Gelişmeleri kaçırmamak ve sektöre dair özel içerikler elde etmek için günlük ve haftalık bültenlerimize katılın. Daha Fazla Bilgi
Yapay zeka (AI) dünyasında her şey hızla değişiyor — eğer ayak uyduramıyorsanız, geride kalıyorsunuz.
İki önemli gelişme, geliştiriciler ve işletmeler için ortamı yeniden şekillendiriyor: DeepSeek’in R1 modeli ve OpenAI’nin yeni Deep Research ürünü. Bu iki yenilik, güçlü akıl yürütme modellerinin maliyetini ve erişilebilirliğini yeniden tanımlıyor. Ancak daha az konuşulan bir konu var: Bu gelişmeler, şirketlerin daha akıllı ve özelleşmiş AI uygulamaları oluşturmak için damıtma, denetimli ince ayar (SFT), pekiştirmeli öğrenme (RL) ve bilgi artırımlı üretim (RAG) gibi teknikleri kullanmaya yönlendirecek.
Daha Uygun Fiyatlı, Şeffaf ve Sektör Lideri Akıl Yürütme Modelleri
DeepSeek-R1’in en dikkat çekici özelliği, sektördeki en iyi akıl yürütme modelini OpenAI’nin o1 modelinin maliyetinin yaklaşık 30 katı daha düşük bir fiyatla sunmasıdır. Üstelik çoğu kapalı modelin aksine, DeepSeek, akıl yürütme adımlarında tam bir şeffaflık sağlıyor. Geliştiriciler için bu, özelleştirilmiş AI modelleri oluşturmada büyük bir maliyet avantajı sunuyor.
Özellikle damıtma (distillation) yöntemi, güçlenen bir araç olarak öne çıkıyor. DeepSeek-R1’i bir “öğretmen modeli” olarak kullanarak, şirketler, R1’in üstün akıl yürütme yeteneklerini miras alan daha küçük, görev odaklı modeller oluşturabilir. Bu daha küçük modeller, aslında çoğu kurumsal firmanın geleceği için en uygun seçenekler arasında yer alıyor.
Özelleşmiş Alanlar İçin: SFT ve RL
Damıtma adımının ardından, işletmelerin kendi uygulamalarına uygun bir model elde etmek için birkaç seçeneği var. Eğer oldukça spesifik bir alanda çalışıyorsanız, kendi alanınıza özel veri setleri ile denetimli ince ayar (SFT) uygulayabilirsiniz. DeepSeek, bu sürecin “binlerce” soru-cevap veri seti ile iyi bir şekilde gerçekleştirilebileceğini göstermiştir.
Örneğin, IBM mühendislerinden Chris Hay, kendi matematik veri setleriyle küçük bir modeli ince ayar yaparak OpenAI’nin o1 modelinin en iyi olduğu görevlerde daha hızlı yanıtlar elde etti.
Çoğu Şirket İçin RAG Yeterli Olacak
Çoğu şirket için, RAG en kolay ve en güvenli yol olacaktır. RAG, organizasyonların kendi veritabanlarındaki özel verilerle modellerini desteklemesine olanak tanır. Bu yöntem, çıktıları doğrulama ve alanınıza özel olma açısından önemli avantajlar sağlar.
RAG işlemleri, yalnızca en alakalı içeriği bulmakla kalmaz, ayrıca DeepSeek’in halüsinasyon sorunlarına karşı da etkili bir çözüm sunar. RAG ile damıtma süreçleri, çoğu kurumsal firma için önemli bir fayda sağlayacaktır.
OpenAI Deep Research: RAG’nin Yeteneklerini Genişletme
OpenAI’nin Deep Research ürünü, RAG’yi yeni bir seviyeye taşıma yeteneğine sahip. Bu ürün, webi tarayarak şirketlerin ihtiyaçlarına özel bir araştırma yapma olanağı sunar. Ancak, bu yeniliklerle birlikte bazı zorluklar da söz konusu. Vectara CEO’su Amr Awadallah, bu tür modellerin çıktılarının doğru olup olmadığını sorgulamaktadır. Doğru bilgiye ulaşmak için doğrulanmış, insan tarafından onaylanmış kaynaklara ihtiyaç vardır.
Gelecek: Açık, Uygun Fiyatlı ve Veri Odaklı Yapay Zeka
DeepSeek ve OpenAI’nin Deep Research ürünü, güçlü, alanınıza özel AI uygulamaları oluşturmak için araçların hemen yanı başınızda olduğunu gösteriyor. Şirketler, bu araçları kullanmazlarsa geri kalma riski taşıyorlar. Gerçek başarı, verilerinizi nasıl düzenlediğinize, RAG ve damıtma gibi teknikleri nasıl kullandığınıza ve ön eğitim aşamasının ötesinde nasıl yenilik yapacağınıza bağlı olacaktır.
Sonuç olarak, doğru veri ile hareket eden şirketler, bir sonraki AI yenilik dalgasını yönetmeye hazır olacaklardır.
