Yapay zeka modellerini daha verimli hale getirmek için yaygın olarak kullanılan quantization (azaltılmış hassasiyet) tekniği, son dönemde sınırlarına yaklaşıyor gibi görünüyor. Bu teknik, bilgi temsilinde kullanılan bit sayısını düşürerek modellerin işlem yükünü hafifletmek için tercih ediliyor. Ancak, son araştırmalar bu yöntemin bazı olumsuz etkilerini ortaya koyuyor.

Quantization Nedir?

Quantization, bir yapay zeka modelindeki verilerin, özellikle parametrelerin, daha düşük bit hassasiyetiyle temsil edilmesini ifade eder. Örneğin, zamanı söylerken “öğlen” demek yerine “12:00:01.004” gibi bir detay vermemek, quantization’a benzetilebilir. Her iki cevap doğru olsa da, daha az detay vermek bazı durumlarda yeterli olabilir ve işlem gücünden tasarruf sağlar.

Bu teknik, özellikle büyük yapay zeka modellerinin hesaplama maliyetlerini düşürmek ve enerji verimliliğini artırmak için kullanılıyor. Quantization sayesinde, modelin parametreleri daha az matematiksel işleme ihtiyaç duyar ve bu da daha düşük donanım gereksinimi anlamına gelir.

Quantization’ın Sınırları

Son araştırmalar, uzun süreli ve büyük veri setleriyle eğitilmiş yapay zeka modellerinin quantization’dan daha fazla zarar gördüğünü gösteriyor. Harvard, Stanford ve MIT gibi üniversitelerin katkıda bulunduğu bir çalışmaya göre, bu durumda büyük bir modeli küçültmek yerine, daha küçük ve optimize bir model eğitmek daha verimli olabilir.

Örneğin, Meta’nın Llama 3 modeli üzerinde yapılan deneylerde, quantization’ın bu modele diğer modellere göre daha fazla zarar verdiği görüldü. Bu, modelin eğitim yöntemiyle bağlantılı olabilir. Çalışmanın yazarlarından Tanishq Kumar, “Quantization her zaman bir çözüm olmayabilir ve bu durum yapay zeka maliyetlerini düşürmede önemli bir engel oluşturabilir.” diyor.

Eğitim ve İnference Arasındaki Maliyet Dengesi

Yapay zeka modellerinin maliyeti yalnızca eğitimle sınırlı değil. Kumar’a göre, modelin çalıştırılması (inference), yani bir soruya yanıt üretmesi veya bir işlemi gerçekleştirmesi, genellikle eğitimden daha pahalıya mal oluyor. Örneğin, Google’ın Gemini modeli için 191 milyon dolar eğitim maliyeti harcadığı tahmin edilirken, bu modelin arama sonuçlarına yanıt üretmek için kullanılması yılda 6 milyar dolara ulaşabilir.

Bu nedenle, büyük veri setleriyle eğitilen ve daha sonra quantization ile küçültülen modellerin uzun vadede maliyet açısından verimli olup olmadığı tartışma konusu.

Düşük Hassasiyetin Geleceği

Quantization ile ilgili bir başka ilginç bulgu, modellerin daha düşük hassasiyetle (örneğin 8 bit yerine 4 bit) eğitilmesinin mümkün olup olmayacağı. Nvidia gibi donanım üreticileri, bu tür düşük hassasiyetli işlemleri destekleyen çipler geliştiriyor. Örneğin, Nvidia’nın Blackwell çipi, FP4 adı verilen 4 bit hassasiyetle çalışmayı mümkün kılıyor.

Ancak, Kumar ve ekibinin araştırmasına göre, bit hassasiyeti 7 veya 8’in altına düştüğünde, modellerin performansı ciddi şekilde düşebilir. Bu, “noon” cevabının, bir 100 metre koşusunun başlangıç zamanı gibi hassas bir ölçüm için uygun olmaması gibi bir durumu temsil ediyor.

Kumar, “Bit hassasiyetini sonsuza kadar düşüremezsiniz. Modellerin kapasitesi sınırlıdır ve düşük hassasiyetli eğitimlerin stabil olması için yeni mimarilere ihtiyaç var.” diyor.

Daha Küçük Modeller ve Daha Kaliteli Veriler

Araştırma, büyük modelleri quantization ile küçültmek yerine, daha küçük ve optimize edilmiş modellerin daha kaliteli verilerle eğitilmesinin daha etkili bir yöntem olabileceğini öne sürüyor. Kumar, “Yapay zeka modellerinin yalnızca daha büyük veri setleriyle değil, daha iyi filtrelenmiş ve daha yüksek kaliteli verilerle eğitilmesi gerekiyor.” diyor.

Quantization, yapay zeka dünyasında önemli bir yer tutmaya devam etse de, bu yöntemin sınırlarının anlaşılması ve alternatif çözümler geliştirilmesi, gelecekte yapay zekanın daha verimli ve sürdürülebilir bir şekilde kullanılması için kritik öneme sahip.