Cihaz Üzerinde Yapay Zeka: Mikro Modellerle Pil Dostu Uygulamalar

Cihaz üzerinde yapay zeka neden öne çıkıyor

Cihaz üzerinde yapay zeka, modeli bulutta değil doğrudan telefonda, bilgisayarda veya gömülü bir cihazda çalıştırma yaklaşımıdır. Bu sayede veri bekletmeden işlenir, bağlantı kopsa bile süreç devam eder ve kişisel bilgiler cihaz dışına çıkmadan kalır.

Gecikme gizlilik ve dayanıklılık

Gecikme, bir isteğin sonuca dönüşmesi için geçen süredir. Model cihazda çalıştığında ağ turu olmadığı için tepki genellikle anlık olur. Gizlilik ise verinin cihazda kalması sayesinde güçlenir. Dayanıklılık, zayıf veya kesilen bağlantılarda bile yeteneğin devam etmesiyle ilgilidir. Bu üç fayda, kullanıcı deneyimini doğrudan yükseltir.

Mikro modeller nedir

Mikro modeller, belirli görevleri düşük bellek ve düşük güç tüketimiyle yerine getirmek üzere sıkıştırılmış ve daraltılmış yapay zeka modelleridir. Büyük bir modelin gücünü, hedefe odaklanmış küçük bir yapıda sunmaya çalışırlar.

Distilasyon nedir

Distilasyon, büyük bir öğretmen modelin ürettiği çıktılardan öğrenen daha küçük öğrenci modelin eğitilmesidir. Amaç, önemli davranışları küçük modele aktarıp gereksiz karmaşıklığı bırakmaktır. Sonuç, daha az parametreyle benzer performanstır.

Kuantizasyon nedir

Kuantizasyon, model ağırlıklarını ve hesaplamaları daha düşük bit genişliğine indirerek hız ve verim kazandırır. Örneğin 4 bit veya 8 bit gibi gösterimler, bellek kullanımını ciddi şekilde azaltır. Doğrulukta küçük kayıplar olabilir, ancak iyi bir kalibrasyonla bu etki yönetilebilir.

LoRA nedir

LoRA, düşük rütbeli adaptasyon yaklaşımıdır. Büyük bir modele tüm ağırlıkları güncellemeden ince ayar yapmayı sağlar. Sadece küçük ek matrisler öğrenilir, böylece hem depolama hem de hesaplama maliyeti düşer. Cihaz üzerinde kişiselleştirme için idealdir.

Pil dostu tasarım stratejileri

Model verimli olsa bile uygulama tasarımı doğru değilse pil hızla tükenir. Pil dostu yapay zeka, hem teknik ayarları hem de ürün davranışını birlikte ele alır.

Uyku ve uyanma pencereleri

Sürekli dinleyen bir model yerine etkinlik pencereleri tanımlayın. Örneğin sesli komutlar için tetikleyici sözcüğü küçük bir algılayıcı model yakalar, büyük model yalnızca gerektiğinde uyanır. Görüntü işleme tarafında ise ardışık kareleri değil örneklenmiş kareleri işlemek etkili olur.

Adaptif örnekleme ve kademeli karmaşıklık

Girdinin zorlayıcılığına göre model boyutunu kademeli artırın. Basit metinler hızlı bir mikro model ile özetlenirken zor girdilerde daha güçlü ama yine de yerel bir modele geçin. Bu kademeli mimari, ortalama güç tüketimini düşürür.

Toplu işleme ve zamanlama

Arka planda yapılacak görevleri toplulaştırıp sistemin enerji açısından uygun anlarında çalıştırın. Şarj takılıyken veya yüksek pil seviyesinde planlı işler yapmak, kullanıcıyı yormadan verimi yükseltir.

Veri diyeti ve yerel öğrenme

Veri diyeti, modele gereksiz veri yüklemek yerine hedefe uygun, temiz ve küçük veri kullanımını ifade eder. Cihaz üzerinde bu yaklaşım daha da önemlidir çünkü depolama sınırlıdır ve gizlilik değerlidir.

Yerel ince ayar

Yerel ince ayar, modelin kullanıcının cihazındaki küçük bir veri kümesiyle kısa bir eğitim turu yapmasıdır. LoRA ile birlikte uygulandığında depolama ve hesaplama ihtiyacı düşer. Bu sayede uygulama, kullanıcının yazım tarzını veya ilgi alanlarını cihazdan çıkmadan öğrenebilir.

Birlikte öğrenme basitçe

Birlikte öğrenme, veriyi paylaşmadan öğrenmeyi mümkün kılar. Her cihaz yerelde modeli iyileştirir ve sadece model güncellemelerinin özetlerini paylaşır. Sunucu bu güncellemeleri birleştirir ve daha iyi bir genel model elde eder. Veri cihazda kalır, gizlilik korunur.

Örnek mimari metin özetleyici

Senaryo, cihaz üzerinde çalışan bir toplantı notu özetleyici olsun. Amaç, notları hızlı ve pil dostu şekilde özetlemek.

Bileşenler

Giriş katmanı, metni temizler ve dil tespitini yapar. Hafif önişleme, gereksiz simgeleri ve tekrarları kaldırır. Mikro dil modeli, 4 bit kuantize edilmiş ve distile edilmiştir. LoRA adaptörleri kullanıcı sözlüğünü ve stil tercihini aktarır. Zorluk tahmin modülü, metnin karmaşıklığını ölçer ve gerekiyorsa kademeli olarak daha geniş bir yerel modele geçiş yapar. Çıktı katmanı, özetin uzunluğunu ve tonunu kullanıcı tercihlerine göre ayarlar.

Akış

Uygulama, şarj durumunu ve pil seviyesini izler. Pil düşükse model küçük pencerelerde ve daha düşük örnekleme hızında çalışır. Kullanıcı uygulamayı aktif kullanıyorsa düşük gecikme moduna geçilir. Arka planda birleştirme işlemleri yalnızca şarj takılıyken tetiklenir. Telemetri yerel ve anonimdir, içerik metni kaydedilmez.

Ölçüm ve iyileştirme

Başarı, sadece doğruluk ile ölçülmemelidir. Gecikme, enerji tüketimi ve hatalı alarm oranı da kritik metriklerdir.

Telemetri ve gölge mod

Gölge mod, yeni bir modelin gerçek veride ama kullanıcıya yansımadan paralel çalışmasıdır. Kararları kayıt altına alınır, mevcut modelle farklar ölçülür. Gölge mod bitince iyileştirmeler güvenle yayına alınır. Bu süreçte metrikler yerelde tutularak gizlilik korunur.

A B testleri

A B testleri, iki farklı model veya ayarın kullanıcı deneyimi üzerine etkisini karşılaştırır. Örneğin 4 bit ve 8 bit sürümlerinin pil tüketimi ile kalite farkı, belirli bir kullanıcı grubunda ölçülerek en iyi denge bulunabilir.

Güvenlik ve etik ilkeler

Cihaz üzerinde çalışmak güvenlik açısından avantaj getirir, ancak modelin yanlış bilgi üretme veya taraflı kararlar verme riski devam eder. Bu nedenle ürün, müdahale edilebilir ve izlenebilir olmalıdır.

Şeffaflık ve kullanıcı kontrolü

Kullanıcıya modelin cihazda çalıştığı, hangi verilerin işlendiği ve nasıl saklandığı açıkça gösterilmeli. Kişiselleştirme kapatılabilmeli, yerel öğretilmiş bileşenler silinebilmeli. Kritik kararlar için kullanıcıdan onay istenmeli.

Sınırlandırmalar

İçerik filtreleri, hassas veya zararlı üretimleri engellemek için hafif kural tabanlı denetçilerle desteklenmeli. Hataları azaltmak için geri çağırma mekanizmaları ve kullanıcıya kolay düzeltme imkanı sağlanmalı.

Uygulanabilir araçlar ve yol haritası

Uygulamayı hayata geçirmek için donanım hızlandırıcıları ve optimize çalışma zamanları kullanılır. Amaç, kodu taşınabilir tutarken performansı yüksek seviyede korumaktır.

Platform ve kütüphaneler

Mobilde yaygın seçenekler arasında TFLite, NNAPI ve Core ML bulunur. Masaüstü ve kenar cihazlarda ONNX Runtime, Web ortamında WebNN desteği tercih edilebilir. Büyük dil modelleri için GGUF biçimi ve verimli çalıştırıcılar, bellek ayak izini küçültür. LoRA ve kuantizasyon için açık kaynak dönüştürme araçları işe yarar.

Adım adım ilerleme

Önce mikro bir hedef belirleyin ve ölçülebilir metrikleri tanımlayın. Ardından distilasyon ve kuantizasyon ile küçük bir temel model oluşturun. LoRA ile yerel kişiselleştirme ekleyin. Enerji ve gecikmeyi ölçerek kademeli mimariyi ayarlayın. Son aşamada gölge mod ve A B testleri ile güvenli yayına geçin.

Sonraki ufuk: akıllı karma modeller

Gelecekte hibrit yaklaşım yaygınlaşacak. Basit görevler tamamen cihazda çözülecek, zorlayıcı durumlarda ise buluta sadece gerekli özetler gönderilecek. Böylece gizlilik bozulmadan, güç tüketimi ve maliyet dengesi korunarak yüksek kaliteli deneyim sağlanacak.