LLM'lerde Belirsizliği Yenmek: Yapay Zekada Tekrarlanabilirlik Krizinin Çözülmesi

Giriş

Yapay zekadaki tekrarlanabilirlik krizi, uzun süredir büyük dil modellerine güvenen araştırmacıların, mühendislerin ve şirketlerin canını sıkıyor. ChatGPT’ye aynı soruyu iki kez sorduğunuzda, nadiren aynı cevabı alırsınız—bu durum, bilimsel titizliği ve pratik güvenilirliği zedeler. Yakın zamanda, OpenAI’nin eski CTO’su Mira Murati, Thinking Machines Lab’i cesur bir misyonla kurdu: Yapay zekanın en temel sorunlarından biri olan LLM çıkarımındaki belirsizliği çözmek. Araştırma blogları Connectionism’de, belirsizliği yenmeye dair çığır açıcı çalışmalarını yayımladılar; yalnızca bu tutarsızlığın asıl nedenlerini ortaya koymakla kalmadılar, aynı zamanda AI sistemlerini nasıl inşa edip güveneceğimize dair dönüştürücü pratik çözümleri de gösterdiler. Bu makalede, bulgularını özetliyor, LLM değişkenliğinin teknik mekanizmalarını açıklıyor ve yapay zekanın gelecekteki güvenilirliği üzerindeki etkilerini inceliyoruz.

Belirsizliği Anlamak: Temel Sorun

Büyük dil modellerinde belirsizlik, görünüşte basit ama etkileri derin bir kavramdır. Aynı girdiyi bir LLM’ye defalarca verdiğinizde, bazen çok az, bazen çok büyük farklılıklar içeren yanıtlar alırsınız. Bu tutarsızlık, bilimsel metodolojinin temel ilkelerinden birini ihlal eder: tekrarlanabilirlik. Tekrarlanabilirlik, bilimsel ilerlemenin temel taşı olarak kabul edilir, ancak modern büyük dil modellerinde elde edilmesi şaşırtıcı derecede zordur. Sorun sadece rahatsız edici bir ayrıntı değildir; tutarlılık ve güvenilirliğin çok önemli olduğu sektörlerde yapay zeka sistemlerinin kullanılmasında kritik bir zafiyet oluşturur. Bir LLM’yi tıbbi teşhis desteği, hukuk analizleri, finansal tahmin veya bilimsel araştırma için kullandığınızda, sonuçları yeniden üretememek; güven, doğrulama ve düzenleyici uyumluluk üzerinde zincirleme sorunlar yaratır.

Belirsizliğin etkisi gözle görülür ve rahatsız edicidir. Bir LLM’ye aynı istemi on kez verin; on farklı yanıt alabilirsiniz. Rastgeleliği azaltmak için sıcaklık parametresini sıfıra ayarlasanız bile—teorik olarak deterministik çıktılar üretmesi gerekirken—model yine de farklı sonuçlar üretebilir. Sözde deterministik koşullarda bile bu değişkenliğin sürmesi, yıllarca araştırmacıları şaşırttı. Alışılmış görüş, bunun dil modellerinin doğası gereği böyle olduğu, teknolojinin ayrılmaz bir özelliği olduğu yönündeydi. Ancak Thinking Machines’in araştırması, bu varsayımın eksik olduğunu gösterdi. Belirsizliğin gerçek nedenleri çok daha özelleşmiş ve önemlisi, hedefe yönelik teknik müdahalelerle çözülebilir.

Tekrarlanabilirliğin Önemi: İş ve Bilimsel Açıdan

Belirsizliği yenmenin önemi akademik merakın çok ötesine uzanır. Pratikte tekrarlanabilirlik, kuruluşların güvenle üretime alabileceği güvenilir yapay zeka sistemleri inşa etmek için elzemdir. Bir LLM tutarsız çıktılar ürettiğinde, sorunları etkili bir şekilde ayıklamak neredeyse imkansızlaşır. Model yanlış veya zararlı bir yanıt ürettiğinde, mühendisler sorunun nedenini anlamak için aynı çıktıyı güvenli şekilde yeniden üretemez. Bu da sorunun modelden, istem mühendisliğinden, veriden veya başka bir faktörden kaynaklanıp kaynaklanmadığını tespit etmeyi olağanüstü zorlaştırır. Hata ayıklama, sistemli bir eleme süreci olmaktan çıkar, tamamen şansa döner.

Hata ayıklamanın ötesinde, tekrarlanabilirlik denetim ve doğrulama için de kritiktir. Düzenleyici kurumlar, uyum görevlileri ve güvenlik ekipleri, yapay zeka sistemlerinin nasıl kararlar aldığını bilmek ister. Çıktılar belirsizse, denetim kabusa döner. Belirli bir çıktının nedenini kesin olarak izleyemezsiniz. Bu, özellikle sağlık, finans ve hukuk gibi düzenlemeye tabi sektörlerde, açıklanabilirlik ve denetlenebilirlik yasal gereklilikken büyük bir sorundur. Ayrıca, karşılaştırmalar (benchmark) da giriş ve çıkışlar belirsiz olduğunda güvenilmez hale gelir. İki modeli veya aynı modelin iki sürümünü karşılaştırıyorsanız, anlamlı sonuçlar için istikrarlı ve tekrarlanabilir sonuçlara ihtiyacınız vardır. Belirsizlik, karşılaştırmalara gürültü ekler ve performans farklarının gerçek mi yoksa rastgeleliğin bir sonucu mu olduğunu anlamayı zorlaştırır.

Kullanıcı güveni açısından da tekrarlanabilirlik aynı derecede önemlidir. Kullanıcılar, bir yapay zekaya soru sorduklarında, tutarlı ve güvenilir bir yanıt almak ister. Aynı soru her seferinde bambaşka yanıtlar verirse, kullanıcı sistemin güvenilirliğine olan inancını kaybeder. Bu, özellikle karar desteği veya bilgi edinme amaçlı uygulamalarda geçerlidir. Ayrıca, tekrarlanabilirlik daha iyi istem mühendisliği ve optimizasyon sağlar. Sonuçları yeniden üretemiyorsanız, istemlerinizi sistemli biçimde iyileştiremez veya hangi değişikliklerin etkili olduğunu anlayamazsınız.

Belirsizliğin Teknik Kökleri: Kayan Nokta Aritmetiği ve Eşzamanlı Yürütme

LLM’lerin neden belirsiz çıktılar ürettiğine dair geleneksel hipotez, iki teknik faktöre odaklanır: kayan nokta aritmetiğinde birliktelik olmaması (non-associativity) ve GPU’larda eşzamanlı yürütme. Bu kavramları anlamak için sinir ağlarının matematiksel ve hesaplamalı temellerine inmek gerekir. Kayan nokta sayılar, bilgisayarların ondalık sayıları—örneğin 5.23 veya 3.14159—temsil etmesinin standart yoludur. Ancak bilgisayarlar sonsuz hassasiyetle sayıları saklayamaz. Bir noktada, sayıyı sabit bir bellek alanına sığdırmak için yuvarlamanız gerekir. Bu yuvarlama, çok küçük bir hata oluşturur ve milyonlarca, milyarlarca işlem sırasında bu küçük hatalar birikerek çoğalır.

Birliktelik olmaması (non-associativity) özellikle önemlidir. Matematikte toplama işlemi birliklidir: (a + b) + c = a + (b + c). Ancak kayan nokta aritmetiğinde, yuvarlama hataları nedeniyle bu her zaman doğru değildir. Sayıları hangi sırayla topladığınıza bağlı olarak, biraz farklı sonuçlar alabilirsiniz. Önemsiz gibi görünse de, milyarlarca parametre ve işlem içeren sinir ağı hesaplamalarında bu küçük farklar ağ boyunca yayılır ve modelin bir sonraki çıktıyı seçmesini etkileyebilir.

İkinci faktör ise GPU’larda eşzamanlı yürütmedir. Grafik İşlem Birimleri (GPU), çok sayıda işlemi aynı anda yapmak üzere tasarlanmıştır. Bir işlemi GPU’ya verdiğinizde, ardışık olarak değil, binlerce çekirdek arasında paralel olarak dağıtır. Sorun şu ki, hangi çekirdeğin önce biteceğini çoğu zaman bilemezsiniz. Bu, özellikle işlemler birbirine bağlıysa veya sonuçlar toplandığında, tamamlanma sırasının belirsizliği nihai sonucu etkileyebilir. Groq gibi bazı özel donanımlar, tümü simetrik mimari ile her işlemin ne kadar süreceğini kesin olarak belirleyerek bu sorunu çözer. Ancak çoğu GPU’da bu özellik yoktur.

Gerçek Sebep: Batch Boyutu Değişkenliği

Kayan nokta ve eşzamanlı yürütme hipotezleri bir miktar doğruluk payı taşısa da, Thinking Machines’in araştırması bunların hikayenin tamamı olmadığını ortaya koydu. LLM’lerdeki belirsizliğin asıl nedeni, batch boyutu değişkenliğidir. Bunu anlamak için bir araba paylaşım sistemi hayal edin. Bir LLM’ye bir istem gönderdiğinizde, isteğiniz tek başına işlenmez. Bunun yerine, diğer isteklerle bir araya getirilip bir batch’e—yani bir araba paylaşımına—dahil edilir. Sistem meşgulse, batch büyüktür, çok sayıda istek içerir. Sistem sakin olduğunda batch küçüktür. Batch boyutu sabit değildir; sistem yüküne göre dinamik olarak değişir.

Kritik içgörü şudur: Batch boyutu, sinir ağı içindeki küçük matematiksel işlemlerin sırasını etkiler. Farklı batch boyutları, aynı matematiksel işlemlerin farklı sıralarda gerçekleşmesine neden olabilir. İşlemlerin kendisi aynı olsa bile, sıralama kayan nokta birlikteliği olmadığı için önemlidir. İşlem sırasındaki küçük bir fark, hafifçe farklı ara sonuçlar doğurur; bu da ağ boyunca çoğalarak modelin son çıktısını bile değiştirebilir. LLM’ler bir seferde bir token öngördüğünden ve her tahmin öncekilere bağlı olduğundan, başlangıçta oluşan küçük bir farklılık, sonunda tamamen farklı çıktılar doğurabilir.

Bu ince ama derin bir içgörüdür. Demek ki belirsizlik, model mimarisinin ya da sinir ağlarının doğasının ayrılmaz bir parçası değildir. Aksine, çıkarım sırasında batch’leme mekanizmasının uygulanışından kaynaklanır. Batch boyutu, sistem koşullarına göre değişen bir değişkendir ve bu değişkenlik doğrudan çıktı değişkenliğine dönüşür. Bu bulgu önemlidir çünkü sorunun dikkatli bir çıkarım hattı mühendisliğiyle çözülebileceğini gösterir.

Çözüm: Batch Invariant Kernel’lar ve Deterministik İşleme

Thinking Machines’in belirsizliği çözümü, topluca batch invariant kernel’lar olarak adlandırılan üç koordineli teknik düzeltmeye dayanır. İlk düzeltme, batch boyutu ne olursa olsun hesaplamaların ağırlıklandırılıp normalleştirilmesini tutarlı hale getirir. Bunu bir restoran benzetmesiyle açıklarsak, her bir kaseyi mutfak kalabalık ya da boş olsun aynı şekilde tartmanız gerekir. Yani, batch’te kaç istek olursa olsun tutarlı normalizasyon ve ağırlıklandırma yapan hesaplama çekirdekleri (kernel) uygulamak gerekir. Buradaki ödün, biraz hız kaybı olabilir—tutarlılığı korumak için sistem talepleri biraz daha yavaş işleyebilir. Ancak kazanılan tutarlılık, küçük hız kaybından çok daha değerlidir.

İkinci düzeltme, karıştırma adımının tüm batch boyutlarında tamamen aynı tutulmasını içerir. Sinir ağı hesaplamalarında, farklı bileşenlerin bir araya getirildiği karıştırma işlemleri vardır. Bu işlemlerin batch boyutundan bağımsız olarak tam olarak aynı şekilde yapılması gerekir. Bu da çekirdeklerin sırasının ve yönteminin sabit tutulmasını gerektirir. Yine, bu biraz işlem yükü getirse de, deterministik çıktının sağladığı fayda buna değer.

Üçüncü düzeltme, transformer tabanlı dil modellerinin merkezindeki dikkat (attention) mekanizmasını hedefler. Dikkat mekanizması, modelin daha önce yazılanlara bakıp farklı bölümlere farklı ağırlıklar vermesini sağlar. Metin, farklı boyutlarda parçalara ayrıldığında, dikkat mekanizmasında işlemlerin sırası değişebilir. Çözüm, her seferinde aynı parça boyutunu kullanmak ve dikkat mekanizmasının bilgiyi tutarlı bir sırayla işlemesini sağlamaktır. Dikkat işlemesinde bu tutarlılık, deterministik çıktılar için kritik önemdedir.

Doğrulama ve Sonuçlar: Kavram Kanıtı

Her bilimsel iddianın gerçek testi, deneysel doğrulamadır. Thinking Machines, çözümlerini Qwen 2.5B adlı büyük bir dil modeliyle test etti ve titiz bir deney yürüttü. Aynı istemle (“Tell me about Richard Feynman.”) sıcaklık sıfırda (en düşük rastgelelik) 1.000 tamamlama ürettiler. Her tamamlama 1.000 token uzunluğundaydı. Batch invariant kernel’ları uygulamadan önce, sonuçlar hayal kırıklatıcı ancak açıklayıcıydı: 1.000 tamamlamada 80 farklı yanıt üretildi ve en yaygın yanıt yalnızca 78 kez tekrarlandı. Bu başlangıç noktası, belirsizlik sorununun ciddiyetini gösterdi—sıcaklık sıfırda bile model 80 farklı çıktı üretti.

Batch invariant kernel’lar devreye alındıktan sonra, sonuçlar çarpıcıydı: 1.000 tamamlamanın tamamı birbirinin aynısıydı. Mükemmel deterministiklik elde edildi. Bu, küçük bir iyileşme ya da kısmi bir çözüm değil; belirsizliğin tamamen ortadan kaldırılmasıydı. Her çalıştırmada tam olarak aynı çıktı alındı. Bu doğrulama, sorunun gerçekten çözülebilir olduğunu ve önerilen çözümün işe yaradığını kanıtlamak adına çok önemli. Deney, gerçek ve üretim ölçeğinde bir dil modeliyle yapıldı; oyuncak bir modelle değil, bu da sonuçları daha da önemli kılıyor.

Yapay Zeka Güveni, Hata Ayıklama ve Denetim Üzerindeki Etkiler

Deterministik LLM çıktılarının elde edilmesi, yapay zeka sistemlerini nasıl inşa edip kullandığımıza dair çok geniş etkiler yaratıyor. Her şeyden önce, deterministiklik güvenilir hata ayıklamayı mümkün kılıyor. Bir model yanlış veya beklenmedik bir çıktı ürettiğinde, mühendisler artık sorunu tutarlı şekilde yeniden üretebilir. Böylece hata ayıklama, şansa dayalı bir süreç olmaktan çıkar, sistemli ve izlenebilir bir sürece dönüşür. Mühendisler, hatalı çıktıya yol açan hesaplama yolunu izleyip, hatanın nerede oluştuğunu tespit edebilir ve çözümlerini güvenle uygulayabilir.

İkinci olarak, deterministiklik denetlenebilirliği dramatik şekilde artırır. Düzenleyici kurumlar, uyum görevlileri ve güvenlik ekipleri artık yapay zeka sistemlerini çok daha yüksek güvenle denetleyebilir. Çıktıları tutarlı şekilde yeniden üretebildiğinizde, kararları etkileyen tam faktörleri izleyebilirsiniz. Bu, özellikle açıklanabilirliğin yasal zorunluluk olduğu sağlık, finans ve hukuk gibi sektörler için kritiktir. Denetçiler modelin beklenildiği gibi davrandığını ve rastgeleliğe dayalı yanlı veya zararlı sonuçlar üretmediğini doğrulayabilir.

Üçüncü olarak, karşılaştırmalar çok daha güvenilir hale gelir. İki modeli veya aynı modelin iki sürümünü karşılaştırırken, araştırmacılar artık performans farklarının gerçekten modele mi, yoksa rastgeleliğe mi bağlı olduğundan emin olabilir. Bu, yapay zeka sistemlerinin bilimsel değerlendirmesini ve hangi modellerin kullanıma alınacağına dair kararları çok daha sağlam temellere oturtur. Ayrıca, deterministiklik daha iyi istem mühendisliği ve optimizasyon sağlar. Araştırmacılar farklı istemleri sistemli şekilde test edip etkilerini güvenle ölçebilir ve sonuçların tekrarlanabilirliğinden emin olabilir.

FlowHunt Uygulaması: Güvenilir Yapay Zeka İş Akışlarının Otomasyonu

FlowHunt’ı yapay zeka iş akışlarını otomatikleştirmek için kullanan kuruluşlar için deterministik LLM’lerin etkisi büyüktür. FlowHunt, kullanıcıların dil modellerini diğer araçlar ve süreçlerle entegre edip çok adımlı karmaşık yapay zeka iş akışları kurmasını sağlar. LLM’ler belirsiz olduğunda, bu iş akışları güvenilmez olur—aynı girdi farklı çıktılar doğurabilir ve zincirleme olarak sonraki adımlarda tutarsızlık yaratır. Deterministik LLM’lerle, FlowHunt kullanıcıları iş akışlarının güvenilirliğinden ve tutarlılığından çok daha emin olabilir.

FlowHunt’ın otomasyon yetenekleri, deterministik LLM’lerle birleştiğinde özellikle değerlidir. Kullanıcılar, belirli LLM çıktısına bağlı iş akışları kurabilir ve bu çıktının tutarlı ve tekrarlanabilir olacağından emin olabilirler. Bu, daha gelişmiş otomasyon, daha iyi hata yönetimi ve diğer sistemlerle daha güvenilir entegrasyon sağlar. Örneğin, bir LLM kullanarak belgelerden bilgi çıkartan bir iş akışı, artık aynı belgenin her zaman aynı bilgiyi üreteceğinden emin olabilir. Bu tutarlılık, güvenilir ve üretim kalitesinde yapay zeka otomasyonu için kritiktir.

İleri Düzey Düşünceler: Her Zaman Deterministiklik Arzu Edilmez

Deterministik çıktılar genellikle arzu edilen bir özellik olsa da, belirsizliğin faydalı olduğu önemli kullanım alanları vardır. Yaratıcı yazı, en bariz örnektir. Eğer bir LLM’den yaratıcı içerik—hikaye, şiir, pazarlama metni—üretmesini istiyorsanız, değişkenlik istersiniz. Modelin her seferinde farklı yaratıcı çıktılar üretmesini, aynı çıktıyı tekrar etmemesini beklersiniz. Bu durumlarda, kullanıcılar deterministik modu devre dışı bırakıp modelin değişken çıktılar üretmesini ister.

Benzer şekilde, fikir üretme veya beyin fırtınası uygulamalarında, değişkenlik değerlidir. Bir LLM’den bir konu hakkında farklı fikirler ya da bakış açıları üretmesini istiyorsanız, aynı çıktının tekrarlanmasını istemezsiniz. Çözüm, deterministikliği isteğe bağlı kılmaktır—kullanıcılar tekrarlanabilirliğe ihtiyaç duyduklarında açabilir, değişkenlik istediklerinde kapatabilir. Bu esneklik, deterministik LLM’lerin, değişkenliğin faydalı olduğu kullanım alanlarını gereksiz yere kısıtlamamasını sağlar.

Yapay Zeka Geliştirme ve Dağıtımında Geniş Etki

Thinking Machines’in belirsizliği yenmeye yönelik çalışması, yapay zeka sistemlerini daha güvenilir, güvenilir ve üretime hazır hale getirme yolunda önemli bir adım. Bu araştırma, büyük dil modellerinin ortaya çıkışından beri yapay zeka sektörünün başına bela olan temel bir sorunu ele alıyor. Sorunu çözüme kavuşturarak, Thinking Machines; düzenlemeye tabi ve kritik uygulamalar için daha güvenle dağıtılabilecek yeni nesil yapay zeka uygulamalarının önünü açıyor.

Etkileri yalnızca LLM’lerle sınırlı değil. Deterministik LLM çıkarımı için geliştirilen teknikler, potansiyel olarak diğer sinir ağı ve yapay zeka sistemlerine de uygulanabilir. Batch invariant kernel’lar ve tutarlı hesaplama sırası ilkeleri, tüm yapay zeka sistemlerinin güvenilirliğini artırabilecek genel prensiplerdir. Yapay zeka, kritik altyapı ve karar süreçlerine giderek daha fazla entegre oldukça, tekrarlanabilirlik ve deterministiklik önemi daha da artacaktır.

Ayrıca, bu çalışma temel yapay zeka araştırmalarının önemini bir kez daha ortaya koyuyor. Sektörün büyük bölümü modelleri büyütmeye ve yeni yetenekler eklemeye odaklanırken, bu tür araştırmalar dağıtımı ve güveni iyileştiren temel sorunları çözüyor. Eski bir OpenAI CTO’sunun enerjisini bu probleme adaması, konunun ne kadar önemli olduğunu gösteriyor ve yapay zeka sektörünün artık güvenilirlik ve tekrarlanabilirliğin ham kapasite kadar önemli olduğunu kavramaya başladığını gösteriyor.

Sonuç

Mira Murati’nin Thinking Machines Lab’i, büyük dil modeli çıkarımında kritik bir sorunu—belirsizliği—tanımlayıp çözdü. Batch boyutu değişkenliğinin, kayan nokta aritmetiği veya GPU eşzamanlılığından ziyade, asıl belirleyici olduğunu fark ederek ve bunu çözmek için batch invariant kernel’lar geliştirerek, deterministik LLM çıkarımının mümkün olduğunu gösterdiler. Qwen 2.5B ile yapılan deneysel doğrulama, mükemmel deterministikliğin sağlanabileceğini ortaya koydu—çözüm uygulandıktan sonra 1.000 test tamamlamasının tamamı birbirinin aynısıydı. Bu atılım, yapay zeka güveni, hata ayıklama, denetim ve düzenlemeye tabi sektörlerde yapay zeka dağıtımı için çok önemli sonuçlar doğuruyor. Kuruluşlar LLM’lere giderek daha fazla kritik uygulamalar için güvendikçe, tekrarlanabilir, deterministik çıktılar üretme yeteneği, üretim seviyesinde yapay zeka sistemleri için temel bir gereklilik haline gelecek.