Yapay Zeka Oluşturmalı Mı Yoksa Satın Mı Almalısınız?

Şu anda şirketler, geleceklerini belirleyecek önemli bir karar noktasında bulunmaktadır: ya özel bir üretken yapay zeka çözümü oluşturacaklar ya da mevcut bir çözümü benimseyecekler.

Bu kararın çeşitli sektörlerdeki şirketleri etkilemesi beklenmektedir. Meta ve Google gibi teknoloji devleri, iç ve dış yapay zeka araştırmalarına yoğun yatırım yaparak yenilikçi çözümler geliştirmekte ve temel modeller oluşturmaktadır. Diğer yandan, çoğu işletme seçenekleri inşa etmek (ince ayar) veya satın almak (hızlı ayar) arasında bir tercih yapmak zorundadır.

Maliyet, gereken veriler ve teknik zorluklar gibi faktörler, işiniz üzerinde önemli bir etki yaratabileceğinden her birine ciddi bir değer verilmesi gerekmektedir. İşletmeler, kullanım durumunun genel bir modelin uygunsuz olacağı kadar niş olup olmadığını değerlendirmeli ve bir çözüm satın almanın rahatlığının, özel bir yapının güvenlik ve hassasiyetinden daha ağır basıp basmadığını düşünmelidir.

Bir Yapay Zeka Modeli Nasıl Oluşturulur?

2022’de model oluşturmak, özel iş ihtiyaçlarına uygun geniş bir veri kümesini bir araya getirme, büyük bir model tasarlama, hiperparametre ayarlama ve geniş bir GPU havuzunda uzun süreli eğitim gerektiren bir süreçti.

Bu süreç depolama, hesaplama ve zaman açısından oldukça maliyetli olabilir. Örneğin, BLOOM adlı model, 384 GPU üzerinde 350 milyar token ile üç buçuk ay boyunca eğitildi. Ancak günümüzde eğitim tekniklerindeki gelişmeler, modelin en son teknolojiye sahip olmasını sağlarken aynı zamanda parametre açısından daha verimli hale getirilmesine imkan tanımaktadır.

Bu teknikler, parametre alanını azaltma, yalnızca yerleştirme katmanlarını ayarlayarak göreve özel girdiler eklemek ve orijinal büyük modelden sadece küçük ağırlık değişikliklerini kurtarmak gibi yöntemleri içermektedir. Bu da daha küçük bir veri kümesi boyutu, hızlı eğitim ve daha az bellek ve işlem gücü kullanımı anlamına gelir, bu da kişisel kullanım için daha uygun hale gelir. Ancak yine de ince ayar için bir eğitim veri kümesi oluşturmak karmaşık ve kaynak yoğun bir çabadır.

Örneğin, Databricks firması, Dolly 2.0 için veri oluşturma sürecini oyunlaştırarak ve 5.000 çalışana kitle kaynaklı olarak sağlayarak bu süreci kolaylaştırmıştır. Bu nedenle, mevcut bir modele kullanım senaryosunu uydurmak mümkünse, sıfır adımlı öğrenme ve hızlı ayarlamanın kullanılması tavsiye edilen ilk adımdır.

Temel İş İhtiyaçlarınızı ve Uzmanlığınızı Değerlendirin

Üretim ve satın alma süreçlerindeki temel belirleyici faktör, yapay zeka çözümünün şirketin ana faaliyet alanına uygun hale getirilmesidir. Örneğin, kişiselleştirilmiş içerik gereksinimi duyan bir medya şirketi, özel olarak hazırlanmış bir çözümü tercih edebilir, bu da ince kontrol sağlar. Diğer yandan, bir perakende işletmesi, ürün açıklamalarını oluşturmak için kullanıma hazır bir çözümü seçebilir, çünkü bu görev daha az özelleştirme gerektirir.

Temel soru, üretken yapay zeka çıktısının ana ürün teklifinin bir parçası mı, yoksa sadece destekleyici bir iş süreci mi olduğudur. Eğer çıktı yüksek özgünlük gerektiriyorsa, oluşturmaya doğru bir eğilim vardır. Her iki durumda da insanlardan, genellikle döngü içindeki insanlardan, çıktının kalitesini değerlendirmek için insan geri bildirimiyle takviyeli öğrenme veya Doğrudan Tercih Optimizasyonu gibi çerçevelerle değerlendirme istenecektir.

Karar sürecini etkileyen bir diğer faktör de şirket içi teknik uzmanlıktır. Bir çözüm oluşturmak, veri bilimi, veri mühendisliği, MLOps ve alan uzmanlığı gibi yapay zeka geliştirme konularında yetenekli bir ekibi gerektirir. Her ne kadar bu teknik açıdan her geçen gün daha az zorlu hale gelse de, bir çözümün satın alınması genellikle alan uzmanlarıyla yapılır. Özel çözümler, değişen iş ihtiyaçlarını karşılama esnekliği sağlar, ancak ticari çözümler genellikle bu tür adaptasyon yeteneğinden yoksundur.

Maliyet Etkileri Nelerdir?

Maliyet, bu analizde kritik bir faktördür. Şirket içinde üretken yapay zeka geliştirmek, kaynak açısından yoğun bir süreçtir ve yetenek, bilgi işleme, veri yönetimi ve sürekli bakım maliyetlerini içerir.

Bir satıcı çözümü satın almak, başlangıçta öngörülebilir işletme giderleriyle uygun maliyetli olabilir. Verilerin doğru bir şekilde belirlenmesi ve etiketlenmesi ince ayar gerektiren insan yoğun bir işlemdir; hem veri oluşturmayı hem de çıktıları değerlendirmeyi içerir. Oysa hızlı ayarlama, sadece çıktıyı değerlendirmekle sınırlıdır ve insanlara dayanmaz.

Kullanıma hazır bir çözümü uygulamak günler veya haftalar alırken, bir çözüm oluşturmanın haftalar veya aylar sürebileceği düşünüldüğünde, pazara sunma süresi kritik bir husustur. Microsoft, OpenAI’ye yatırım yaparak nihai satın alma kararını hızlı bir şekilde verdi. Bu, dolar cinsinden maliyetli olsa da, ChatGPT’nin birkaç gün içinde Bing’e entegre edilmesini ve Copilot’ın aylar içinde tüm ürün yelpazesine yayılmasını sağladı.

Nihai maliyet değerlendirmesi, modelin işletme giderini içerir. Burada modelin benimsenmesi ve verimliliği, bilgi işleme ve depolama maliyetleriyle karşılaştırılır. Çözümleri satın almak veya Hizmet Olarak Modelleme, genellikle çıkarım başına ücretlendirme içerir; ancak uzun vadeli toplam sahip olma maliyetini değerlendirmek için özelleştirme, yükseltme ve destek ücretleri de dahil edilmelidir.

Derleme çözümü maliyetleri arasında model barındırma, bilgi işleme ve depolamayı içerir. Birden fazla modele ihtiyaç duyulması durumunda, altyapıyı paylaşarak sadece model başına delta ağırlıklarını depolamak mümkün olduğundan, bir derleme çözümü satın almak, maliyet açısından daha avantajlı olabilir.

Hangi Seçenek Daha Güvenli?

Veri gizliliği ve güvenliği, özellikle sağlık ve finans gibi hassas sektörler için kritik bir öneme sahiptir. Şirket içi geliştirme, daha sıkı kontrol imkanı sunarak veri ve model yönetimini güçlendirirken, üçüncü taraf çözümler genellikle belirsiz güvenlik politikalarına sahip olabilir ve genel bulut altyapısına güvenme eğilimindedir.

Ticari bir modelin ince ayarını yapmak, hassas verilerin model ana bilgisayarına iletilmesini gerektirir; bu da lisanslama ve adil bildirim politikalarının devreye girmesine neden olur. Hizmet sağlayıcı olarak model, kullanıcı endişelerine yanıt olarak uyumluluk garantileri sunar. Örneğin, Microsoft, üretken modellerden kaynaklanan yasal sorunlara karşı kullanıcıları tazmin ederek Copilot müşterilerini olası telif hakkı ihlali iddialarına karşı savunmayı taahhüt etmiştir.

Vaka bazında bir yaklaşım benimseyin

İnşa etme veya satın alma kararınız, bir dizi faktöre bağlı olacaktır. Temel iş uyumu, maliyet, zaman çizelgeleri, uzmanlık, veri hassasiyeti ve inovasyonla ilgili stratejik hedefler, bu kararı etkileyen ana unsurlardır. Şirketler, riski etkili bir şekilde yönetmek ve kurumsal hedeflere en uygun şekilde ulaşmak için bu faktörleri dikkatlice değerlendirmelidir.

Eğer hız önemliyse ve kullanım durumları genel bir çerçevede ele alınıyorsa, satın alma (hızlı ayarlama) olası en iyi seçenek olabilir. Ancak daha spesifik bir çıktı gerekiyorsa ve modelin kullanım durumuna özgü olması önemliyse, inşa etme (ince ayar) seçeneği daha uygun olabilir. İşletmeler, düşük ön maliyetler nedeniyle öncelikle kullanım senaryosu değerlendirmesine odaklanmalı ve ilk aşamada hızlı ayarlama yapmayı hedeflemelidirler.