AI ürün geliştirmede yanlış yaklaşım
- Çoğu AI ürünü, başka modelleri saran bir yapıda uygulanır; örneğin ChatGPT API'sini çağırmak gibi.
- Bu yaklaşımın uygulanması kolaydır ve etkileyici işler yapabilir, ancak farklılaşmama, yüksek maliyet ve yavaşlık gibi sorunları vardır.
- AI ürününün benzersiz değer önerisi önemliyse, kolayca kopyalanabilecek teknolojilere dayanmak riskli bir konum anlamına gelir.
LLM'lerin yüksek maliyet ve yavaşlık sorunu
- Büyük dil modelleri (Large Language Models, LLM), çeşitlilik sunar; ancak boyutları ve karmaşıklıkları nedeniyle işletme maliyetleri çok yüksektir.
- Örneğin GitHub Copilot, kullanıcı başına ortalama 20 dolar maliyete sahipken yalnızca 10 dolar ücretlendirdiği için zarar etmektedir.
- LLM'ler, yavaşlıkları nedeniyle gerçek zamanlı tepki gerektiren uygulamalarda ciddi sorunlara yol açabilir.
LLM'lerin sınırları ve özelleştirme sorunu
- LLM'ler ince ayarı destekler, ancak belirli sorunlara çözüm sunma konusunda sınırları vardır.
- Builder.io, Visual Copilot'u geliştirirken Figma tasarımlarını koda dönüştürmek için LLM'leri kullanmaya çalıştı; ancak sonuç yavaş, pahalı ve düşük kaliteli oldu.
Kendi araç zincirini oluşturmanın çözümü
- Builder.io, kendi araç zincirini oluşturarak bu sorunu çözdü.
- İnce ayarlanmış LLM'ler, özel derleyiciler ve özelleştirilmiş eğitilmiş modeller birlikte kullanıldı.
- Bu yöntem daha hızlı, daha güvenilir, daha düşük maliyetli ve daha farklılaşmış bir ürün ortaya çıkarabilir.
AI ürün geliştirmeyle ilgili yaygın yanlış anlamalar
- Pek çok kişi, AI ürünlerinde tüm temel teknolojinin tek bir süper model tarafından işlendiğini sanır.
- Otonom araç örneğinde, tek bir dev AI'ın tüm girdileri işleyip karar verdiği düşünülür; oysa gerçekte uzmanlaşmış birden çok model ve genel kod birlikte çalışır.
Gerçekten AI inşa etmeye nasıl başlanır
- AI çözümleri için Visual Copilot'ta kullanılan yaklaşımı incelemek faydalı olabilir.
- Problem alanını genel programlama pratikleriyle keşfedin ve hangi alanlarda özel modellere ihtiyaç olduğunu belirleyin.
- Belirli bir problem standart kodlamayla iyi çözülemiyorsa, yerleşik AI modelleriyle veri üretin ve kendi modelinizi eğitin.
GN⁺ görüşü
- En önemli nokta, AI ürün geliştirirken herkesin izlediği yolu tekrar etmemek ve kendi araç zincirinizi oluşturarak farklılaştırılmış değer sunmaktır.
- Bu yazı, AI teknolojisinin yenilikçi kullanımını ve geliştiricilerin AI'dan yararlanarak özgün ürünler oluşturma yollarını göstermesi bakımından ilgi çekici ve etkileyicidir.
Henüz yorum yok.