Neden Takviyeli Öğrenme Kazandı: AI Modeli İnce Ayarının Evrimi ve OpenPipe Hikayesi

Giriş

Yapay zekâ dünyası son iki yılda köklü bir dönüşüm geçirdi ve bu, kuruluşların model optimizasyonu ve dağıtımına yönelik yaklaşımlarını temelden değiştirdi. Pahalı ileri düzey modellerin daha ucuz ve verimli alternatiflere damıtılması fırsatıyla başlayan süreç, artık takviyeli öğrenmenin, açık kaynaklı modellerin ve yenilikçi ince ayar tekniklerinin AI stratejisinin merkezine yerleştiği karmaşık bir ekosisteme evrildi. Bu makalede, pahalı AI çıkarım sorununu çözmek için kurulan OpenPipe’ın yolculuğunu ve ince ayar sektörünü şekillendiren geniş eğilimleri inceliyoruz. OpenPipe’ın kurucu ortağı ve CEO’su Kyle Corbitt’in (yakın zamanda CoreWeave tarafından satın alındı) bakış açısından, neden takviyeli öğrenme ve ince ayarın AI modellerini optimize etmede baskın yaklaşım haline geldiğini ve bunun AI altyapısının geleceği için ne ifade ettiğini anlayacağız.

{{ youtubevideo videoID=“yYZBd25rl4Q” provider=“youtube” title=“Why RL Won — Kyle Corbitt, OpenPipe (acq. CoreWeave)” class=“rounded-lg shadow-md” }}

AI Modeli Dağıtımının Ekonomisini Anlamak

İnce ayar devriminin temeli, AI modeli dağıtımının temel ekonomisini anlamaktan geçiyor. GPT-4, 2023 başında piyasaya sürüldüğünde, benzeri görülmemiş bir yetenek sıçraması sunuyordu; ancak bu, aynı oranda maliyet artışını da beraberinde getirdi. Üretim iş yüklerini çalıştıran kuruluşlar için kritik bir gerçek vardı: GPT-4 gibi ileri düzey modelleri her çıkarımda kullanmak ekonomik olarak sürdürülebilir değildi; bazı şirketler yalnızca OpenAI API çağrıları için aylık yüz binlerce dolar harcıyordu. Bu durum, çözüm gerektiren net bir piyasa verimsizliği yarattı. Temel içgörü ise hem zarif hem de güçlüydü: GPT-4’ün sizin özel kullanım senaryolarınızdaki örüntülerini ve davranışlarını yakalayabilirseniz, bu bilgileri daha küçük ve daha ucuz bir modele aktarabilir, belirli iş akışlarınızda neredeyse aynı performansı çok daha düşük bir maliyetle elde edebilirsiniz. Buradaki amaç GPT-4’ü tamamen değiştirmek değil, üretim sistemlerinde her çıkarımın ekonomik olarak önemli olduğu yerlerde maliyet-performans dengesini optimize etmekti.

Ancak, o dönemde mevcut olan açık kaynaklı modeller, GPT-4’ün yerine geçecek kadar yeterli değildi. Llama 2 gibi modeller o döneme göre etkileyiciydi ama kalite açısından ileri düzey modellere göre belirgin açıklar vardı. Bu da üç yönlü bir sıkışma yarattı: İleri düzey modeller çok pahalıydı, açık kaynaklı modeller yetersizdi ve kuruluşların bu farkı verimli şekilde kapatması için net bir yol yoktu. Piyasanın ihtiyacı, ileri düzey modellerin yeteneklerini daha küçük, açık kaynaklı modellere teknik olarak sağlam ve geliştiriciler için operasyonel olarak basit bir süreçle aktaracak bir çözümdü.

Model Damıtımı ve Hizmet Olarak İnce Ayarın Yükselişi

İnce ayarın bir hizmet kategorisi olarak ortaya çıkışı, kuruluşların AI model optimizasyonuna yaklaşımında köklü bir değişimi temsil etti. OpenPipe’ın yaklaşımı, geliştiriciler için mümkün olduğunca sürtünmesiz olacak şekilde tasarlandı. Şirket, OpenAI SDK’sı ile birebir değiştirilebilen bir SDK geliştirdi; böylece geliştiriciler üretimde GPT-4 kullanmaya kodda hiçbir değişiklik yapmadan devam edebildi. Arka planda, OpenPipe her istek ve yanıtı kaydediyor ve kuruluşun belirli görevlerinde GPT-4’ün tam olarak nasıl davrandığını gösteren gerçek dünya örneklerinden oluşan bir veri kümesi oluşturuyordu. Bu çok kritik bir içgörüydü: İnce ayar için en iyi eğitim verisi sentetik ya da genel değil, istenen davranışı gösteren gerçek üretim sorguları ve yanıtlarıydı. Yeterli örnek biriktikten sonra, kuruluşlar daha küçük bir modeli kendi özel kullanım senaryolarında GPT-4’ün davranışını taklit edecek şekilde eğiten bir ince ayar süreci başlatabiliyordu. Sonuç, doğrudan değiştirilebilen bir API uç noktasıydı — geliştiriciler sadece çıkarım (inference) URL’sini değiştiriyor ve uygulamaları yeni, daha ucuz modelle çalışmaya devam ediyordu.

Bu yaklaşım pazarda son derece etkili oldu. OpenPipe, ürününü Ağustos 2023’te piyasaya sürdü ve bir ay içinde ilk üç müşterisini kazandı. Değer önerisi o kadar güçlüydü ki şirket hızla anlamlı gelir elde etti; lansmandan yaklaşık sekiz ay sonra yıllık yinelenen gelirde (ARR) bir milyon dolara ulaştı. Bu hızlı ivme, piyasa ihtiyacının gerçek olduğunu ve kuruluşların AI altyapı maliyetlerini düşürmek için çözümlere çok ihtiyaç duyduğunu gösterdi. İlk müşteriler genellikle en ciddi acı noktalarına sahip olanlardı: Önemli üretim iş yükleri çalıştıran, devasa API faturaları ödeyen şirketler. Bu kuruluşlar için kaliteyi koruyarak maliyeti 10 kat veya daha fazla azaltma fırsatı dönüştürücüydü. İnce ayar hizmeti kategorisi ürün-pazar uyumunu bulmuştu ve pazar bu yeni AI model optimizasyon yaklaşımını benimsemeye hazırdı.

Açık Kaynaklı Modellerin Altın Çağı ve LoRA

OpenPipe’ın işinin gidişatı, özellikle Mistral ve Mixtral gibi yüksek kaliteli açık kaynaklı modellerin ortaya çıkışıyla önemli ölçüde etkilendi. Bu modeller, güçlü performans özellikleriyle kapalı modellere karşı inandırıcı alternatifler sundukları için ince ayar endüstrisinde bir dönüm noktasıydı. Özellikle Mistral, Llama 2’yi geride bırakması ve tamamen açık Apache 2.0 lisansına sahip olması nedeniyle adeta bir devrimdi; bu da lisans kısıtlamaları ve fikri mülkiyet endişeleri olan kuruluşlar için büyük avantajdı. Bu modellerin kullanılabilirliği, “ince ayar girişimlerinin altın dönemi” olarak adlandırılabilecek bir zaman dilimi yarattı; çünkü artık üretimde ince ayar yapılıp dağıtılabilecek yeterlilikte açık kaynaklı bir temel vardı. Kuruluşlar Mistral’ı alıp, kendi özel kullanım senaryolarında ince ayarlayarak hem yetenekli hem de yasal olarak kısıtsız bir modeli güvenle dağıtabiliyordu.

Bu dönemde Düşük-Sıralı Uyarlama (LoRA), ince ayar ve çıkarım ekonomisini temelden değiştiren kritik bir teknik olarak öne çıktı. LoRA, ince ayar sırasında eğitilebilir parametre sayısını ciddi biçimde azaltan bir yöntemdir ve bunun birkaç zincirleme avantajı vardır. Öncelikle, eğitim sırasında bellek gereksinimini azaltır; böylece daha büyük modeller daha küçük GPU’larda ince ayar yapılabilir. İkincisi, eğitim süresini kısaltır ve kuruluşların ince ayar iş akışlarında daha hızlı iterasyon yapmasına olanak tanır. Ama LoRA’nın en büyük avantajı çıkarım zamanında ortaya çıkar: LoRA ile adapte edilmiş bir modeli dağıttığınızda, aynı GPU üzerinde birden fazla LoRA adaptörünü çoklayabilirsiniz. Yani, her ince ayarlı varyant için ayrı GPU kaynağına ihtiyaç duymadan, tek bir GPU dağıtımında onlarca hatta yüzlerce farklı LoRA adaptörü çalıştırabilirsiniz. Bu mimari avantaj, temelde farklı bir fiyatlandırma modelini mümkün kıldı — GPU saat başı ücretlendirmek yerine (ki bu, GPU’ları sürekli meşgul tutmayı teşvik eder), token başı ücretlendirme yapılabilir ve verimlilikten doğan kazanç doğrudan müşteriye yansır. GPU saatinden token başına geçiş, AI çıkarımının nasıl ticarileştirileceği ve dağıtılacağı konusunda büyük bir yenilikti.

FlowHunt ve İnce Ayar İş Akışlarının Otomasyonu

İnce ayar ortamı geliştikçe, sofistike iş akışı otomasyonuna olan ihtiyaç da giderek daha belirgin hale geldi. Birden fazla ince ayar deneyi yöneten, farklı model mimarilerini karşılaştıran ve hiperparametreleri optimize eden kuruluşların, bu karmaşık süreçleri verimli şekilde organize edecek araçlara ihtiyacı vardı. İşte bu noktada FlowHunt gibi platformlar vazgeçilmez hâle geliyor; veri hazırlama ve model eğitiminden değerlendirme ve dağıtıma kadar tüm ince ayar hattını otomatikleştirmek için gerekli altyapıyı sağlıyorlar. FlowHunt, ekiplerin üretim verisini otomatik olarak yakalayan, belirli koşullar sağlandığında ince ayar işlerini tetikleyen, model performansını kıyaslayan ve yeni modelleri en az manuel müdahaleyle üretime dağıtan gelişmiş iş akışları oluşturmasına imkân tanır. Bu iş akışlarını otomatikleştirerek, kuruluşlar ince ayar stratejilerinde daha hızlı iterasyon yapabilir, farklı yöntemleri deneyebilir ve modellerini sürekli olarak insan gözetimine ihtiyaç duymadan iyileştirebilir. Platformun çeşitli AI altyapı sağlayıcıları ve model depoları ile entegre olabilme yeteneği, tüm AI geliştirme yaşam döngüsünü kapsayan uçtan uca otomasyonlar kurmayı mümkün kılar.

Rekabet Baskısı ve Pazar Konsolidasyonu

Güçlü ilk ivme ve açık pazar fırsatına rağmen, OpenPipe ve diğer ince ayar şirketleri giderek daha zorlu bir rekabet ortamıyla karşı karşıya kaldı. Ana baskı, sürekli daha yetenekli ve ucuz modeller çıkaran OpenAI, Anthropic gibi ileri düzey laboratuvarlardan geldi. Bu, ince ayar hizmetlerinin değer önerisi üzerinde sürekli bir sıkışma yarattı: İleri modeller ucuzlayıp yeteneklendikçe, daha küçük bir modeli ince ayar yaparak elde edilen maliyet tasarrufu azaldı. GPT-4 pahalıyken %90 maliyet avantajı sunan bir model, fiyatlar 5 kat düştüğünde o kadar da cezbedici olmamaya başladı. Ayrıca, GPU sağlayıcıları ve bulut altyapı şirketleri de, ince ayarın müşteri sadakatini artırdığını ve toplam altyapı harcamasını yükselttiğini fark ederek, ince ayar yeteneklerini doğrudan hizmetlerine entegre etmeye başladı. Ancak bu hizmetler çoğunlukla zayıf bir geliştirici deneyimine sahipti; kullanımları zordu, belgeleri yetersizdi ve geliştiricilerin alışık olduğu iş akışlarına entegre değildi. Teorik olarak bu rekabet tehdidi vardı, fakat GPU sağlayıcılarının ince ayar teklifleri ürün olarak yeterince iyi olmadığı için pratikte o kadar güçlü hissedilmedi.

Ancak en önemli rekabet baskısı, açık kaynaklı modellerin sürekli gelişiminden geldi. Llama 2, Mistral ve sonrasında Llama 3 gibi modeller geliştikçe, açık kaynaklı modeller ile ileri düzey modeller arasındaki kalite farkı azaldı. Bu da kuruluşların giderek doğrudan açık kaynaklı modelleri kullanabilmesini veya açık kaynaklı modellerde kendi başlarına ince ayar yapabilmesini sağladı; artık özel bir hizmete duyulan ihtiyaç azaldı. Pazar dinamikleri şu şekilde değişti: “GPT-4 çok pahalı, damıtmamız gerek"ten “doğrudan bir açık kaynaklı model kullanabiliriz"e dönüştü. Bu temel değişim, bağımsız ince ayar şirketlerinin değer önerisini azalttı; çünkü pahalı ileri düzey modeller ile zayıf açık kaynaklı modeller arasındaki köprü ihtiyacı azaldı. Bağımsız ince ayar şirketleri için fırsat penceresi kapanırken, pazar model eğitimi, ince ayar ve çıkarımı kapsayan entegre çözümler sunabilen büyük altyapı sağlayıcıları etrafında konsolide oldu.

Neden Sonunda Takviyeli Öğrenme Kazandı?

“Takviyeli Öğrenme Neden Kazandı?” başlığı, AI modeli optimizasyonunun evrimiyle ilgili daha derin bir gerçeği yansıtıyor: Takviyeli öğrenme ve ince ayar teknikleri, AI modellerini belirli kullanım senaryolarına uyarlamada baskın paradigma haline geldi. Bu zafer kaçınılmaz değildi — teknik yenilik, piyasa kuvvetleri ve alternatif yaklaşımların temel sınırlarının birleşimiyle ortaya çıktı. Özellikle ince ayar bağlamında takviyeli öğrenme, modellerin yalnızca belirli bir görevde doğruluk için değil, iş açısından önemli olan gerçek hedefler için optimize edilmesini sağlıyor. Bir ileri düzey modelin davranışını taklit etmeye çalışmak yerine, takviyeli öğrenme sayesinde modeller doğrudan kullanıcı memnuniyeti, görev tamamlama oranı veya iş çıktıları gibi metrikler üzerinden eğitilebiliyor. Bu, sade gözetimli ince ayardan çok daha sofistike bir model optimizasyon yaklaşımıdır.

RL ve ince ayarın zaferi, ne kadar yetenekli olursa olsun, “herkese uyan tek model"lerin her kullanım senaryosu için asla optimal olmayacağı gerçeğini de yansıtıyor. Kuruluşların kendine özgü gereksinimleri, veri dağılımları ve performans hedefleri vardır. Kendi verinizle ince ayar yapılmış ve hedeflerinize göre optimize edilmiş bir model, genel bir ileri düzey modele kıyasla sizin işinizde daha iyi performans gösterecektir. Bu, onlarca yıldır makine öğreniminde doğru olan temel bir ilkedir ve büyük dil modelleri çağında da geçerliliğini koruyor. LoRA gibi tekniklerin ortaya çıkışı, ince ayarı daha küçük kuruluşlar için bile ekonomik açıdan mümkün kıldı ve model optimizasyonunu demokratikleştirdi. Yüksek kaliteli açık kaynaklı modellerin kullanılabilirliği, pahalı ileri düzey model API’lerine ihtiyaç duymadan ince ayar için bir temel sağladı. Daha iyi eğitim teknikleri ve altyapılarının gelişmesi ise ince ayar sürecini daha hızlı ve güvenilir kıldı. Tüm bu faktörler bir araya geldiğinde, belirli kullanım senaryoları için AI modellerini optimize etmek isteyen kuruluşlar için ince ayar ve takviyeli öğrenme doğal tercih haline geldi.

Satın Alma ve Konsolidasyon Eğilimi

OpenPipe’ın CoreWeave tarafından satın alınması, AI altyapı alanında konsolidasyonun önemli bir kilometre taşıdır. GPU altyapısı ve AI hesaplama alanında lider olan CoreWeave, ince ayar yeteneklerinin kendi değer önerisinin temel parçası olduğunu fark etti. OpenPipe’ı satın alarak sadece teknoloji ve uzmanlık değil, aynı zamanda ince ayar iş akışını ve AI modellerini optimize etmek isteyen kuruluşların ihtiyaçlarını derinlemesine anlayan bir ekip de kazanmış oldu. Bu satın alma, AI altyapı alanında daha geniş bir eğilimi yansıtıyor: uzmanlaşmış hizmetlerin entegre platformlar altında toplanması. Artık model eğitimi, ince ayar, çıkarım ve izleme için ayrı şirketler yerine, tüm AI yaşam döngüsünü yönetebilen entegre platformlara doğru bir hareket var. Bu konsolidasyon, müşteri açısından entegrasyon ihtiyacını azaltır, platformun farklı bileşenleri daha sıkı entegre oldukça ağ etkileri yaratır ve şirketler tüm yığın üzerinde optimizasyon yaparak daha rekabetçi fiyatlar sunabilir.

Satın alma ayrıca, bağımsız ince ayar pazarının gerçek olmakla birlikte, nihayetinde birden fazla bağımsız şirketi destekleyecek kadar geniş olmadığı gerçeğini de gösteriyor. Pazar, birden çok yönden sıkışıyordu: İleri düzey modeller ucuzluyordu, açık kaynaklı modeller gelişiyordu ve GPU sağlayıcıları ince ayar yeteneklerini entegre ediyordu. Bu ortamda, bir ince ayar şirketi için en mantıklı yol, entegre çözümler sunabilen daha büyük bir altyapı platformunun parçası olmaktı. CoreWeave’in OpenPipe’ı satın alması, şirketi kuruluşlara GPU altyapısı, ince ayar olanakları ve çıkarım dağıtımını tek bir platformda sunacak şekilde konumlandırıyor. Bu, pazar olgunlaştıkça daha kapsamlı platformlar etrafında doğal bir evrim anlamına geliyor.

Geliştirici Deneyimi Zorunluluğu

OpenPipe’ın yolculuğu ve ince ayar pazarının genel evrimi boyunca bir tema sürekli öne çıkıyor: Geliştirici deneyimi son derece önemli. GPU sağlayıcılarının ince ayar hizmetleri vardı, ancak kullanımları zordu ve geliştirici iş akışlarına zayıf entegreydi. OpenPipe’ın ilk başarısı, temelde farklı bir teknolojiye sahip olmasından değil, çok daha iyi bir geliştirici deneyimi sunmasındandı. Birebir değiştirilebilen SDK, otomatik veri yakalama, basit yönetilen iş akışı — bunların hepsi ince ayarı geliştiriciler için erişilebilir ve sürtünmesiz hâle getirmek içindi. Piyasa evrildikçe bu içgörü isabetli çıktı. Yeni AI modelleri ve yeteneklerinin ortaya çıkışı çoğu zaman ham teknik üstünlükten değil, üstün geliştirici deneyiminden kaynaklanıyor. Anthropic, iyi tasarlanmış bir API ve mükemmel dokümantasyonla Claude’u başlattığında geliştiriciler ona yöneldi. OpenAI, GPT-4’ü basit ve sezgisel bir arayüzle sunduğunda, birçok kuruluş için varsayılan tercih oldu. Ders açık: AI altyapı alanında geliştirici deneyimi lüks değil, temel bir rekabet avantajıdır.

Bu ilke, AI araçları ve platformları ekosisteminin geneline de uzanır. Örneğin FlowHunt, AI iş akışları oluşturmak ve otomatikleştirmek isteyenler için üstün bir geliştirici deneyimi sunarak başarılı oluyor. Geliştiricilerin karmaşık betikler yazmasını veya altyapıyı doğrudan yönetmesini gerektirmek yerine, FlowHunt görsel bir arayüz ve basit soyutlamalar sunarak gelişmiş iş akışlarının kolayca oluşturulmasını sağlıyor. Bu geliştirici deneyimine verilen önem, platformların benimsenmesini ve ağ etkilerini artırmasını sağlıyor. Daha fazla geliştirici bir platformu kullandıkça, daha fazla entegrasyon, daha çok şablon ortaya çıkıyor ve platform herkes için daha değerli hale geliyor. Geliştirici deneyimindeki bu iyileşmelerin daha fazla benimsenmeye yol açması, AI altyapı alanında başarının ana itici güçlerinden biridir.

{{ cta-dark-panel heading=“İş Akışınızı FlowHunt ile Güçlendirin” description=“FlowHunt’ın araştırmadan içerik üretimine, yayımlamadan analitiklere kadar AI içerik ve SEO iş akışlarınızı tek noktadan nasıl otomatikleştirdiğini deneyimleyin.” ctaPrimaryText=“Demo Talep Et” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“FlowHunt’ı Ücretsiz Dene” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217”

}}

İnce Ayar ve Model Optimizasyonunun Geleceği

İleriye dönük olarak, ince ayar ortamı birkaç ana eğilime yanıt olarak gelişmeye devam edecek. Birincisi, ileri düzey modellerin gelişip ucuzlamasıyla, ince ayarın değer önerisi “pahalı modelleri uygun fiyata getirmek”ten “modelleri belirli kullanım ve hedeflere optimize etmeye” kayacak. Bu, ince ayarın ne zaman faydalı olduğunu anlamak, etkisini ölçmek ve zaman içinde ince ayarlı modelleri sürekli iyileştirmek için daha gelişmiş araçlar gerektiren bir değer önerisidir. İkincisi, ince ayarın daha büyük AI altyapı platformlarına entegrasyonu devam edecek; CoreWeave gibi şirketler, hesaplama, eğitim, ince ayar ve çıkarımı kapsayan uçtan uca çözümler sunacak. Bu konsolidasyon, kuruluşların ince ayarı AI stratejilerine dahil etmesini kolaylaştırırken, alandaki bağımsız şirket sayısını da azaltacak. Üçüncüsü, LoRA ve diğer parametre-verimli ince ayar yöntemleri, kuruluşlar çoklu ince ayarlı varyantları dağıtırken karmaşıklığı yönetmek istedikçe daha da önemli olacak. Birçok farklı ince ayarlı modeli paylaşılan altyapıda çalıştırabilme yeteneği önemli bir rekabet avantajı olacak.

Son olarak, yeni AI yetenekleri ve model mimarilerinin ortaya çıkışı, ince ayar ve optimizasyon için yeni fırsatlar yaratacak. Modeller daha yetenekli ve daha uzmanlaştıkça, bu modellerin belirli kullanım senaryolarına uyarlanması için ince ayar ihtiyacı da artacak. İnce ayarı daha kolay, hızlı ve etkili hâle getirebilen şirketler ve platformlar, bu değişen ortamın kazananları olacak. OpenPipe’ın ve genel ince ayar pazarının hikâyesi, AI’da kazananların çoğu zaman teknik yeniliği üstün geliştirici deneyimi ve müşteri ihtiyaçlarını derinlemesine kavrama ile birleştirebilenler olduğunu gösteriyor. Pazar gelişmeye devam ederken, bu ilkeler başarının merkezinde kalmaya devam edecek.

Sonuç

OpenPipe’ın, ileri düzey modellerin yüksek maliyeti sorununa çözüm getiren bir girişimden CoreWeave bünyesine katılan bir şirkete dönüşümü, AI altyapı pazarının dinamik doğasını ortaya koyuyor. Şirketin sekiz ayda bir milyon dolar ARR’a ulaşması, ince ayar çözümlerine gerçek bir pazar talebi olduğunu gösterirken, sonrasında yaşanan konsolidasyon, ileri düzey modeller ucuzlarken ve açık kaynaklı alternatifler gelişirken bağımsız ince ayar hizmetlerinin yapısal zorluklarla karşı karşıya kaldığı gerçeğini yansıtıyor. Takviyeli öğrenme ve ince ayarın model optimizasyonunda baskın paradigma olarak zaferi, tek bir teknolojik atılımdan değil; yüksek kaliteli açık kaynaklı modellerin bulunabilirliği, LoRA gibi verimli ince ayar tekniklerinin geliştirilmesi, daha iyi altyapı ve araçların ortaya çıkması ve uzmanlaşmış modellerin genel olanlardan daha iyi performans gösterdiği temel ilkesinden kaynaklanıyor. OpenPipe’ın CoreWeave tarafından satın alınması, pazarın tüm AI yaşam döngüsünü kapsayan kapsamlı çözümler sunabilen entegre platformlara doğru doğal evrimini temsil ediyor. Pazar olgunlaştıkça, başarı giderek üstün geliştirici deneyimine, AI yığını genelinde derin entegrasyona ve kuruluşların modellerini kendi özel kullanım ve iş hedeflerine göre optimize etmesine yardımcı olma becerisine bağlı olacak.