“`html
MIT’den Yenilikçi Yazılım Tasarımı Yöntemi
Şehirlerdeki farklı ulaşım modları veya etkili bir robotun çalışmasını sağlayan bileşenlerin koordinasyonu gibi karmaşık etkileşimli sistemlerin düzenlenmesi, yazılım tasarımcıları için giderek daha önemli bir konu haline geliyor. Şimdi MIT’deki araştırmacılar, bu karmaşık sorunlara yaklaşmanın tamamen yeni bir yolunu geliştirdi. Bu yeni yöntem, derin öğrenme modellerindeki yazılım optimizasyonunu daha iyi kavramak için basit diyagramları bir araç olarak kullanıyor.
Karmaşıklığı Basitleştiren Diyagramlar
Yeni yöntem, bu karmaşık görevleri o kadar basit hale getiriyor ki, arka planda bir napkin üzerinde çizebileceğiniz kadar sade bir çizime indirgenebiliyor. Bu yenilikçi yaklaşım, Transactions of Machine Learning Research dergisinde, MIT’nin Bilgi ve Karar Sistemleri Laboratuvarı (LIDS)’ndan gelen doktora öğrencisi Vincent Abbott ve Profesör Gioele Zardini tarafından tanımlandı.
“Bu yeni sistemler hakkında konuşmak için bir dil geliştirdik” diyor Zardini. Bu diyagram tabanlı “dil”, büyük ölçüde kategori teorisi üzerinde şekilleniyor. Bu yaklaşım, bilgisayar algoritmalarının arka plan mimarisini tasarlamaya dayanıyor; yani sistemin farklı parçalarını denetleyip yöneten programların tasarımına. “Bileşenler, bir algoritmanın farklı parçalarıdır ve birbirleriyle iletişim kurup bilgi alışverişi yapmaları gerekir” diyor Zardini.
Derin Öğrenme ve Kaynak Verimliliği
Araştırmacılar, şu anda popüler olan derin öğrenme algoritmalarına odaklanmayı seçtiler. Derin öğrenme, ChatGPT ve Midjourney gibi büyük yapay zeka modellerinin temelini oluşturuyor. Bu modeller, karmaşık kalıplar bulabilmeleri için uzun eğitim sürelerinde güncellenen parametrelerle dolu matris çarpımları ve diğer işlemlerle veri manipüle ediyor. Modeller, milyarlarca parametre içeriyor ve bu da hesaplamayı pahalı hale getiriyor; dolayısıyla, kaynak kullanımı ve optimizasyon oldukça kritik bir hale geliyor.
Diğer önemli bir nokta, diyagramların derin öğrenme modellerinin oluşturduğu paralelleştirilmiş işlemleri temsil edebilmesi. Bu diyagramlar, algoritmalar ile onların çalıştığı grafik işleme birimleri (GPU) arasındaki ilişkileri ortaya koyabiliyor. Zardini, “Bu konuda çok heyecanlıyım,” diyerek “bu dil, derin öğrenme algoritmalarını oldukça iyi bir şekilde tanımlıyor; enerji tüketimi, bellek kullanımı gibi tüm önemli şeyleri açıkça temsil ediyor” diyor.
Gelecekteki Umutlar
Zardini, “Bu yeni çerçeve ile problemi daha formel bir şekilde ele alabiliyoruz” diyor. Araştırmacılar, halihazırda var olan FlashAttention algoritmasına bu yöntemi uyguladıklarında “bunu, gerçekten bir napkin üzerinde çıkarabiliyoruz” diyor. Bu yeni yaklaşımın karmaşık algoritmalarla başa çıkmayı ne kadar basitleştirebileceğinin altını çizerken, araştırmalarında bu metni “FlashAttention on a Napkin” olarak adlandırmışlar.
Abbott, “Bu model, optimizasyonların hızlı bir şekilde türetilmesine olanak tanıyor” diyor. “Sonunda, yazılımın, araştırmacının kodunu yüklemesiyle birlikte yeni algoritmanın neyi iyileştirebileceğini otomatik olarak tespit etmesini planlıyoruz” diyor Zardini.
Sonuç olarak, bu yeni diyagram tabanlı dilin, yazılım geliştiriciler arasında şimdiden büyük ilgi uyandırdı. “Bu konuda oldukça heyecan verici bir yol açtı. Sistemlerin etkileşimlerini anlamamıza yardımcı oluyor” diyor Zardini.
“`