Yapay zekâ dünyasında büyük dil modellerinin yükselişi, yalnızca algoritmik yeniliklerle değil, aynı zamanda donanım altyapısındaki hızlı gelişmelerle mümkün hâle geldi. OpenAI şirketinin ChatGPT’nin temelini oluşturan GPT-4 gibi büyük dil modellerindeki başarısı, yüksek hesaplama gücüne ve bu gücün desteklenmesi için optimize edilmiş donanımlara doğrudan bağlıdır. Yapay zekâ alanında çalışan dev teknoloji şirketleri, yapay zekâ modellerinin performansını artırmak için donanım alanında büyük yatırımlara yöneliyor. OpenAI’nin 2019 yılında nöromorfik işlem birimleri geliştiren Rain AI şirketiyle yaptığı anlaşma, bu dönüşümün çarpıcı bir örneğiydi. Bu yatırım, nöromorfik çiplerin yapay zekâ modellerinde enerji verimliliği sağlama potansiyeline duyulan güveni ortaya koyuyor. 2024 yılında duyurulan yeni Google Willow çipi, nöromorfik çiplerin teorik problemlerin çözümündeki başarısını ortaya koydu. Örneğin Random Circuit Sampling gibi bir problemin 5 dakikada çözülmesi, bu işlemin süper bilgisayarlarda “septilyon” (1024) yıl süreceği tahminleriyle kıyaslandığında önemli bir gelişme olarak öne çıkıyor. Ancak asıl soru, bu teknolojinin gerçek dünya uygulamalarında nasıl bir fark yaratacağıdır.
Büyük Dil Modellerinin Donanım Talebi
Büyük dil modelleri, token üretim hızları (büyük dil modelinin bir yanıt oluştururken kelimeleri ne kadar hızlı ürettiği), eş zamanlı kullanıcı talepleri ve enerji verimliliği açısından güçlü donanımlara ihtiyaç duyar. Örneğin bir modelin saniyede üretebileceği token sayısı, kullanıcı deneyimini belirleyen temel faktörlerden biridir. Özellikle gerçek zamanlı yanıtlar sunabilmek için yüksek performanslı grafik işlem birimleri (GPU) ve yazılım altyapısının hızlı, verimli ve sorunsuz çalışacak şekilde optimize edilmesi gereklidir. Büyük dil modellerinin eğitimi sırasında kullanılan enerji miktarı ise birçok şirketi sürdürülebilirlik hedefleri doğrultusunda daha az enerji tüketen nöromorfik çiplere yönelmeye teşvik ediyor. Örneğin NVIDIA’nın Blackwell çipi gibi son teknoloji ürünlerle performans arttırılırken maliyetleri düşürmek hedefleniyor. Ancak bu tür teknolojilerin daha büyük ölçeklerde kullanıma uygun olup olmadığı hâlâ tartışma konusu.
OpenAI’nin Yeni Çözümleri Neler?
OpenAI, yalnızca mevcut donanımları optimize etmekle kalmayıp büyük dil modellerinin çalıştırılması için daha verimli yöntemler geliştirmeye de odaklanıyor. Bu çözümlerden biri olan aynı anda birden fazla kullanıcının taleplerini işleyerek hesaplama verimliliğini artıran bir yöntem olan sürekli batch çıkarımı.
