Yapay zekâ modelleri, teknolojiyi nasıl kullandığımızı dahi değiştirmeye başlamış durumda. Öte yandan söz konusu teknoloji ilerlemesi söz konusu olduğunda Moore Yasası kavramını da konuşmak gerekiyor. Bu yasaya göre her 18 ayda bir tümleşik devre üzerindeki bileşen sayısı iki katına çıkar. Sohbet modelleri ise sadece sekiz ayda verimliliğini iki kata çıkarmış durumda.
Yapay zekâ, bilgisayarlardan hızlı gelişiyor
MIT'den Tamay Beşiroğlu, "Temel olarak performansınızı iki yolla geliştirebilirsiniz." açıklamasında bulundu. Bu geliştirmelerden biri, büyük dil modellerinin kapasitesini artırmaya dayanıyor. Diğer yandan bu tür bir gelişim için büyük bir hesaplama gücü gerekiyor. Öte yandan yapay zekâ dönüşümünde küresel çip krizlerini, enerji krizlerini göz önüne aldığımızda yapay zekâ gelişiminde bir darboğaza geldiğimizi söylemek mümkün.
Beşiroğlu, buna alternatif olarak yapay zekâların arka planında çalışan algoritmaların, aynı hesaplama donanımları üzerinde daha performanslı çalışmasının sağlandığını söylüyor. Şu ana kadarki çalışmalarda da yapay zekâ geliştiricileri bu noktaya odaklanıyordu. Beşiroğlu ve ekibinin yaptığı araştırmalar, 2012 ile 2023 arasındaki büyük dil modellerini incelediklerinde her sekiz ayda bir büyük dil modellerinin verimliliklerinin iki kata çıktığı tespit edildi.
Araştırmacılara göre bu atılımın nedenlerinden biri, daha efektif kodlamaya imkan veren yazılım dillerinden kaynaklanırken aradaki farkın net nedeni bilinmiyor. Zira yapay zekâ algoritmaları genellikle gizli oluyor. Ayrıca donanım imkânları da geliştikçe ilerlemek daha kolay oluyor. Beşiroğlu, yine de algoritmaların sonsuza kadar optimize edilemeyeceğine de dikkat çekiyor.