Günlük ve haftalık bültenlerimize katılın; sektördeki en iyi AI haberlerine dair son güncellemeler ve özel içerikler alın. Daha Fazla Bilgi
DeepSeek R1’in pazartesi günü yayınlanması, AI topluluğunda büyük bir etki yaratarak, keskin yenilikçi performans için gerekenlerle ilgili varsayımları sarsmış durumda. OpenAI’nin o1 modeline oranla sadece %3-%5 oranında bir maliyetle eşleşerek, bu açık kaynaklı model yalnızca geliştiricileri etkilemekle kalmıyor, aynı zamanda işletmelerin AI stratejilerini yeniden düşünmeye zorlıyor.
Bu model, HuggingFace’de en çok indirilen model olarak zirveye yerleşti (bu yazı itibarıyla 109,000 indirme var) – geliştiriciler onu denemek ve AI gelişimleri üzerine ne anlama geldiğini anlamaya çalışıyorlar. Kullanıcılar, DeepSeek’in birlikte sunduğu arama özelliğinin (DeepSeek’in sitesinde) OpenAI ve Perplexity gibi rakiplerinden üstün olduğunu ve yalnızca Google’ın Gemini Deep Research ile yarıştığını belirtiyor.
DeepSeek’in Yeniliği: Saf Pekiştirme Öğrenimine Geçiş
Kasım ayında, DeepSeek’in OpenAI’nin o1 modelini aştığını duyurmasıyla dikkat çekici bir gelişme yaşandı, ancak o dönemde yalnızca sınırlı bir R1-lite önizleme modeli sunabiliyordu. Pazartesi günü R1’in tam sürümünün ve teknik dokümanının yayımlanmasıyla, şirket, geniş çapta uygulanan denetimli ince ayar (SFT) sürecinden kasıtlı olarak ayrılma kararını açıkladı.
SFT, AI geliştiriminin standart bir aşamasıdır ve modellerin adım adım akıl yürütmeyi öğretmek için düzenlenmiş veri kümeleri üzerinde eğitim almasını içerir. Ancak, DeepSeek bu varsayımı sorgulayarak SFT’yi tamamen atlayıp, modelin eğitimi için pekıştirme öğrenimi (RL) yöntemine güvendi. Bu cesur yaklaşım, DeepSeek-R1’in bağımsız akıl yürütme yeteneğinin gelişmesine neden oldu; böylece, önerilen veri kümelerinden kaynaklanan zayıflıklardan kaçındı. Ancak bazı hatalar ortaya çıkınca, sadece sınırlı bir SFT miktarını modelin son aşamalarında tekrar devreye aldılar.
Kaynakları Verimli Kullanmak
DeepSeek’in bu başarıya ulaşabilmesinin arka planında ise açık kaynak kullanma deneyimi yatıyor. DeepSeek, 2023’te Çinli hedge fonu High-Flyer Quant’tan bir yan kuruluş olarak kuruldu ve AI modellerini başlangıçta kendi chatbot’u için geliştirdikten sonra bunları kamuya açtı. Şirketin yaklaşımı hakkında az şey biliniyor, ama açık kaynaklı projelerden yararlandığı kesin. Örneğin, Meta’nın Llama modeli ve ML kütüphanesi Pytorch üzerine inşa edilmiş olma ihtimali büyük.
Yenilikçi Çözüm ve Sonuçlar
DeepSeek’in, bulunan GPU sayısını artırarak (50,000 Nvidia GPU’ya kadar genişleterek), birçok büyük AI laboratuvarı ile rekabet edecek sonuçlar elde edebilmesi, yüksek maliyetli ve kaynak yoğun bir model geliştirme paradigmasını zorlu bir şekilde sorguluyor. DeepSeek, sınırlı kaynaklarla bile rekabetçi sonuçlar elde edebileceğini göstererek, AI geliştirme süreçlerinde daha esnek ve maliyet etkin yöntemlerin benimsenmesini zorunlu hale getiriyor.
DeepSeek-R1’in bu yıl sağladığı yenilik, kullanıcılar için önemli dersler vadediyor. AI üzerinde çalışacak olan işletmeler, DeepSeek’in oluşturduğu modeli örnek alarak, maliyet etkin yenilik konusunda yeniden düşünmek durumunda kalacaklar. Geleceğin AI çözümleri için bu tür yenilikler, rekabet avantajı sağlayabilir.
Sonuç ve Gelecek Beklentileri
DeepSeek’in geliştirdiği R1 modeli, OpenAI’nin üstünlüğüne meydan okurken, kullanıcıların ve işletmelerin taleplerini değiştirmeye aday görünüyor. İşletmeler, açık kaynak çözümlerinin sağlayacağı avantajları ciddi şekilde değerlendirmeye alacak ve bu tür modellerin sunduğu rekabet avantajlarını kullanarak daha geniş bir kitleye hitap etme fırsatını yakalayacaklar. Gelecekte, bu tür yenilikçi çözümlerle daha fazla insan ve girişim, gelişmiş AI uygulamalarına erişim sağlayacak.
