenebilir.

Hipotez oluşturma

Doğru yöntemi seçmeden önce, hipotez oluşturma yapmanızı öneririz. Bu, karar sürecini yapılandıran ve seçenekleri daraltan ön karar sürecidir.

Bu süreç, alan bilgisi kazanmayı, yapay zeka/makine öğrenimi modelinin karşılaştığı sorunu incelemeyi ve tanımlanan sorunları ele alabilecek mevcut seçenekleri daraltmayı içerir.

Yinelemeli iyileştirme ve deney

Yapay zeka/makine öğrenimi modeli iyileştirmesi devam eden bir süreçtir. Hipotezler oluşturduktan ve potansiyel çözümleri seçtikten sonra, modeli rafine etmek için deney ve yineleme anahtardır.

A/B Testi: Sonuçları karşılaştırmak için veri alt kümelerinde farklı modeller veya değişiklikler test edin. Bu, hangi iyileştirmelerin en etkili olduğunu belirlemeye yardımcı olur.

Model yeniden eğitimi: Modelin ilgili kalmasını ve değişen koşullara uyum sağlamasını sağlamak için modeli düzenli olarak yeni veri, özellik güncellemeleri veya algoritma ayarlamaları ile yeniden eğitin.

Otomatik izleme ve geri bildirim döngüleri: Hızlı ayarlamalar ve iyileştirmelerde hızlı yinelemeyi mümkün kılan sürekli yapay zeka geri bildirimi sağlamak için otomatik sistemler kullanın.

Paydaşlardan gelen geri bildirimi entegre edin

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 rafine etmek ve gerçek dünya kör noktalarını ele almak için değerli bağlam sunar.

Bu geri bildirim döngüsünü entegre etmek, modelin sürekli uyum sağlamasını ve operasyonel ihtiyaçlarla hizalı kalmasını sağlar.

Bu geri bildirim döngüsü, modelin gerçek dünya ihtiyaçları ve beklentileriyle hizalı kalmasını sağlar.

En etkili değişiklikleri önceliklendirin

Tüm iyileştirmelerin aynı etki düzeyine sahip olmayacaktır. En kritik performans sorunlarını doğrudan ele alan değişiklikleri önceliklendirmek esastır.

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

İyileştirme sürecini belgeleyin ve standartlaştırın

Sürekli iyileştirmeler için yöntemleri, deneyleri ve sonuçları belgeleyin.

Bu süreci standartlaştırmak, gelecekteki iyileştirmelerin kanıtlanmış, yapılandırılmış bir yaklaşımı takip etmesini sağlar, böylece iyileştirmelerin ölçülebilir, karşılaştırılabilir ve izlenebilir olmasını sağlar.

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  = {{Yapay Zeka İyileştirmesi İçin 20 Strateji 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 analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. 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 uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 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 yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da e-posta pazarlama ve satış videoları üzerine odaklanan bir sektör analistidir. 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