Yapay Zeka Maliyetlerini Düşürmenin 5 Yolu
Yapay Zeka Maliyetlerini Düşürmenin 5 Yolu
Şirketler, yapay zeka modellerinin önemli miktarda işlem gücü gerektirdiğini temel bir gerçek olarak kabul ediyor ve daha fazlasını elde etmenin yollarını bulmak zorunda kalıyorlar. Ancak Hugging Face'in AI ve İklim Sorumlusu Sasha Luccioni'ye göre, bu şekilde olması şart değil. Daha akıllı bir şekilde yapay zeka kullanmanın yolları var. Modellerin performansını ve doğruluğunu artırmaya odaklanmak, daha fazla işlem gücü elde etmeye çalışmaktan daha verimli olabilir.
Luccioni, "Daha akıllı yollarla yapılabilecek şeyler var, ancak biz buna çok kör olmuşuz. Daha fazla FLOPS, daha fazla GPU, daha fazla zaman ihtiyacımız var diye düşünüyoruz" diyor.
1. Göreve Özel Modelleri Kullanın
Her iş için dev, genel amaçlı modellere yönelmekten kaçının. Görev-özel veya sıkıştırılmış modeller, daha düşük maliyetle ve daha az enerji tüketimiyle, daha büyük modellerin doğruluğuna eşit veya daha üstün performans sergileyebilir. Luccioni, testlerinde görev-özel bir modelin genel amaçlı bir modelden 20-30 kat daha az enerji kullandığını buldu.
Sıkıştırma, burada anahtar rol oynuyor. Tam bir model ilk önce sıfırdan eğitilebilir ve ardından belirli bir göreve uyarlanabilir. Açık kaynaklı modeller de verimliliğe yardımcı oluyor, çünkü modelleri sıfırdan eğitmek yerine temel bir model alıp ince ayar yapabiliyorsunuz.
2. Verimliliği Varsayılan Hale Getirin
Sistem tasarımında "itme teorisi"ni benimseyin, muhafazakar akıl yürütme bütçeleri belirleyin, her zaman açık olan üretken özellikleri sınırlayın ve yüksek maliyetli işlem modları için onay gerektirin. Varsayılan mekanizmalar gereksizdir, çünkü kullanımı ve dolayısıyla maliyetleri artırır.
Luccioni, örneğin Google gibi popüler arama motorlarında, varsayılan olarak üst kısımda bir yapay zeka özeti görüntülendiğini belirtiyor. Bunun yerine, sadece "hayatın anlamı nedir?" gibi karmaşık sorular için üretken AI özetlerinin kullanılması gerektiğini savunuyor.
3. Donanım Kullanımını Optimize Edin
Toplu işleme, hassasiyet ayarlama ve belirli donanım nesilleri için toplu boyut ayarlama, boşa harcanan bellek ve güç tüketimini en aza indirmek için önemli. Modellerin her zaman açık olması mı gerekiyor? Kullanıcılar gerçek zamanlı olarak 100 istek mi gönderecek? Buna göre optimizasyon yapılmalı.
Luccioni, bir çalışmasında, toplu boyutun donanıma bağlı olarak değiştiğini, hatta belirli bir tür veya sürüme göre değişebileceğini buldu. Bir toplu boyuttan bir fazlasına geçmek, modellerin daha fazla bellek ihtiyacı duyması nedeniyle enerji kullanımını artırabilir.
4. Enerji Şeffaflığını Teşvik Edin
Hugging Face, bu yıl AI Enerji Puanı adlı yeni bir sistem başlattı. Bu, 1 ila 5 yıldız arasında bir derecelendirme sistemi kullanarak en verimli modelleri ödüllendiriyor. Bu, "Yapay Zeka için Enerji Yıldızı" olarak düşünülebilir ve modelleri geliştirenlerin enerji verimliliğini dikkate almasını teşvik etmeyi amaçlıyor.
5. "Daha Fazla İşlem Gücü Daha İyidir" Anlayışını Yeniden Düşünün
En büyük GPU kümelerini takip etmek yerine, "Sonucu elde etmenin en akıllıca yolu nedir?" sorusundan başlayın. Birçok iş yükü için, daha akıllı mimari ve daha iyi seçilmiş veriler, brüt güç ölçeklendirmesinden daha iyi performans sağlayabilir.
Luccioni, "İnsanların ihtiyaç duydukları kadar GPU'ya sahip olmadıklarını düşünüyorum" diyor. Daha büyük kümelere yönelmek yerine, GPU'ların hangi görevleri tamamlayacağını, neden ihtiyaç duyulduğunu ve daha fazla GPU eklemenin sonunda ne elde edeceklerini yeniden düşünmelerini öneriyor.
Sonuç
Yapay zeka modellerinin yüksek işlem gücü gerektirdiği gerçeği kabul edilse de, daha akıllı yaklaşımlarla maliyetler önemli ölçüde azaltılabilir. Görev-özel modellerin kullanımı, verimliliğin varsayılan hale getirilmesi, donanım kullanımının optimize edilmesi, enerji verimliliğinin teşvik edilmesi ve daha fazla işlem gücü odaklı anlayışın yeniden düşünülmesi, şirketlerin yapay zeka maliyetlerini düşürmelerine yardımcı olabilir.
Bu yaklaşımlar, modellerin performansını ve doğruluğunu artırırken, aynı zamanda enerji tüketimini ve maliyetleri de azaltabilir. Yapay zeka, daha akıllı kullanımla, daha erişilebilir ve sürdürülebilir hale gelebilir.