Google, Yeni Teknoloji ile Yapay Zekaları 13 Kat Daha Hızlı Eğitecek

Üretken yapay zeka alanındaki en önemli ayrıntılar arasında eğitim ve bu eğitim için gerekli enerji bulunuyor. Firmalar eğitim süreçlerini olabildiğince hızlı yapmak ve aynı zamanda süreç içerisinde daha az enerji kullanmak istiyor. Google‘ın yapay zeka ünitesi DeepMind, her iki tarafta da büyük kazanımlar sağlayan yeni bir yapay zeka eğitim teknolojisi geliştirdi.

Yapay zeka eğitimi ucuzlayacak
Google DeepMind tarafından yayınlanan araştırmada yeni yapay zeka eğitim teknolojisi JEST (Joint Example Selection) olarak isimlendiriliyor. JEST sayesinde eğitim hızı 13 kat artırılırken 10 kat daha yüksek enerji verimliliği elde edilebiliyor. DeepMind’ın JEST yöntemi, klasik yapay zeka modeli eğitim tekniklerinden epeyce basit bir şekilde farklılaşıyor. Geleneksel eğitim teknikleri tek tek önceliklendirilmiş veri noktalarına odaklanırken JEST ise tüm veri yığınlarını temel alarak eğitimi gerçekleştiriyor. Google, JEST ile ilk olarak veri kalitesini derecelendirecek ve yığınları kaliteye göre sıralayacak daha küçük bir yapay zeka modeli oluşturuyor. Ardından derecelendirme daha büyük lakin daha düşük kaliteli set ile karşılaştırılıyor. Bu sayede küçük JEST modeli uygun olan en ülkü bilgileri belirleyebiliyor ve bu bulgulara dayanarak büyük model eğitiliyor. Modelin en büyük zaafı ise yüksek kaliteli bilgilere ihtiyaç duyması. Yüksek kaliteli veriler olmadan modelin çıktılarının da ülkü olması beklenemez.

Lakin bir defa kaliteli veri elde edildikten sonra JEST ile modellerin eğitiminde önemli kazanımlar elde edilebilir. Bilindiği üzere üretken yapay zeka hem eğitim sürecinde hem de çalışırken diğer veri merkezlerinden çok daha fazla enerji tüketiyor.

Örneğin tek bir ChatGPT sorgusu, bir Google aramasından 10 kat daha fazla enerji tüketiyor. Ek olarak GPT-4o‘nun eğitiminin OpenAI’a 100 milyon dolara mal olduğu belirtiliyor. Daha gelişmiş modeller ve daha büyük veriler ile bunun çok yakında 1 milyar dolar sınırına çıkacağı söyleniyor.