Yapay Zekanın Geleceğini Şekillendirmek: Transformer Mimarisine Meydan Okuyan 5 Yeni Model Üzerine Bir AR-GE Analizi

Giriş: Transformer’ın Ötesinde Bir Arayış

Yapay zeka dünyası, son yıllarda Transformer mimarisinin gölgesinde büyük bir dönüşüm yaşadı. Bu güçlü model, doğal dil işlemeden (NLP) bilgisayarlı görüye kadar sayısız alanda çığır açan başarılara imza attı. Ancak her teknolojik devrim gibi, Transformer’ların da sınırları var: yüksek hesaplama maliyetleri, devasa parametre sayıları ve artan enerji tüketimi, sürdürülebilir ve ölçeklenebilir yapay zeka çözümleri arayışını zorunlu kılıyor.

Bu zorluklardan yola çıkarak, ekibimle birlikte kapsamlı bir AR-GE (Araştırma ve Geliştirme) projesi başlattık. Amacımız, Transformer’ın hegemonyasına meydan okuyabilecek, daha hızlı, daha verimli ve en az onun kadar akıllı alternatif mimariler geliştirmek ve değerlendirmekti. Bu blog yazısında, bu meşakkatli ama bir o kadar da heyecan verici yolculuğun sonuçlarını, karşılaştırdığımız beş yenilikçi modeli ve bu analizler sonucunda ulaştığımız nihai çözümü sizlerle paylaşacağım.

AR-GE Sürecimiz: Beş Vizyoner Modelin Karşılaşması

Araştırmamızın merkezine, her biri yapay zeka problemlerine farklı bir felsefeyle yaklaşan beş özgün mimariyi yerleştirdik. Adil bir karşılaştırma ortamı sağlamak adına, tüm modelleri tamamen eşit şartlar altında (aynı veri setleri, aynı eğitim süresi ve hiperparametreler) test ettik. İşte masaya yatırdığımız beş iddialı aday:

Bu modeller, teorik gücü yüksek CGFT‘den, sürdürülebilirlik odaklı ONES‘e kadar geniş bir yelpazeyi temsil ediyordu. Her birinin güçlü ve zayıf yönlerini titizlikle analiz ettik. Örneğin, ATMN sürekli öğrenme görevlerinde rakipsizken, KAN-PMN yorumlanabilirliği ile öne çıkıyor ancak pratik olamayacak kadar yavaş kalıyordu.

Ve Kazanan: DSGM (Dinamik Seyrek Geçitli Manifoldlar)

Kapsamlı testler ve analizler sonucunda bir model, diğerlerinden bariz bir şekilde sıyrılarak öne çıktı: DSGM (Dinamik Seyrek Geçitli Manifoldlar).

Peki, DSGM’yi zirveye taşıyan neydi?

DSGM, en basit tanımıyla, Mixture of Experts (MoE) mimarisinin verimliliği ile Manifold Öğrenme‘nin geometrik zekasını bir araya getiren hibrit bir yaklaşımdır. Bu sayede hem Transformer’lar kadar akıllı kalmayı başarıyor hem de bunu çok daha az hesaplama maliyetiyle yapıyor.

Final test sonuçlarımız bu dengeyi net bir şekilde ortaya koydu:

• Hız Avantajı: DSGM, Transformer mimarisine kıyasla 2.6 kat daha hızlı bir inference süresi sundu.
• Verimli Kaynak Kullanımı: Gelen bir görevi işlerken tüm ağ yerine, sadece ilgili uzmanların (%50) aktif hale gelmesi, kaynakları inanılmaz verimli kullanmasını sağlıyor.
• Dengeli Yaklaşım: Ne sadece teoride kalan bir canavar ne de zekadan ödün veren basit bir model. DSGM, hız ve zeka arasında mükemmel bir denge kuruyor.

Bu sonuçlar, DSGM’nin sadece bir laboratuvar deneyi olmadığını, aynı zamanda üretim ortamları (production) için de en uygun aday olduğunu kanıtladı.

Üretim Aşaması: DSGMv2 – Türkçe İçin Optimize Edilmiş Bir Güç Merkezi

AR-GE sürecimizin en heyecan verici çıktısı, kazanan model olan DSGM’yi temel alarak geliştirdiğimiz DSGMv2 oldu. DSGMv2, teorik bir konsepti alıp onu gerçek dünya problemlerine, özellikle de Türkçe doğal dil işleme görevlerine çözüm üretebilecek, production-ready bir sisteme dönüştürme projemizdir.

DSGMv2’nin Öne Çıkan Yenilikleri:

• Türkçe Optimizasyonları: Türkçe’nin eklemeli ve morfolojik olarak zengin yapısını anlayabilen özel embedding ve tokenizasyon katmanları entegre ettik.
• Hiyerarşik Uzmanlar: Model içindeki uzmanları, Türkçe’ye özel görevler, duygu analizi gibi farklı alanlarda uzmanlaşacak şekilde hiyerarşik bir yapıda organize ettik.
• RTX 4080 SUPER Optimizasyonu: Modeli, modern GPU mimarilerinde maksimum performansla çalışacak şekilde optimize ettik. Karışık hassasiyetli eğitim (mixed-precision) gibi teknikler sayesinde eğitim sürelerini ciddi oranda kısalttık.
• Bellek Verimli Tasarım: Geleneksel Transformer modellerine kıyasla %15-25 daha az VRAM kullanarak daha erişilebilir donanımlarda bile yüksek performans sunar.

Performans Konuşur: DSGMv2 vs. Transformer

Bir AR-GE projesinin nihai başarısı, somut verilerle ölçülür. Gerçek dünya verileriyle ve Türkçe odaklı görevlerle yaptığımız benchmark testlerinde DSGMv2, Transformer mimarisine karşı ezici bir üstünlük kurdu:

Tablonun da açıkça gösterdiği gibi, DSGMv2 sadece daha hızlı ve verimli değil, aynı zamanda daha doğru sonuçlar üretiyor. Bu, AR-GE sürecimizin temel hedefine ulaştığımızın en net kanıtıdır: Transformer’dan her açıdan daha üstün bir mimari yaratmak.

Sonuç ve Gelecek Vizyonu

Bu AR-GE yolculuğu, yapay zeka alanında yerleşik normlara meydan okumanın ve sürekli olarak daha iyisini aramanın ne kadar önemli olduğunu bir kez daha gösterdi. DSGMv2, sadece bir model değil, aynı zamanda verimlilik, hız ve zekayı bir araya getiren yeni nesil yapay zeka sistemlerinin bir habercisidir.

Bu proje, sadece teknik bir başarıdan ibaret değil; aynı zamanda Türkiye’den çıkan bir ekibin, global yapay zeka literatürüne katkı sağlayabileceğinin ve dünya standartlarında teknolojiler üretebileceğinin de bir ispatıdır. Gelecekte, DSGMv2’yi daha da geliştirerek farklı alanlara uygulamayı ve açık kaynak topluluğu ile paylaşarak bu teknolojinin daha geniş kitlelere ulaşmasını sağlamayı hedefliyoruz.

Unutmayın, iş dünyasında zaman altınsa, doğru teknoloji ve yapay zeka onun en yetenekli madencisidir. Biz, o madenciyi yaratmak için buradayız.

Bu blog yazısı, şirketimiz bünyesinde gerçekleştirilen bir AR-GE projesinin sonuçlarını özetlemektedir. Teknik detaylar ve kod uygulamaları için gelecekte yayınlayacağımız makaleleri takip edebilirsiniz.