Openaı’nin yapay zeka yarışını başlatmasından bu yana iki yıldan biraz fazla bir süre geçtikten sonra, deepseek’in R1 modelinin piyasaya sürülmesi sohbete yeni bir boyut katarak daha küçük modellerin rolüne, açık kaynaklı inovasyona ve bilgi işlem optimizasyonuna yeni bir önem kazandırdı. Neredeyse bir gecede, endüstrinin odağı tamamen model boyutundan verimliliğe, erişilebilirliğe ve pratik kullanıma geçti. Şimdi, açık kaynak olarak sunulan artan sayıda yüksek performanslı modelle, geleneksel giriş engelleri aşınıyor. Bu, yapay zeka sağlayıcılarını değer önerilerini yeniden düşünmeye ve yapay zeka avantajı arayanlar için yeni bir yön belirlemeye zorluyor.
Evet, llm’ler güçlü bir araç olmaya devam ediyor ve açık kaynak topluluğunun sağladığı düşünce ve yaklaşım çeşitliliği yalnızca yeniliği hızlandıracak. Bununla birlikte, güçlü modellere erişilebilirliğin artırılması, ham model yeteneğinin ötesinde farklılaşma ihtiyacına da işaret etmektedir. Bu değişim, endüstriyi şimdiden yeni sınırlara doğru itiyor; burada yapay zeka inovasyonu artık yalnızca karmaşık iş zorluklarını ölçülebilir sonuçlarla çözen yapay zeka çözümlerini kimin tasarlayıp uygulayabileceğiyle ilgili değil. Bunların en umut vericileri arasında Büyük Nicel Modeller (LQM’LER) bulunmaktadır.
AI’nın heyecan verici yeni caddesi
Llm’ler ve LQM’LER arasındaki temel fark, eğitildikleri verilerde ve çözmek için tasarlandıkları problemlerde yatmaktadır. LLM’LER, insan dilini anlamalarını ve üretmelerini sağlayan, soruları yanıtlama, içerik oluşturma ve doğal etkileşimleri kolaylaştırma gibi görevler için ideal hale getiren çok miktarda metinsel veri üzerine kuruludur. LQM’LER ise finans, sağlık ve bilimsel araştırma gibi alanlarda karmaşık veri kümelerini analiz etmek, kalıpları belirlemek ve veriye dayalı karar vermeyi yönlendirmek için makine öğreniminden yararlanarak sayısal veriler konusunda eğitilmiştir.
Ekonomik vizyon projelerinin yerli inovasyonu vurguladığı BAE ve KİK komşuları için lqm’ler önemli fırsatlar sunmaktadır. Farmasötik keşif ve petrokimya Ar-Ge gibi alanlarda, bu modeller atılımları hızlandırabilecek ve karar vermeyi artırabilecek gelişmiş analitik yetenekler sunar.
Ufka yakın konumdan buraya-şimdi
Lqm’ler sadece yapay zekanın geleceği değil, bugün endüstri öncüleri için gerçek dünya etkisi yaratıyorlar. Bununla birlikte, uygulamanın karmaşıklığı nedeniyle daha geniş pazarın benimsenmesi engellenmiştir. Llm’lerin aksine, lqm’ler derin alan uzmanlığı, gelişmiş yazılım mühendisliği ve sağlam veri yönetimi yeteneklerinin bir karışımını gerektirir. Bu, kuruluşlar önemli ön yatırımlar yapmaya hazır olmadıkça kurum içi kalkınmayı zorlaştırır. Ancak bu tür bir yatırımın güvence altına alınması, liderlerin operasyonları içindeki yüksek değerli uygulamaları belirlemelerini gerektiren zorlayıcı bir iş durumuna bağlıdır. Neyse ki, karar vericiler, lqm’lerin geleneksel AI yaklaşımlarına göre açık avantajlar gösterdiği mevcut gerçek dünya dağıtımlarından ilham alabilirler.
Hızlandırılmış ilaç keşfi
BAE, hayat kurtaran tedavilerle piyasaya ilk çıkanlar arasında yer alarak ve dünyanın en başarılı aşı programlarından birini yürüterek COVID krizi sırasındaki kararlılığına büyük saygı göstererek bir sağlık turizmi merkezi olarak ün kazanıyor. Ülke, ilaç keşfi kimlik bilgilerini güçlendirmeye isteklidir ve LQM’LER, bileşiklerin kimyasal yapısı ile biyolojik aktiviteleri arasında bağlantılar kurarak araştırmacıların ilaç adaylarını daha etkili bir şekilde optimize etmelerine olanak tanıyarak çok önemli bir rol oynayabilir. Geleneksel yapay zeka modellerinden farklı olarak, LQM’LER karmaşık veri kümeleri içindeki karmaşık ilişkileri yakalamada üstünlük sağlayarak daha kesin tahminler ve daha derin içgörüler sağlar — doğruluk ve verimliliğin en önemli olduğu farmasötik Ar-Ge’deki temel avantajlar. Moleküler etkileşimleri modelleyebilir, protein katlanmasını tahmin edebilir ve hipotez testini hızlandırabilir, pazara yeni tedaviler getirmekle ilişkili zaman ve maliyeti önemli ölçüde azaltabilirler.
Bu aynı özellikler, lqm’leri, istenen özelliklere sahip yeni bileşikleri tanımlayabilecekleri malzeme bilimi veya yüksek gürültülü, düşük sinyalli ekonomik verilerdeki karmaşık kalıpları ortaya çıkarabilecekleri finansal risk modellemesi gibi diğer yüksek riskli, veri yoğun alanlarda değerli kılar. Evlat edinme büyüdükçe, derin bilimsel veya stratejik akıl yürütmeye dayanan endüstriler, lqm’lerin atılımları artırdığını giderek daha fazla görecektir.
Petrol ve gaz alanındaki gelişmeleri körüklüyor
LQM’LER, oyuncuları net sıfır ve sürdürülebilirlik taahhütleri sınırları içinde büyümeyi sürdürdüğü için bölgenin petrokimya sektörü tarafından da kullanılıyor. Saudi Aramco şu anda petrol ve gaz işleme tesislerinde kullanılmak üzere farklılaştırılabilir hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD) çözücüsü geliştiriyor. Lqm’ler, gazların ve sıvıların nasıl etkileşime girdiğini simüle ederek Aramco’nun kritik bir iş sürecini optimize etmesine ve aynı zamanda emisyonları ve atıkları azaltmasına olanak tanır.
Lqm’leri petrokimya üretim zincirini geliştirmek için özellikle uygun kılan şey, veriler seyrek veya oldukça uzmanlaşmış olsa bile karmaşık kimyasal reaksiyonları ve proses optimizasyonlarını yüksek doğrulukla modelleme yetenekleridir. Reaksiyon kinetiğini, arıtma verimliliğini ve malzeme özelliklerini analiz ederek, lqm’ler katalizör tasarımında, yakıt formülasyonunda ve karbon yakalama teknolojilerinde atılımların sağlanmasına yardımcı olur.
Bu tür avantajlar, üretim iş akışlarını optimize edebilecekleri gelişmiş üretim veya aerodinamik ve malzeme performansını artırabilecekleri havacılık mühendisliği gibi karmaşık fiziksel sistemlerin hassas bir şekilde modellenmesini gerektiren diğer endüstrilere çevrilir.
