Günlük ve haftalık bültenlerimize katılın, sektör lideri yapay zeka haberleriyle ilgili en son güncellemeler ve özel içerikler edinin. Daha fazla bilgi edinin.
Alibaba Grubu araştırmacıları, yapay zeka sistemlerini eğitim sürecinde bilgi arama yeteneklerini geliştirmek için tamamen yeni bir yaklaşım geliştirdi. Bu katkı sayesinde, pahalı ticari arama motoru API’lerine olan ihtiyaç büyük ölçüde azalacak.
Bu yeni teknik, “ZeroSearch” olarak adlandırılıyor ve büyük dil modellerinin (LLM’ler) gerçek arama motorlarıyla etkileşime girmeden eğitim süreçleri boyunca gelişmiş arama yeteneklerine ulaşmasını sağlıyor. Bu yenilik, şirketlere önemli API maliyetlerinden tasarruf etme imkanı sunarken, yapay zeka sistemlerinin bilgi edinme yöntemleri üzerinde daha fazla kontrol sağlıyor.
ZeroSearch Tekniği Nedir?
ZeroSearch’ün çözüm sunduğu sorun oldukça önemlidir. Etkili bir yapay zeka asistanı geliştiren şirketler, eğitim sırasında arama motorlarının döndürdüğü belgelerin tutarsız kalitesi ve yine bu arama motorlarına yapılan yüz binlerce API çağrısının yüksek maliyetleri ile karşı karşıyadır.
Alibaba’nın yaklaşımı, bir LLM’yi bir arama modülüne dönüştüren hafif bir denetimli ince ayar süreci ile başlamaktadır. Bu süreç, belirli bir sorguya yanıt olarak hem alakalı hem de alakasız belgeler üretebilen bir yapı oluşturur. Ardından, araştırmacılar “müfredat bazlı çıktı stratejisi” olarak adlandırdıkları bir yöntem kullanarak, oluşturulan belgelerin kalitesini kademeli olarak düşüren bir süreçten geçer.
Google ile Karşılaştırıldığında Performans
Yapılan kapsamlı deneylerde, ZeroSearch, gerçek arama motorlarıyla eğitilen modellerin performansını yalnızca eşlemekle kalmayıp, genellikle onları geride bıraktığı görülmüştür. Özellikle, 7B parametreli bir arama modülü Google Arama ile karşılaştırılabilir performans gösterirken, 14B parametreli bir modül onu aşmayı başarmıştır.
Maliyet tasarrufları da kayda değer. Araştırmacıların analizine göre, Google Arama üzerinden 64,000 arama sorgusu ile yapılan eğitim yaklaşık 586,70 dolara mal olurken, 14B parametreli bir simülasyon LLM’nin dört A100 GPU üzerinde eğitilmesi yalnızca 70,80 dolara mal olmaktadır. Bu, %88’lik bir tasarruf anlamına gelmektedir.
Yapay Zeka Gelişiminin Geleceği Üzerine Etkileri
Bu buluş, yapay zeka sistemlerinin nasıl eğitilebileceği konusunda çarpıcı bir değişim getiriyor. ZeroSearch, yapay zekanın harici araçlar kullanmadan gelişebileceğini gösteriyor.
Bu değişiklik, AI endüstrisi için önemli sonuçlar doğurabilir. Artık, gelişmiş AI sistemlerinin eğitimi, büyük teknoloji şirketlerinin kontrolündeki hizmetlere olan pahalı API çağrıları gerektirmiyor. ZeroSearch, gerçek arama motorlarını kullanmak yerine simülasyon ile arama yapmayı mümkün kılarak bu denklemi değiştirmektedir.
Küçük AI şirketleri ve sınırlı bütçeye sahip girişimler için bu yaklaşım büyük bir fırsat sunabilir. API çağrılarının yüksek maliyetleri, sofistike yapay zeka asistanları geliştirmeye yönelik önemli bir engel oluşturuyordu. ZeroSearch, bu maliyetleri %90’a kadar düşürerek gelişmiş yapay zeka eğitimini daha erişilebilir hale getiriyor.
Bu tekniğin bir diğer avantajı, geliştiricilere eğitim sürecinde daha fazla kontrol sağlamasıdır. Gerçek arama motorlarını kullandıklarında, döndürülen belgelerin kalitesi tahmin edilemez. Ancak simüle edilen arama ile geliştiriciler, yapay zekanın eğitim sırasında ne tür bilgileri gördüğünü hassas bir şekilde kontrol edebilir.
Teknik, Qwen-2.5 ve LLaMA-3.2 gibi farklı model aileleriyle ve hem temel hem de talimat odaklı varyantlarla çalışmaktadır. Araştırmacılar, kodlarını, veri setlerini ve önceden eğitilmiş modellerini GitHub ve Hugging Face‘de paylaşıma sundular; böylece diğer araştırmacılar ve şirketler bu yaklaşımı uygulayabilir.
Geniş dil modelleri devam ettikçe, ZeroSearch gibi teknikler, AI sistemlerinin dış hizmetlere bağımlı olmadan daha karmaşık yetenekler geliştirebileceği bir geleceği işaret ediyor. Bu, yapay zeka geliştirme ekonomik yapısını değiştirebilir ve büyük teknoloji platformlarına olan bağımlılıkları azaltabilir.
Burada dikkat çeken bir ironi var: Alibaba, yapay zekayı arama motorları olmadan arama yapmayı öğretirken, belki de geleneksel arama motorlarını AI gelişimi için daha az gerekli hale getiren bir teknoloji geliştirmiştir. Bu sistemler daha bağımsız hale geldikçe, teknoloji manzarasının birkaç yıl içinde çok farklı bir görünüm alması mümkün görünüyor.
