Üretken Yapay Zeka trendleri 2025: LLM'ler, veri ölçekleme
Özet
Üretken yapay zeka, 2025'te doğruluğa ve verimliliğe odaklanarak daha olgun bir evreye giriyor. Büyük dil modellerinin maliyeti düşerken, güvenilir ve ölçeklenebilir uygulamalar ön plana çıkıyor. Yeni nesil modeller, daha hızlı, daha verimli ve karmaşık görevleri yerine getirecek şekilde geliştiriliyor. Halüsinasyon sorununa karşı RAG gibi yöntemler kullanılsa da bu sorun tamamen ortadan kalkmıyor ve yeni ölçütlerle değerlendiriliyor. Bu gelişmeler, yapay zekanın günlük iş akışlarına entegrasyonunu kolaylaştırıyor.
Üretken yapay zeka, 2025'te daha olgun bir evreye giriyor. Modeller doğruluk ve verimlilik için geliştiriliyor ve işletmeler bunları günlük iş akışlarına entegre ediyor.
Odak noktası, bu sistemlerin neler yapabileceğinden ziyade, bunların güvenilir bir şekilde ve ölçekte nasıl uygulanabileceğine kayıyor. Ortaya çıkan şey, sadece güçlü değil, aynı zamanda güvenilir üretken yapay zeka oluşturmanın ne gerektirdiğine dair daha net bir resim.
Yeni nesil LLM'ler
Büyük dil modelleri, kaynak yoğun devler olarak ünlerinden sıyrılıyor. Bir modelden yanıt üretme maliyeti, son iki yılda 1.000 kat azaldı ve bu, temel bir web araması maliyetiyle aynı seviyeye geldi. Bu değişim, gerçek zamanlı yapay zekayı rutin iş görevleri için çok daha uygulanabilir hale getiriyor.
Kontrollü ölçek de bu yılın önceliği. Önde gelen modeller (Claude Sonnet 4, Gemini Flash 2.5, Grok 4, DeepSeek V3) hala büyük, ancak daha hızlı yanıt verecek, daha net akıl yürütecek ve daha verimli çalışacak şekilde tasarlandı. Boyut tek başına artık farklılaştırıcı değil. Önemli olan, bir modelin karmaşık girdileri işleyip işleyemeyeceği, entegrasyonu destekleyip destekleyemeyeceği ve karmaşıklık artışında bile güvenilir çıktılar sağlayıp sağlayamayacağıdır.
Geçen yıl, yapay zekanın halüsinasyon görme eğilimiyle ilgili birçok eleştiriye tanık olundu. Öne çıkan bir olayda, bir New York'lu avukat, ChatGPT tarafından uydurulan yasal davalara atıfta bulunmaktan yaptırımla karşı karşıya kaldı. Hassas sektörlerdeki benzer başarısızlıklar, bu sorunu dikkat çekici hale getirdi.
Bu, LLM şirketlerinin bu yıl mücadele ettiği bir şey. Arama ve üretimi, çıktıları gerçek verilere dayandırmak için birleştiren alım-destekli üretim (RAG), yaygın bir yaklaşım haline geldi. Halüsinasyonları azaltmaya yardımcı olur ancak ortadan kaldırmaz. Modeller hala alınan içerikle çelişebilir. RGB ve RAGTruth gibi yeni ölçütler, bu başarısızlıkları izlemek ve ölçmek için kullanılıyor ve halüsinasyonun kabul edilebilir bir kusurdan ziyade ölçülebilir bir mühendislik problemi olarak ele alınmasına doğru bir kaymayı işaret ediyor.
Hızlı inovasyonda gezinmek
2025'in belirleyici trendlerinden biri değişim hızıdır. Model yayınları hızlanıyor, yetenekler aylık olarak değişiyor ve en son teknolojinin ne olduğu sürekli olarak yeniden tanımlanıyor. Kurumsal liderler için bu, hızla rekabet avantajına dönüşebilecek bir bilgi boşluğu yaratıyor.
Önde olmak, bilgili olmak anlamına gelir. AI and Big Data Expo Europe gibi etkinlikler, gerçek dünya demoları, doğrudan görüşmeler ve bu sistemleri ölçekte inşa eden ve uygulayanlardan alınan içgörüler aracılığıyla teknolojinin nereye gittiğini görmek için nadir bir şans sunuyor.
Kurumsal benimseme
2025'te, değişim özerkliğe doğru. Birçok şirket zaten temel sistemlerinde üretken yapay zeka kullanıyor, ancak odak noktası artık ajan yapay zeka üzerinde. Bunlar, sadece içerik üretmekle kalmayıp aynı zamanda harekete geçmek için tasarlanmış modellerdir.
Yakın zamanda yapılan bir ankete göre, yöneticilerin %78'i, önümüzdeki üç ila beş yıl içinde dijital ekosistemlerin yapay zeka ajanları için insanlar kadar inşa edilmesi gerektiği konusunda hemfikir. Bu beklenti, platformların nasıl tasarlandığını ve uygulandığını şekillendiriyor. Burada, yapay zeka entegre ediliyor.