Distilasyon, büyük ve karmaşık bir yapay zekâ modelinin bilgisini daha küçük ve verimli bir modele aktarma sürecidir. Bu yöntem, yüksek kaliteyi korurken model boyutunu küçültür ve hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır. Özellikle açık kaynak topluluğunda yaygın olarak kullanılan bu teknik, kişisel bilgisayarlarda yapay zekâ modellerinin çalıştırılmasını mümkün kılar.
DeepSeek R1 gibi açık kaynak platformlarının piyasaya sürülmesinin ardından, dünya çapında pek çok geliştirici distilasyon yöntemiyle daha küçük modeller üretmeye başladı.
Distilasyonun Tarihi
Bu teknik, 2015 yılında Geoffrey Hinton ve ekibi tarafından geliştirildi. Hinton’ın önderlik ettiği bu çalışma, ileri düzey yapay zekâ modellerinin düşük donanımlı sistemlerde çalıştırılabilmesini sağladı. Günümüzde distilasyon, büyük bulut bilişim altyapılarına bağımlı olmadan yapay zekâ uygulamalarının yaygınlaşmasını sağlıyor. Müzik ve görsel içerik üretimi gibi birçok alanda kullanılan bu yöntem, yapay zekânın bireysel kullanıcılara ulaşmasını kolaylaştırıyor.
Distilasyon sürecinde, büyük model bir “öğretmen” gibi davranarak çıktı üretir ve daha küçük “öğrenci” model bu çıktıları taklit ederek öğrenir. Öğrenci model, yalnızca sonuçları kopyalamakla kalmaz, aynı zamanda bunları analiz ederek öğretmenin daha küçük bir versiyonu hâline gelir.
Bu yöntem yalnızca açık kaynak projeleriyle sınırlı değildir. OpenAI ve Google gibi büyük teknoloji şirketleri de temel modellerini daha yönetilebilir hâle getirmek için distilasyon tekniklerinden yararlanır. Ayrıca, bu şirketler, büyük müşterilerine distilasyon araçları sunarak özel küçük modeller oluşturmalarına yardımcı olur.
Distilasyon ve İnce Ayar (Fine-Tuning) Arasındaki Fark
Distilasyon, büyük bir modeli taklit eden daha küçük ve bağımsız bir model oluştururken, ince ayar yöntemi (fine-tuning) mevcut bir modeli belirli bir görev için özelleştirmeye odaklanır. Her iki yöntem de bazı durumlarda büyük modellerden daha başarılı sonuçlar verebilir. Ancak distilasyon sürecinde, modelin geniş kapsamlı bilgileri bir miktar kaybolabilir. İnce ayarlı modellerde ise ana modelin bilgi tabanı korunur ve belirli bir alanda daha etkili sonuçlar elde edilebilir. Distilasyonun üç ana yöntemi bulunur:
- Yanıt (Response) Tabanlı Distilasyon: Öğretmen modelin verdiği çıktılar üzerinden öğrenme gerçekleştirilir.
- Özellik (Feature) Tabanlı Distilasyon: Modelin iç katmanlarından gelen bilgilerin öğrenci modele aktarılması sağlanır.
- İlişki (Relation) Tabanlı Distilasyon: Öğretmen modelin farklı veriler arasındaki ilişkileri nasıl kurduğunu öğrenci modelin öğrenmesi hedeflenir.
Her yöntemin kendine özgü avantajları ve dezavantajları vardır. Bu nedenle büyük teknoloji şirketleri, rekabet avantajı sağlamak için farklı distilasyon tekniklerini kullanır.
Distilasyonun Önemi
Distilasyon, günümüz yapay zekâ ekosisteminde kritik bir rol oynuyor. Büyük modellerin çalıştırılması yüksek işlem gücü ve enerji gerektirirken, distile edilmiş modeller düşük maliyetle daha verimli bir kullanım sağlıyor.
Özellikle büyük kuruluşlar ve devlet kurumları, verilerini dışa aktarmadan kendi bünyelerinde çalıştırabilecekleri küçük yapay zekâ modellerine ihtiyaç duyuyor. Distilasyon sayesinde, şehir büyüklüğünde veri merkezleri gerektiren yapay zekâ çözümleri, kurumların kendi sunucularında çalıştırılabilecek boyutlara indirgeniyor. Ayrıca, distilasyonun sağladığı avantajlar şunlardır:
- Daha hızlı çalışan modeller
- Daha düşük enerji tüketimi
- Daha az bellek kullanımı
- Belirli alanlarda özelleştirilebilme imkânı
Bu nedenlerle distilasyon, büyük yapay zekâ modelleri ile günlük kullanım arasında köprü görevi görüyor. Yapay zekânın daha erişilebilir ve pratik hâle gelmesini sağlayan bu teknik, gelecekte de büyük önem taşımaya devam edecek.
