Yapay zeka (AI) modelleri, son yıllarda şiir yazmaktan bilimsel özetler oluşturmaya kadar birçok alanda büyük başarılar kazandı. Genellikle bu büyük dil modelleri (LLM) milyarlarca parametreye sahip ve çevrimiçi olarak erişilebiliyor. Ancak son dönemlerde, bu devasa modellerin daha küçük, yerel versiyonları geliştirildi ve araştırmacılar artık kendi dizüstü bilgisayarlarında yapay zeka çalıştırabiliyor. Bioinformatikçi Chris Thorpe da bu araştırmacılardan biri. Thorpe, çevrimiçi yapay zeka platformları yerine, AI’yi kendi cihazında çalıştırarak daha verimli ve güvenli sonuçlar elde ediyor.
Yerel yapay zekaların artan popülaritesi
Birkaç yıl önce, büyük dil modelleri sadece çevrimiçi olarak erişilebilirdi ve bu durum birçok araştırmacı için güvenlik ve maliyet sorunlarına yol açabiliyordu. Ancak artık birçok teknoloji şirketi, açık kaynaklı ve küçük yapay zeka modellerini yayınlıyor. Bu modeller, düşük donanım gereksinimleri sayesinde kullanıcıların kendi bilgisayarlarında çalıştırabileceği kadar hafif versiyonlar sunuyor. Örneğin, Google DeepMind, Meta ve Allen Institute for AI gibi büyük firmalar, parametreleri milyarlarca olan küçük modeller geliştiriyor ve bunlar eski modellere göre daha verimli çalışıyor.
Araştırmacılar, bu araçları kullanarak maliyetleri düşürebilir ve veri gizliliğini koruyabilir. Thorpe gibi bilim insanları, özellikle hassas bilgilerin dış platformlara aktarılmasından kaçınmak için yerel yapay zeka modellerine yöneliyor. Thorpe’un çalıştığı MHC moleküllerinin yapıları üzerine yaptığı analizlerde, yerel modellerin gizlilik ve güvenlik avantajlarını vurguluyor.
Yerel modellerin bir diğer avantajı ise değişken olmamaları. Çevrimiçi yapay zeka modelleri sürekli güncellenebilir ve bu, araştırmacılar için tutarsız sonuçlar yaratabilir. Thorpe, bilimin en önemli unsurlarından birinin tekrarlanabilirlik olduğunu belirtiyor ve yerel modellerin bu açıdan daha güvenilir olduğunu vurguluyor.
Son birkaç yılda, teknoloji devleri daha küçük ama güçlü modeller geliştirdi. Örneğin, Microsoft’un geliştirdiği Phi-3 modeli, büyük dil modellerinin küçük ve daha taşınabilir bir versiyonu. Phi-3 gibi küçük modeller, büyük ölçekli dil modellerine benzer performans gösterebiliyor ve bu da onları araştırmacılar için cazip kılıyor. Bu modeller, yalnızca metin verisiyle değil, aynı zamanda görüntülerle de çalışabiliyor ve çeşitli bilimsel alanlarda kullanılabiliyor.
Yerel yapay zeka modellerinin bir diğer büyük avantajı ise mahremiyetin korunması. Çevrimiçi modellerle çalışırken kişisel verilerin korunması zor olabilir ve bazı durumlarda bu veriler üçüncü taraflara gönderilmek zorunda kalabilir. Ancak yerel modeller, bu riski ortadan kaldırıyor. Örneğin, doktorlar ve biyomedikal araştırmacılar hastaların verilerini ticari platformlara göndermeden yerel modellerle çalışabiliyor.
Araştırmacılar ayrıca bu küçük yapay zeka modellerini kendi ihtiyaçlarına göre özelleştirebiliyorlar. Örneğin, Çin’in e-ticaret devi Alibaba, bilimsel verilerle eğitilmiş modeller geliştiriyor. Bu modeller, bilim insanlarına yayınlanan makaleleri özetleme, kod prototipleri oluşturma ve veri analizi yapma gibi birçok alanda yardımcı oluyor.
Yapay zeka modelleri gelişmeye devam ettikçe, bilim insanları ve araştırmacılar bu araçları daha yaygın bir şekilde kullanacak. Yakın gelecekte, yapay zeka modelleri sadece büyük sunucularda değil, aynı zamanda dizüstü bilgisayarlar ve mobil cihazlar üzerinde de yaygın şekilde kullanılacak. Yerel yapay zeka modelleri, kullanıcıların hem gizlilik hem de performans açısından daha fazla kontrol sahibi olmasını sağlayacak.
Thorpe gibi araştırmacılar, yerel yapay zeka araçlarını kullanmanın daha verimli ve güvenilir olduğunu savunuyor. Bu modeller, bilimsel projelerde tutarlılığı sağlarken aynı zamanda daha düşük maliyetlerle yüksek performans sunuyor. Gelecekte, yerel yapay zeka modelleri ile bilimsel araştırmalar daha hızlı ve güvenli bir şekilde yürütülebilecek.
