Yapay Zeka eğitiminde devrim: 100 kat daha hızlı öğrenme mümkün!

Günümüzde yapay zeka teknolojileri hayatımızın her alanına entegre olmuş durumda. Lakin büyük lisan modelleri (LLM) ve öbür yapay zeka sistemlerinin eğitimi, giderek artan güç tüketimiyle sürdürülebilirlik açısından kaygı yaratıyor. Almanya’daki data merkezleri 2020 yılında 16 milyar kilovat saat (kWh) elektrik harcadı ve bu sayının 2025’te 22 milyar kWh’ye çıkması bekleniyor. Fakat bilim insanları, yapay zeka eğitimine yönelik yeni bir yolla bu sorunu çözmeyi hedefliyor.

Scitech Daily haberine nazaran, klasik yapay zeka eğitimi, büyük ölçüde hesaplama gücü gerektiren bir süreç. Hudut ağları, bilgileri işlerken birçok iterasyon boyunca parametreleri ayarlayarak doğruluk düzeyini artırır. Fakat bu süreç hem vakit alıcı hem de yüksek güç tüketimi gerektirir.

Fizik Tabanlı Makine Tahsili profesörü Felix Dietrich ve grubu, bu süreci kökten değiştirebilecek bir eğitim tekniği geliştirdi. Yeni usul, hudut ağlarını iterasyonlarla eğitmek yerine mümkünlük tabanlı bir yaklaşım kullanarak öğrenmeyi hızlandırıyor. Böylelikle yapay zeka, klasik formüllere kıyasla 100 kat daha süratli öğrenirken tıpkı doğruluk düzeyini koruyabiliyor.

NASIL ÇALIŞIYOR?

Geleneksel yapay zeka eğitiminde, ağın içindeki parametreler rastgele belirlenir ve model, binlerce iterasyon boyunca bu parametreleri ayarlayarak optimize edilir. Yeni yolda ise kritik noktalarda parametreleri belirlemek için olasılıklar kullanılıyor. Bu sayede hesaplama yükü kıymetli ölçüde azalıyor ve öğrenme süreci hızlanıyor.

Araştırmacılar, bu metot sayesinde yalnızca yapay zeka eğitiminde değil, tıpkı vakitte iklim modelleri ve finans piyasaları üzere dinamik sistemlerde de büyük ilerlemeler kaydedilebileceğini belirtiyor.

DAHA SÜRDÜRÜLEBİLİR BİR GELECEK

“Yöntemimiz, yapay zeka modellerinin çok daha az enerjiyle eğitilmesini sağlıyor ve bu sayede hem maliyetleri düşürüyor hem de çevresel etkiyi azaltıyor,” diyen Dietrich, bu yeniliğin gelecekte daha geniş çapta kullanılabileceğini vurguluyor.

Bu yeni yaklaşım, yapay zeka teknolojilerinin güç verimliliğini artırarak sürdürülebilir bir teknolojiye dönüşmesini sağlayabilir. Şayet büyük ölçekli sistemlerde uygulanabilirse, yapay zeka eğitiminde yepisyeni bir çağın kapılarını aralayabilir.