Büyük Dil Modellerinin Enerji Tüketimi ve Yeni Eğitim Yöntemleri

Büyük Dil Modellerinin Enerji Tüketimi Üzerine

Büyük dil modelleri (LLM’ler) ve benzeri yapay zeka teknolojileri, günümüz yaşamında önemli bir yer edinmiş durumda. Ancak, bu teknolojilerin arkasındaki veri merkezleri, muazzam miktarda enerji tüketmektedir. Örneğin, Almanya’da veri merkezleri 2020 yılında yaklaşık 16 milyar kilovat saat (kWh) elektrik harcamışken, bu rakamın 2025 yılına kadar 22 milyar kWh’ye ulaşması bekleniyor. Yapay zeka uygulamalarının giderek daha karmaşık hale gelmesi, bu enerji talebinin artışına zemin hazırlayacaktır.

100 Kat Daha Hızlı, Aynı Doğruluk Oranı

Yapay zeka modellerinin eğitimi, özellikle sinir ağları için büyük miktarda hesaplama gücü gerektirmektedir. Bu sorunu aşmak üzere geliştirilen yeni bir yöntem, geleneksel yaklaşımlara göre 100 kat daha hızlı çalışmakta ve aynı zamanda doğruluk seviyesini korumaktadır. Bu yenilik, yapay zeka eğitiminde gerekli enerji miktarını önemli ölçüde azaltma potansiyeline sahiptir.

Sinir ağları, insan beyninden esinlenerek tasarlanmış sistemlerdir. Bu ağlar, yapay sinir hücrelerinden oluşur ve girdilere belirli ağırlıklar atayarak bilgiyi işlerler. Belirli bir eşik değeri aşıldığında, sinyal bir sonraki katmana iletilir. Ancak, bu ağların eğitimi büyük miktarda hesaplama gerektirir. İlk aşamada, ağ içindeki parametreler rastgele belirlenir ve ardından birçok iterasyon boyunca ayarlanarak modelin doğruluğu artırılır. Bu süreç ise, yüksek enerji harcamalarına yol açmaktadır.

Olasılık Temelli Yeni Eğitim Yöntemi

Fizik Tabanlı Makine Öğrenimi profesörü Felix Dietrich ve ekibi, yapay zeka eğitiminde devrim yaratabilecek bir yöntem geliştirmiştir. Bu yeni yaklaşım, geleneksel yöntemlerden farklı olarak, iterasyonlarla parametreleri belirlemek yerine olasılıkları kullanarak çalışmaktadır. Araştırmacılar, eğitim verilerinde büyük ve hızlı değişimlerin yaşandığı kritik noktalara odaklanarak değerleri hedeflemektedir. Bu yaklaşımla, enerji tasarrufu sağlayan dinamik sistemlerin elde edilmesi hedeflenmektedir. Bu tür sistemler, iklim modelleri ve finans piyasaları gibi alanlarda zaman içinde belirli kurallara göre değişim gösterebilmektedir.

Daha Az Enerjiyle Yüksek Verimlilik

Felix Dietrich, “Yöntemimiz, gerekli parametreleri minimum hesaplama gücüyle belirlemeyi mümkün kılıyor. Böylece sinir ağlarının eğitimi çok daha hızlı ve enerji açısından verimli hale geliyor,” açıklamasında bulundu. Ayrıca, bu yöntemin doğruluğunun, iteratif olarak eğitilmiş ağlarla kıyaslanabilir seviyede olduğunu vurguladı. Bu yeni yaklaşım, yapay zekanın çevresel etkisini azaltarak daha sürdürülebilir bir teknolojiye dönüşmesine katkı sağlayabilir. Uzmanlar, bu buluşun gelecekte daha geniş kapsamlı yapay zeka uygulamalarında kullanılabileceğini öngörüyor.