Yapay zekâ ve derin öğrenme sistemleri, görüntü tanıma, bilgisayarlı görme ve doğal dil işleme gibi yüksek hesaplama gücü gerektiren alanlarda giderek daha fazla kullanılıyor. Ancak bu sistemlerin ihtiyaç duyduğu milyarlarca parametre ve büyük bellek kapasitesi, hem işlem maliyetini hem de enerji tüketimini artırıyor.
Bar-Ilan Üniversitesi’nden araştırmacılar, bu soruna çözüm olabilecek önemli bir ilerleme kaydetti. Yürütülen çalışmada, sinir ağlarındaki parametrelerin önemli bir bölümünün, modelin doğruluğundan ödün vermeden sistematik olarak budanabileceği gösterildi.
PARAMETRELERDE YÜZDE 90 TASARRUF
Araştırma, belirli sinir ağı katmanlarında parametrelerin yüzde 90’ına kadar azaltılabileceğini ortaya koydu. Bu optimizasyonun, performansta kayda değer bir düşüşe neden olmadan yapılabileceği vurgulandı.
Çalışmayı yöneten Prof. Ido Kanter, derin öğrenme sistemlerinin iç işleyişinin anlaşılmasının, hangi parametrelerin gerçekten gerekli olduğunu ayırt etmek açısından kritik olduğunu belirtti. "Ne kadar çok bilirsek, sistemleri o kadar verimli hale getirebiliriz" değerlendirmesi yapıldı.
BUDAMA TEKNİĞİ AÇIKLANDI
Sinir ağlarının daha yalın hale gelmesini sağlayan bu teknik, iki temel yaklaşımı kapsıyor: eğitim zamanı budama ve eğitim sonrası budama. Eğitim zamanı budaması, model eğitilirken daha az önemli nöronların süreçten çıkarılmasını içerirken; eğitim sonrası budama, tamamen eğitilmiş bir model üzerinde daha az kritik bağlantıların belirlenerek kaldırılmasıyla uygulanıyor.
YAPILANDIRILMIŞ VE YAPILANDIRILMAMIŞ BUDAMA
Budama teknikleri iki ana gruba ayrılıyor. Yapılandırılmış budama, tüm nöronların veya kanalların kaldırılmasını içerirken sistem genelinde verimliliği artırıyor. Yapılandırılmamış budama ise daha ince düzeyde çalışarak modelin genel yapısını bozmadan gereksiz bağlantıları ortadan kaldırıyor. Her iki yöntemde de budama sonrasında model, kaybedilen doğruluğu telafi etmek için ince ayardan geçiriliyor.
HAFIZA VE ENERJİ KAZANCI
Araştırmanın ortak yazarlarından doktora öğrencisi Yarden Tzach, geliştirilen yöntem sayesinde hesaplama karmaşıklığının ve bellek kullanımının önemli ölçüde azaltıldığını, bunun doğrulukta herhangi bir azalma olmadan sağlandığını belirtti.
Bu gelişme, yapay zekânın daha yaygın ve sürdürülebilir biçimde kullanılması açısından büyük önem taşıyor. Özellikle mobil cihazlar, gömülü sistemler ve enerji sınırlı ortamlarda AI çözümlerinin daha verimli hale gelmesi hedefleniyor.
DENGE KRİTİK ÖNEMDE
Uzmanlar, budama sürecinin dikkatli yönetilmesi gerektiğini hatırlatıyor. Aşırı veya hatalı budama, modelin gerçek dünya senaryolarında doğruluk kaybına uğramasına ve dayanıklılığının azalmasına yol açabilir. Bu nedenle, her uygulama özelinde budama stratejisinin titizlikle belirlenmesi gerekiyor.
