Multimodal Bir Yaklaşımla Yapay Zeka Temelli Uygulamalar Geliştirmek

Üretken yapay zeka, yapay zeka/makine öğreniminin en son çağı olarak yeni fırsatlar ortaya çıkarıyor ve daha önce üstesinden gelinemeyen zorlukların üstesinden geliyor. Diyalog, hikaye anlatımı, görüntüler, videolar ve müzik dahil olmak üzere yeni içerik ve fikirler oluşturabiliyor. Muazzam miktarda veri ile önceden eğitilmiş, genellikle temel modeller (foundation models) olarak tanımlanan büyük modeller ile destekleniyor.

Yapay zekanın, bir kurumun veri stratejisini en üst seviyeye çıkarmak için kullanılması, çalışanların verimliliğini ve aralarındaki iş birliğini artırmaya yardımcı olabilir. Nihayetinde, daha iyi karar verme süreçlerinin önünü açarak ölçülebilir bir iş değeri çıktısı alınmasına olanak tanır. Geliştiricilerin uygulamalarını yeniden tasarlamalarını, yeni müşteri deneyimleri yaratmalarını ve iş faaliyetlerini dönüştürmek için daha hızlı gelir elde etmelerini sağlar.

Üretken Yapay Zekanın Evrimi

Son zamanlardaki yapay zeka ile ilgili hareketliliğe rağmen dönüşümün henüz ilk aşamalarındayız. İçinde bulunduğumuz üretken yapay zeka dalgası, mevcut verilerden yararlanarak hemen üretilen yeni içerikler oluşturmaya odaklanıyor. Bu, iş faaliyetlerini iyileştirmek ve otomatikleştirmek adına büyük önem arz ediyor.

Bununla birlikte, üretken yapay zekanın gerçek değeri içgörü ve karar verme süreçlerini yönlendirmeyi sağlayacağı bir sonraki aşama olacaktır. İlk nesil üretken yapay zeka uygulamalarının tümü içerik odaklıdır ve yüksek doğrulukta çıktılar üretebilmek için büyük miktarda veriyi işlemeye odaklanmıştır. Ancak bu doğruluk henüz kararları yönlendirmek için yeterli değildir.

Bu tür uygulamaların ilk nesli, kısa ve öz çıktılar üretmek için büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde incelemenin büyük fayda sağladığı işletmeden müşteriye piyasalarda gerçekten iyi sonuçlar vermektedir.

Oluşturulan içerik genellikle yapılacak işin tamamlanması için gerekli olan insan katılımından önce bir başlangıç noktası olarak hizmet eder. Bir taslak oluşturmak veya kod yazmak, test etmek için veri setleri oluşturmak veya veriler üzerinde bir analiz yapmak gibi insanların çok zaman harcadığı düşük katma değerli işleri hızlandırır. Operasyonel açıdan kritik olmayan ve nispeten daha az çabayla geri alınabilecek veya yeniden gözden geçirilebilecek görevler üzerinde çalıştığı için çalışanların üretkenliğini artırır. Copilot X, çıktı zamanlamasının içeriğin doğruluğundan daha önemli olduğuna dair çok iyi bir örnektir.

Nicelik vs. Nitelik

Yapay zekanın gerçek değeri, anlamlı içgörüler elde etme ve sonuca dayalı karar verme yeteneğinden gelir. Bunlar, kalite ve doğruluğun her şeyden daha önemli olduğu durumlardır.

Yapay zekanın gerçekleştirebileceği dönüşümü başlatabilmesi için düşük doğruluk gerektiren, düşük etkili ve düşük riskli içerik üretiminden, karar vermeyi yönlendiren, yüksek doğruluk gerektiren, yüksek etkili ve yüksek riskli kullanım durumlarına geçmesi gerekir.

İşletmelerin, bu yeni yapay zeka özelliklerinin yatırım getirisini değerlendirebilmeleri ve kendilerini müşteriler açısından nasıl farklılaştırabileceklerini belirleyebilmeleri için işletmeden işletmeye uygulamaların sonuçlarını yönlendirmeleri ve yatırım getirilerini düzeltmeleri gerekir. Bunu mevcut veri ekosistemlerinde güvenli bir şekilde yapmaları elzemdir.

Yapay Zekayı Demokratikleştirmek

Yapay zekanın hızla gelişerek benimsenmesi, bu denklemin merkezindeki temel teknoloji olan temel modellere olan erişimi demokratikleştirdi. Açık kaynak topluluğundaki büyük dil modelleri için yapılan ardı arkası kesilmeyen inovasyonlar, yapay zeka temelli iş faaliyetlerinin kullanacağı teknolojiye erişimi demokratikleştiren birkaç açık kaynaklı büyük dil modelinin ortaya çıkmasını sağladı.

Daha küçük modeller ise iPhone gibi daha düşük güçteki donanımlarda çalışabiliyor ve böylece yaratıcılığın önündeki engelleri ortadan kaldırıyor. Bu daha küçük ama yeterince yüksek kaliteli modeller inovasyonu teşvik ederek dünyanın dört bir yanındaki kişi ve kurumlar için sınırsız olasılıkların önünü açtı. Nihai olarak en iyi model, sürekli ve hızlı bir şekilde öğrenebilen ve dolayısıyla kısa bir süre içinde yinelenebilen, üzerinde ince ayar yapılabilen modeldir.

Bütün bu gelişmeler, bu işlerle uğraşmak için giriş engelini birkaç büyük kurum ve onların sahip olduğu teknolojik imkanlardan bir kişiye, güçlü bir dizüstü bilgisayara ve hatta iPhone gibi kişisel bir mobil cihaza kadar indirdi. Sektörde yaşanan bütün bu gelişmeler, işletmelerin yapay zekanın etkisini kendi işletmeleri bağlamında değerlendirerek bir yol haritası çıkarmalarını sağlayacaktır.

Multimodal Platformlar, Yapay Zeka Destekli Uygulamaları Güçlendirmenin Anahtarını Elinde Tutuyor

İşletmelerin, başarılı olabilmek için benzersiz ve yürüttükleri iş faaliyetleri ile ilgili içgörüler sunabilen, çoklu metin, görüntü ve video modalitelerini içeren birden fazla temel modele erişmesi gerekir. İşletmeler şu an için temel bir model üzerinde kendi verilerini kullanarak farklılaştırılmış uygulamalar oluşturmayı kolaylaştırmak istiyor. Başarılı bir yapay zeka girişiminin olmazsa olmazı olan veri her zamankinden daha önemli bir hale geldi. Bunu gerçekleştirmenin en iyi yolu yapılandırılmamış ve operasyonel olmayan verileri destekleyen, makine öğrenimi platformlarıyla derin bir entegrasyona sahip olan, güvenilir ve yüksek performans sunabilen bir veri platformundan geçiyor.

Bunu gerçek zamanlı olarak başarabilmek için operasyonel bir veritabanında depolanan en son güncel verilerin daha derin bir entegrasyonuna ihtiyaç vardır. Veritabanlarının, performans ve gecikme ile ilgili ek yükler getirmeden birden fazla veri modalitesini işleme konusunda yetkin olması gerekir.

İşletmeler, multimodal ve düşük gecikmeli bir veri platformunun üzerine inşa ederek, öngörücü analiz vizyonunu gerçekleştirebilir ve yapay zeka destekli uygulamaları güçlendirebilir.

Yazar: Rahul Pradhan, Ürün ve Strateji Başkan Yardımcısı, Couchbase ve Strateji Başkan Yardımcısı, Couchbase