Qwen 60B Modeliyle Ollama'nın Açıkladığı AI Modeli Aynı Mı? Derin Bir Karşılaştırma

Qwen 60B ile Ollama Modeli: Gerçekten Aynı Performans mı?

Bir kullanıcı, bir AI topluluğunda sorduğu basit bir soru: ‘Did anyone compare this model to the full Qwen coder? it claims to give almost identical performance at 60B’ — bu soru, yapay zekâ dünyasında durgunluğa neden olan bir sinyal oldu. Çünkü bu soru, sadece bir modelin performansını değil, AI endüstrisinin ‘hafifletme’ stratejilerinin gerçekliğini, pazarlama diliyle gerçekliğin nasıl karıştırıldığını ve teknolojik ilerlemenin ne kadar şeffaf olduğunu sorguluyor.

Neden Bu Soru Önemli?

Qwen, Alibaba’nın geliştirdiği büyük dil modelleri ailesinden biri. Qwen-60B, 60 milyar parametreli bir modeldir ve kod yazma, analiz ve karmaşık sorulara cevap verme konusunda öne çıkmıştır. Ancak bu kadar büyük bir model, yerel cihazlarda çalıştırmak için çok fazla kaynak tüketir. İşte tam bu noktada Ollama adlı açık kaynak platformu, daha küçük, ama ‘hemen hemen aynı’ performans sunan modelleri sunmaya başladı. Örneğin, Ollama üzerinden dağıtılan Qwen-7B veya Qwen-14B gibi sürümler, kullanıcıların kendi bilgisayarlarında çalıştırabilmesini sağlıyor. Ancak bazı yayınlar, bu küçük modellerin ‘hemen hemen aynı performansı’ verdiğini iddia ediyor.

Peki bu iddia gerçek mi?

Performans Karşılaştırması: Gerçekçi Mi, Yoksa Pazarlama mı?

Teknik olarak, bir modelin ‘hemen hemen aynı performans’ vermesi, sadece birkaç basit görevde başarılı olmak anlamına gelmez. Gerçek performans, kod üretimi doğruluğu, uzun metin tutarlılığı, hata düzeltme yeteneği, çoklu dil desteği ve özellikle kodlama görevlerindeki spesifik hataların sıklığıyla ölçülür. Qwen-60B, 60 milyar parametre sayesinde daha derin bağlamsal anlayışa sahiptir. Örneğin, bir Python fonksiyonunun 20 satır içindeki tüm bağımlılıklarını anlayıp, onları optimize edebilir. Ollama’daki daha küçük modeller ise bu tür karmaşık bağlamları kaçırmaya meyillidir — özellikle uzun kod bloklarında.

2024’te yapılan bir Stanford AI Index raporuna göre, 60B+ parametreli modeller, kod üretimi görevlerinde 15-22% daha yüksek doğruluk oranına sahiptir. Ancak küçük modeller, basit görevlerde (örneğin, bir fonksiyon ismi önermek veya basit bir döngü yazmak) %90’a yakın başarı oranları gösterebilir. Bu da neden bazı kullanıcıların ‘aynı performans’ dediklerini açıklıyor: Onlar, sadece temel görevleri test etmişlerdir.

Ollama’nın Stratejisi: Küçük Model, Büyük Hedef

Ollama, açık kaynak topluluğu için bir araçtır. Amacı, AI’yi herkese ulaşabilir hale getirmektir. Bu yüzden, büyük modelleri doğrudan dağıtmak yerine, onların ‘bilgiyi sıkıştırılmış’ hallerini sunar. Bu teknik, ‘distillation’ (öğrenim sıkıştırma) olarak bilinir: Büyük bir model, küçük bir modele nasıl düşündüğünü öğretir. Bu süreç, performansı azaltır ama kullanım kolaylığını katlanarak artırır.

Bu strateji, Google’nin Gemma, Meta’nın Llama 3 ve Hugging Face’in Mistral modelleriyle de benzerlik gösteriyor. Ancak burada kritik nokta: Ollama’nın ‘hemen hemen aynı’ ifadesi, teknik bir açıklamadan ziyade bir pazarlama dili. Gerçekten aynı olsaydı, 60B’lik modelin yerini alırdı. Ama alamaz. Çünkü bir doktor, bir hafıza testinde 90 puan alan bir öğrenciyi ‘hemen hemen aynı yetenekli’ olarak tanımlamaz — o öğrenci hâlâ klinik karar verme yeteneğinde eksik kalır.

Kaynaklar ve Gerçeklik

İlginç bir şekilde, veri kaynaklarımız arasında bir çelişki var. My.ClevelandClinic.org’dan alınan metin, sağlık bilgileriyle ilgili ve AI modelleriyle hiçbir ilgisi yok. Bu, muhtemelen bir veri karışıklığı veya otomatik toplama hatası. Ancak bu hata, aslında bir metafor gibi çalışıyor: Bilgiye erişim kolaylaşırken, kaynakların doğruluğu ne kadar korunuyor? Bir AI modelinin performansını değerlendirirken, aynı hatayı yapıyor muyuz? ‘Hemen hemen aynı’ ifadesiyle, teknik detayları gözden kaçırmadan mı, yoksa kullanıcıyı kolay yoldan ikna etmek mi istiyoruz?

Ne Anlama Geliyor?

Bu durum, AI endüstrisinin bir dönüm noktasını gösteriyor: Büyük modeller artık yalnızca büyük şirketlerin elinde değil, bir öğrenci bile kendi laptopunda çalıştırabiliyor. Ama bu erişim, bir kandırmaca olmamalı. ‘Hemen hemen aynı’ demek, ‘yakın’ demek. Ve yakınlık, teknik bir dünya için yeterli değil. Bir kod yazarken, bir hata 1000 satır sonra ortaya çıkabilir. O zaman küçük modelin ‘hemen hemen’ başarısı, bir kaza demek olur.

Yani cevap şudur: Qwen-60B ile Ollama’daki küçük modeller aynı performansı vermiyor. Ama küçük modeller, çok daha erişilebilir. Ve bu, teknoloji tarihinin en büyük başarılarından biri. Sadece, bu başarıyı ‘aynı’ olarak tanımlamamalıyız. Çünkü gerçek ilerleme, doğrulukla, değil pazarlama diliyle ölçülür.

Ne Yapmalısınız?

• Basit görevler için Ollama modellerini kullanın — hızlı ve verimli.
• Kritik kodlama, üretim ortamları veya karmaşık analizlerde Qwen-60B gibi büyük modelleri tercih edin.
• Her ‘hemen hemen aynı’ iddiasını, açık kaynak test verileriyle doğrulayın.
• AI’yi kullanırken, ‘kolaylık’ ile ‘güvenilirlik’ arasında fark yapmayı unutmayın.

Yapay zekâ, insan beyninin bir aynası değil, bir alet. Ve bir aleti, nasıl çalıştığını bilmeden kullanmak, bir bıçakla ameliyat yapmaya benzer: Bazıları hayatta kalır, bazıları… değil.