Zalo, Vietnam halkına ait yapay zeka modeli geliştirdi

(Dan Tri) - Teknoloji geliştirmeye güçlü bir yönelime sahip olan Zalo, yerli bir yapay zeka modelini başarıyla geliştirmiş bir Vietnam şirketidir. Bu sayede Vietnam, Güneydoğu Asya'da sıfırdan eğitilmiş bir yapay zeka modeline sahip az sayıdaki ülkeden biri haline gelmiştir.

Yapay zekaya olan ilgi dünya çapında artıyor ve bu ilginin büyük kısmı, ABD ve Çin gibi dünyanın önde gelen yapay zeka modellerine sahip ülkelere odaklanıyor. Dünyanın önemli ekonomik bölgelerinden biri olan Güneydoğu Asya, küresel politika yapıcıları, yatırımcıları ve teknoloji uzmanlarını ilgilendirebilecek önemli gelişmelerle yapay zeka için giderek yeni bir ilgi odağı haline geliyor.

Vietnam'ın halihazırda Güneydoğu Asya bölgesinde sıfırdan geliştirilen az sayıdaki yapay zeka modelinden biri olan yerli bir yapay zeka modeli bulunuyor (Fotoğraf: Zalo).

Vietnam'da Parti ve Hükümet, bilim ve teknoloji geliştirme, inovasyon ve ulusal dijital dönüşümde atılım konulu 57-NQ/TW sayılı Karar ile de kanıtlandığı üzere, ülkenin teknolojik gelişim çağını şekillendirmeye ve desteklemeye kararlıdır. Bu yönelim, yerli teknoloji işletmelerinin gelişmiş küresel teknolojinin potansiyeline yatırım yapmaları ve bu potansiyeli kullanmaları için güçlü bir itici güç oluşturmuştur.

Günümüzde Vietnam, Güneydoğu Asya'da yerel büyük dil modeline (LLM) sahip az sayıdaki ülkeden biri haline gelmiştir. Özellikle, Zalo, 2023 yılından bu yana, tamamen Vietnamlı mühendislerden oluşan bir ekip tarafından araştırılıp geliştirilen, Vietnamca'ya odaklanan bir LLM modelini başarıyla eğitmiş ve hayata geçirmiştir.

Baştan itibaren eğitimi seçin ve beklenmedik sonuçlar elde edin

Günümüzde, yapay zeka modelleri için 2 eğitim tekniği bulunmaktadır: ince ayarlı model tekniği, daha önce eğitilmiş LLM'leri optimize ederek uzmanlaşmış amaçlar için yeni LLM'ler oluşturma yöntemidir; sıfırdan model eğitim tekniği, parametre başlatma, model mimarisine karar verme ve belirli bir veri kümesi üzerinde algoritmayı eğitme gibi tamamen yeni bir model oluşturma sürecidir.

Bunlar arasında, kolay uygulama, kaynak tasarrufu ve daha iyi verimlilik sağlama gibi avantajları nedeniyle birçok işletme tarafından ince ayar teknikleri tercih edilmektedir. Özellikle eğitim ekipmanı ve verilerinin sınırlı olduğu Vietnam örneğinde, ince ayar teknikleri üstün bir çözümdür.

Ancak Zalo, eğitim tekniğini en başından beri seçmişti. Bu yöntemle, tüm eğitim süreci ve modeli tamamen Vietnam halkına ait ve onların kontrolünde. Bu sayede Vietnam, Güneydoğu Asya'da yerel olarak geliştirilen bir büyük dil modeline (LLM) sahip olan birkaç ülkeden biri haline geldi.

2023'teki lansmanında, Zalo'nun Vietnamca odaklı 7 milyar parametreli ilk büyük ölçekli dil modeli, VMLU Vietnamca LLM Yeterlilik Değerlendirme Ölçütü'nde OpenAI'nin GPT3.5'ine kıyasla %150 performans elde etti. Eğitim süresi, 18 aylık orijinal plandan çok daha kısa, yalnızca 6 ay sürdü. Bu hızlı eğitim süreci, Zalo'daki tüm geliştirme ekibini şaşırttı.

Zalo'nun LLM modeli, 2023'teki ilk lansmanında Kahoot yarışmasında 3. sırada yer aldı (Fotoğraf: Zalo).

2024 yılında Zalo'nun 13 milyar parametreli modeli, VMLU'nun Vietnamca LLM yeterlilik sıralamasında sıfırdan eğitilen en iyi 2 Vietnamca LLM modeli konumunu teyit ederek dünyanın büyük isimlerini geride bırakacak.

Sonuçlar, Vietnam'ın kendi yapay zeka modelini geliştirmede, özellikle başlangıçtaki geliştirme zorlukları bağlamında, büyük dil modellerinin eğitim düzeyinin dünyadakinden aşağı olmadığını göstermektedir.

Yapay zeka modelleri geliştirmek için Vietnam'ın çabaları

Zalo temsilcisi, LLM eğitiminin 3 temel unsur gerektirdiğini söyledi: eğitim ekipmanı, veri ve teknik seviye. Vietnam'da daha önce, bu üç alanda da birçok kısıtlama vardı. Özellikle, dünyadaki büyük şirketler Nvidia'nın binlerce yeni yüksek performanslı GPU'suna sahipken, Vietnam'da mühendisler hala gerekli sunucu altyapısına sahip değil. Aynı zamanda, Vietnamlılar da İngilizce veya Çince'den daha zayıf veri kaynaklarına sahip grup arasında yer alıyor. Vietnam'ın insan kaynakları ve LLM eğitim deneyimi de gelişmiş ülkelerle karşılaştırıldığında sınırlı.

O dönemde Zalo ekibi, büyük bir bilgisayar altyapısı mevcut olduğunda kendilerini bilgi ve LLM eğitim yetenekleriyle donatmak için küçük sivil GPU'lar üzerinde araştırma ve deneyler yapmak zorundaydı.

Yapay zeka eğitim çipleri kıt olduğundan, Zalo 8 adet Nvidia DGX H100 sunucu sipariş etmiş olsa da, tüm cihazlara aynı anda sahip olamaz ve üreticiden gelen her parti teslimatı beklemek zorundadır. Bu nedenle, eğitim süresinden tasarruf etmek için eksik bilgi işlem altyapısını optimize etmek de Zalo ekibinin çözmesi gereken bir sorundur.

Aynı zamanda, Vietnam veri kaynaklarının yetersizliğini telafi etmek için kaliteli eğitim verilerine de yatırım yapılıyor.

"Başlangıç ​​noktası dünyadaki büyük şirketlere kıyasla zor olsa da, Zalo yine de Vietnam'ın kendi yapay zeka modelini başarıyla geliştirme hedefiyle yarışa katılmaya karar verdi. Uygun bir geliştirme stratejisi belirlemek için dünyanın önde gelen birçok araştırma enstitüsünde araştırmacı ve mühendislerle görüştük.

Mevcut başarı kilometre taşları, Zalo mühendislerinin modeli nicelik olarak daha büyük ve nitelik olarak daha iyi olacak şekilde optimize etmeye devam etmeleri için motivasyon kaynağıdır. Aynı zamanda, uygulanabilirliğinden yararlanarak Vietnamlı kullanıcılar için birçok dünya standartlarında yapay zeka ürünü yaratacaklar," diye belirtti Zalo Yapay Zeka Bilim Direktörü Dr. Nguyen Truong Son.

Zalo'nun Nvidia'dan sipariş ettiği DGX H100 sunucusu (Fotoğraf: Zalo).

Zalo, geliştirmenin zorlu ilk aşamalarında gösterdiği esnek adaptasyon sayesinde, giderek başarılı kilometre taşlarına ulaşarak, bugün olduğu gibi küresel yapay zeka teknolojisinde ustalaşmaya doğru ilerledi.

Zalo'nun yapay zeka modeli şu anda sadece eğitim araştırmaları açısından değil, aynı zamanda Vietnam halkının ileri yeni teknolojiden elde edilen değere erişimini ve bundan yararlanmasını teşvik ederek de uygulanıyor.

Zalo, bu yılın başlarında Zalo mesajlaşma platformunda OA (Resmi Hesap) olarak işletilen Kiki Info Soru-Cevap Asistanı'nı kullanıma sundu. Asistan, yaşam, içerik oluşturma ve eğlence gibi çeşitli konularda soru-cevap desteği sunuyor. Zalo istatistiklerine göre, Kiki Info asistanı, Zalo'daki OA hesabına 2 aydan kısa sürede 1 milyona kadar kullanıcı tarafından erişildi.

Zalo'nun LLM modeli Kiki Info Assistant'ı geliştirmek için uygulanıyor (Fotoğraf: Zalo).

Zalo'nun LLM modelinin bir diğer uygulaması da, sadece 2 ayda 15 milyon kart üretip gönderme kilometre taşına ulaşan yapay zekalı kartlardır. Bu uygulama, birçok Zalo kullanıcısının akrabalarına ve arkadaşlarına önemli bayramlarda dileklerini iletmek için ilgi duyduğu bir uygulamadır.

Günümüzde Zalo tarafından büyük dil modellerinden gelen uygulamalar genişletilmeye ve geliştirilmeye devam ediyor ve yerli kullanıcılara birçok faydalı değer getirmesi bekleniyor.

Kaynak: https://dantri.com.vn/cong-nghe/zalo-phat-trien-mo-hinh-ai-do-nguoi-viet-lam-chu-20250616161352610.htm