- BeePuan
- 0
2024 yılında, büyük şirketlerin yapay zeka kapasitelerini kendi bünyelerine taşımak istemesi, GPU üretiminde ciddi bir baskıya neden oluyor. Bu durum, hem donanım çözümleri hem de yazılım tekniklerinde yenilikçi yaklaşımları teşvik ediyor. Özellikle daha küçük ve daha verimli modellerin performansını artırmak için geliştirilen teknikler, büyük bir önem taşıyor.
Bu trendler, yapay zeka alanında yenilikçi çözümlerin geliştirilmesine ve daha geniş bir kullanıcı kitlesinin bu teknolojilere erişimine olanak tanıyor. Yine de, bu gelişmeler donanım sıkıntılarını tamamen çözmeye yetmeyebilir ve uzun vadeli çözümler gerektirebilir.
Multimodal Yapay Zeka
Multimodal yapay zeka, metin, görüntü ve ses gibi farklı veri türlerini aynı anda işleyebilen sistemlerdir. Bu sistemler, çeşitli görevlerde daha genel amaçlı çözümler sunabilir. Örneğin, OpenAI'nin GPT-4 modeli ve Google DeepMind'ın Gemini modeli, hem görsel hem de dilsel görevleri çözme yeteneğine sahiptir (MIT Technology Review) (Nature). Bu tür modeller, robotlar gibi farklı görevleri aynı anda gerçekleştirebilen sistemlerin geliştirilmesine de yardımcı olmaktadır(ScienceDaily).GPU Kıtlığı
Büyük şirketlerin yapay zeka modellerini kendi altyapılarında çalıştırma eğilimi, GPU talebini artırıyor. Bu durum, GPU üretiminde sıkıntılara yol açarak donanım maliyetlerini yükseltiyor. Özellikle bulut sağlayıcıları, altyapılarını optimize ederek bu talebe cevap vermeye çalışırken, küçük işletmeler ve bireysel geliştiriciler için açık kaynak modeller ve teknikler büyük bir avantaj sağlıyor. Low Rank Adaptation (LoRA) ve quantization gibi teknikler, modellerin daha az bellek kullanarak ve daha hızlı ince ayar yapılmasını sağlıyor (IBM - United States).Bu trendler, yapay zeka alanında yenilikçi çözümlerin geliştirilmesine ve daha geniş bir kullanıcı kitlesinin bu teknolojilere erişimine olanak tanıyor. Yine de, bu gelişmeler donanım sıkıntılarını tamamen çözmeye yetmeyebilir ve uzun vadeli çözümler gerektirebilir.