Büyük Dil Modellerindeki (LLM) yeteneklerin artışı, iş süreçlerini dönüştürüyor. Müşteri etkileşimlerini kolaylaştırmaktan karmaşık içerik üretimine kadar, yapay zeka yenilikleri dijital dönüşümün ön saflarında yer alıyor. İşletmeler, stratejik hedeflerine en uygun LLM'yi seçmek için kritik bir karar vermelidir. Bu bağlamda, iki önemli model incelenecektir: OpenAI'nin son sürümü GPT-4o ve hızla yükselen DeepSeek-R1.
Mimari Nüanslar ve Performans Kriterleri
GPT-4o, güçlü "yoğun model" mimarisiyle, derin bağlamsal anlayış gerektiren görevlerde üstün performans sergiler. Bu, metin üretimi ve kapsamlı veri analizi gerektiren uygulamalarda üstün performansa dönüşür. Buna karşılık, DeepSeek-R1'in "Uzman Karışımı" (MoE) mimarisi, görev odaklı performansı optimize etmek için hesaplama kaynaklarını dinamik olarak tahsis ederek verimliliği önceliklendirir. Bu tasarım tercihi, özellikle kodlama ve mantıksal çıkarım gibi analitik görevlerde etkileyici sonuçlar üretir.
Kullanım Alanları ve Uygulama Dikkatleri
Bu LLM'ler arasındaki seçim, belirli kurumsal ihtiyaçlara bağlıdır. GPT-4o, hız ve gerçek zamanlı yanıt verme öncelikli uygulamalar için idealdir, örneğin dinamik müşteri destek sistemleri veya hızlı içerik oluşturma platformları. Şeffaflık ve açıklanabilirliğe vurgu yapan DeepSeek-R1 ise analiz ve denetim izleri gerektiren sektörlerde, örneğin finans veya hukuk hizmetlerinde yer bulur.
Turkish Technology bünyesinde, DeepSeek-R1 14B ve GPT-4o modellerini entegre ederek 100'den fazla yapay zeka projesi geliştirilmiştir. Bu modeller, çeşitli uygulamalarda test edilerek farklı alanlarda rekabetçi performans sergilemiştir.
Projeler:
IFE Anketlerinin Sınıflandırılması:
Uçak içi ekranlar aracılığıyla yapılan IFE anketlerinin duygusal durum analizini ve sınıflandırmasını otomatikleştirerek müşteri memnuniyeti eylemlerini hızlandırıyoruz.
Bu projede, 100 örnek için bulut tabanlı GPT-4o modeli %87 doğruluk sağlarken, DeepSeek-R1-14B modeli %80 doğrulukla analiz edilmiştir. Bazı örneklerde DeepSeek'in GPT-4o'ya kıyasla daha iyi duygusal analiz yaptığı belirlenmiştir.
Çevrimiçi Bilgi Kütüphanesi Chatbot'u:
Türk Hava Yolları çağrı merkezi ekipleri tarafından aktif olarak kullanılan çevrimiçi bilgi kütüphanesi hizmeti için geliştirdiğimiz chatbot, belgelerle ilgili soruları yanıtlayarak çalışan verimliliğini artırıyor. Test çalışmasında, her iki modelin sorulara verdiği yanıtların doğruluk oranları (%91) benzer seviyelerdeydi.
Uçak Bileşen Arızalarının Etiketlenmesi:
Uçak bileşen arızalarının etiketlendiği bir projede, yerel DeepSeek-R1 ve bulut tabanlı GPT-4o'nun doğruluk oranları sırasıyla %44,5 ve %46,5 olarak bulundu. Bu, her iki modelin bu tür özel görevlerde benzer performans sergilediğini, ancak teknik havacılık terminolojisinin daha iyi anlaşılması için iyileştirmelere ihtiyaç olduğunu göstermektedir.
Müşteri Geri Bildirimlerinin Çevirisi:
10'dan fazla farklı dildeki müşteri şikayetlerine ve taleplerine yanıt vermek için büyük dil modellerini kullanarak şikayet metinlerini çeviriyoruz. GPT-4o ve DeepSeek üzerinde yapılan testlerde, DeepSeek'in Çince karakterleri karıştırdığı veya çeviremediği kısımları olduğu gibi bıraktığı, çevirebildiği kısımları ise Türkçeye aktardığı gözlemlendi. Genel olarak, yabancı dillerden Türkçeye çeviri konusunda GPT-4o'nun çok gerisinde kaldığı analiz edilmiştir.
Genel Değerlendirme:
GPT-4o: Geniş bağlam penceresi ve hızlı yanıt süreleriyle, hız ve kapsamlı bilgi erişiminin önemli olduğu uygulamalar için idealdir.
Tepki Süresi (Gecikme) ve Bağlam Penceresi karşılaştırması şu şekildedir:
GPT-4o'nun tepki süresi ~3,9 kat daha düşüktür, bu da gerçek zamanlı uygulamalarda bir avantajdır. ~32 kat daha büyük bir bağlam penceresine sahip olması, modelin uzun girdileri daha iyi işlemesine, bağlamı korumasına ve karmaşık bilgileri etkili bir şekilde kullanmasına olanak tanır.
Etik ve Güvenlik Boyutları
LLM'ler iş süreçlerine giderek daha fazla entegre oldukça, etik ve güvenlik hususları da giderek daha önemli hale gelmektedir. GPT-4o, kapalı kaynak yapısıyla içerik güvenliği ve etik uyumluluk açısından bir filtreleme mekanizmasına sahiptir. Model, zararlı, yanıltıcı veya etik olmayan içerik üretimini en aza indirmek için çeşitli önlemler içerir ve moderasyon politikalarıyla desteklenir. DeepSeek-R1'in açık kaynak modeli, kullanıcıların modeli daha fazla özelleştirmesine olanak tanırken daha fazla esneklik sunar. DeepSeek'in güvenlik politikaları, modelin kullanımının etik kalmasını sağlamak için ek denetim mekanizmaları gerektirir ve kullanıcı hesap verebilirliğine daha fazla bağlıdır.
Maliyet ve Erişilebilirlik
LLM dağıtımında önemli bir faktör maliyettir. GPT-4o, bulut tabanlı bir hizmet olduğundan, yüksek hacimli kullanımda birikebilecek API maliyetleri oluşturur. DeepSeek-R1'in açık kaynak doğası, şirket içi dağıtım ve potansiyel olarak daha düşük operasyonel giderler sunan cazip bir alternatif sunar.
Sonuç:
GPT-4o ve DeepSeek-R1 arasında seçim, tek bir çözümle sınırlı değildir. GPT-4o, hız odaklı, yüksek bağlamlı uygulamalar için tercih edilirken, DeepSeek-R1, şeffaflık ve maliyet etkinliğini önceliklendiren kuruluşlar tarafından tercih edilmektedir. İşletmeler, benzersiz gereksinimlerini dikkatlice değerlendirerek, optimal sonuçlar sağlayacak bilinçli kararlar almalıdır.