Gündelik ve haftalık bültenlerimize katılın, endüstri lideri yapay zeka haberleri hakkında en son güncellemeler ve özel içerikler alın. Daha Fazla Bilgi
Büyük dil modellerini (LLM’ler) değiştirmek oldukça kolay olmalı, değil mi? Sonuçta, hepsi “doğal dil” konuşuyor; GPT-4o’dan Claude veya Gemini’ye geçmek, API anahtarını değiştirmekten daha karmaşık olmamalı… değil mi?
Gerçekte, her model farklı çekimler yapar ve yanıtlara farklı şekillerde yanıt verir, bu da geçişi hiç de sorunsuz hale getirmiyor. Model geçişini “tak-çalıştır” bir işlem olarak düşünen kurumsal ekipler, beklenmedik regresyonlarla karşılaşabiliyor: hatalı çıktılar, aşırı token maliyetleri veya akıl yürütme kalitesindeki değişimler.
Model Farklılıklarını Anlamak
Her yapay zeka modeli ailesinin kendi güçlü ve zayıf yönleri vardır. Dikkate alınması gereken bazı temel noktalar:
- Tokenizasyon farklılıkları— Farklı modeller farklı tokenizasyon stratejileri kullanır; bu da girdi isteminin uzunluğunu ve toplam maliyetini etkiler.
- Bağlam penceresi farklılıkları— Orijinal modeller 128K token’lık bir bağlam penceresi sağlar; ancak Gemini bunu 1M ve 2M token’a kadar uzatır.
- Talimat takip etme— Akıl yürütme modelleri daha basit talimatları tercih ederken, sohbet tarzı modeller temiz ve net talimatlar gerektirir.
- Formatlama tercihleri— Bazı modeller markdown’ı, diğerleri ise formatlama için XML etiketlerini tercih eder.
- Model yanıt yapısı— Her model yanıtları oluşturma konusunda kendi tarzına sahiptir; bu da ayrıntılılık ve gerçeklik doğruluğunu etkiler.
OpenAI’dan Anthropic’e Geçiş
Farz edelim ki gerçek bir iş sahnesindesiniz ve yeni bir GPT-4o benchmark’ı test ettiniz; şimdi CTO’nuz Claude 3.5’i denemek istiyor. Karar vermeden önce aşağıdaki noktalara dikkat edin:
Tokenizasyon Farklılıkları
Tüm model tedarikçileri çok rekabetçi token maliyetleri sunuyor. Ancak, bir makine öğrenimi (ML) uygulayıcısının bakış açısından, model seçimlerini çıkarılan token maliyetleri üzerinde kurgulamak yanıltıcı olabilir. Örneğin, GPT-4o ve Sonnet 3.5 arasında yapılan bir karşılaştırma, Anthropic modellerinin tokenizatörlerinin özgüllüğünü ortaya koyuyor. Yani, Anthropic tokenizatörü aynı metin girişini OpenAI’nin tokenizatöründen daha fazla token’a bölebiliyor.
Bağlam Penceresi Farklılıkları
Her model sağlayıcısı, daha uzun girdi metni istemlerine izin verme sınırlarını zorlamaya çalışıyor. Ancak farklı modeller farklı istem uzunluklarında farklı performans gösterebilir. Örneğin, Sonnet-3.5 modeli 200K token’a kadar bağlam penceresi sunarken, GPT-4 sadece 128K token ile sınırlıdır. Bununla birlikte, OpenAI’nin GPT-4, 32K’a kadar olan bağlamları yönetirken en iyi performansı gösterirken, Sonnet-3.5’in performansı 8K-16K token’lık istemlerden daha uzun olduğunda azalmaktadır.
Formatlama Tercihleri
Maalesef, mevcut en son LLM’ler bile küçük istem formatlamalarına oldukça duyarlıdır. Yani, markdown ve XML etiketlerinin varlığı veya yokluğu, belirli bir görevde model performansını büyük ölçüde etkilemektedir. Empirik sonuçlar, OpenAI modellerinin markdown biçiminde yazılmış istemleri tercih ettiğini, diğerlerinin ise XML etiketleri tercih ettiğini göstermektedir. Bu nüans, veri bilimcileri arasında yaygın bir bilgi olup birçok forumda tartışma konusudur.
Model ve İstem Yöntemolojilerini Standartlaştırmak
Yapay zeka model aileleri arasında geçiş yaparken, dikkatli planlama, test etme ve yineleme gereklidir. Her modelin belirli inceliklerini anlamak ve istemleri buna göre geliştirmek, geliştiricilerin geçişleri sorunsuz hale getirmesini sağlarken çıktının kalitesi ve verimliliğini korur. Yapay zeka uygulamalarını geleceğe taşımak için, ML uygulayıcıları sağlam değerlendirme çerçevelerine yatırım yapmalı, model davranışlarını belgelemeli ve ürün ekipleriyle işbirliği yaparak model çıktılarının son kullanıcı beklentileriyle uyumlu olmasını sağlamalıdır.
