Büyük Dil Modelleri (LLM) alanındaki hızlı ilerlemeler son zamanlarda yavaşlama belirtileri gösteriyor.

Bu yavaşlama, yapay zekanın ve onun uygulamalarının geleceği için tartışmaları beraberinde getirdi. Alanın önde gelen isimlerinden OpenAI, laboratuvarlarında kullanıma açık olanlardan öte bir atılım olmadığını kabul etti. Bu durum, LLM'lerin gelişiminde bir duraklamaya yol açtı ve OpenAI'ın GPT-4'ü artık açık ara liderliği almış durumda değil. Anthropic'in Claude 3.5 Sonnet modeli bazı alanlarda GPT-4'ü yakaladı ve hatta geçti, ama bu da sadece küçük adımlarla oldu.

LLM'lerin ilerlemesinin yavaşlaması, işletmelerin tek bir üstün modeli beklemek yerine kendi özel ihtiyaçlarına en uygun bireysel modelleri kullanmaya odaklanması gerektiği anlamına geliyor. Bu, Meta'nın Llama veya IBM'in Granite gibi açık LLM'leri değerlendirmeyi içeriyor; çünkü bu modeller, belirli kullanım senaryoları için daha fazla kontrol ve kolay ince ayar sağlıyor. Ayrıca, yapay zeka ile ilgili yasal ortam giderek karmaşık hale geliyor ve veri kullanımı ile telif hakkı ihlali gibi konular ön plana çıkıyor. Şirketler, çevrimiçi içerikleri yapay zeka modelleri için kullanma konusunda hukuki zorluklarla karşılaşıyor ve bu sorunların çözülmesi yıllar alabilir.

Jeneratif yapay zekada yeni trend, retrieval-augmented generation, kısaca RAG, ile daha sofistike ajan sistemlerine geçişi içeriyor. Performansı ve verimliliği artırmak için prompt mühendisliği ve embedded modeller gibi yeni teknolojiler ve teknikler geliştiriliyor. Bu ilerlemeler, yapay zeka çözümlerini organizasyona özel genişletmek, gecikme süresi ve maliyet optimizasyonu gibi ortaya çıkan zorlukları ele almak için oldukça önemli.