Yapay zeka teknolojilerinin yükselişiyle birlikte, modelleri çalıştırmanın (çıkarım maliyeti) getirdiği sunucu masrafları, sektörün en büyük sorunlarından biri haline geldi. Çin merkezli önde gelen AI araştırma şirketi DeepSeek, bu maliyet engelini aşmayı hedefleyen deneysel yeni modeli V3.2-exp’yi duyurdu.

Şirket tarafından yapılan ön testlere göre, bu yeni model, özellikle uzun ve karmaşık bağlam operasyonlarında API çağrılarının maliyetini yarıya kadar düşürebilme potansiyeli taşıyor. Bu çığır açıcı gelişme, DeepSeek’in akademik makalesiyle birlikte Hugging Face platformunda açık ağırlık (open-weight) olarak kullanıma sunuldu.

Sparse Attention Nedir ve Nasıl Çalışır?

Geleneksel yapay zeka mimarileri, özellikle büyük dil modellerinin temelini oluşturan Transformer yapısı, bağlam penceresindeki her token’a eşit dikkat harcamak zorundadır. Bu durum, uzun metinler işlenirken sunucu yükünü ve dolayısıyla maliyetleri katlanarak artırır. DeepSeek’in çözümü ise bu sistemi akıllıca filtrelemek üzerine kurulu.

DeepSeek Sparse Attention (Seyrek Dikkat) adı verilen bu karmaşık sistem, iki ana bileşenden oluşur:

• Lightning Indexer (Yıldırım Dizini Oluşturucu): Bu modül, ilk olarak bağlam penceresindeki en önemli ve öncelikli metin bölümlerini belirler.
• Fine-Grained Token Selection System (İnce Taneli Token Seçim Sistemi): Ardından, seçilen bu bölümler içinden sadece en kritik token’ları ayıklayarak modelin sınırlı dikkat penceresine yükler.

Bu seçici yaklaşım sayesinde, Sparse Attention modelleri, sunuculara çok daha küçük bir yük bindirerek uzun bağlamlı metinleri verimli bir şekilde işleyebiliyor.

Maliyet Devrimi: %50 Azalma ve Sektöre Etkisi

Bu gelişme, çıkarım maliyetleri sorununa odaklanan son dönemdeki teknolojik atılımlar zincirinin bir parçasıdır. Geliştiriciler, modellerin eğitimi yerine, halihazırda eğitilmiş modellerin operasyonel verimliliğini artırmanın yollarını arıyorlar. DeepSeek, bu hamlesiyle temel Transformer mimarisini daha verimli hale getirmenin mümkün olduğunu kanıtlıyor.

DeepSeek'in Geçmişi ve Küresel AI Rekabeti

Çin merkezli DeepSeek, genellikle ABD ve Çin arasındaki ulusal yapay zeka mücadelesi bağlamında değerlendirilen AI sektöründe sıra dışı bir figür oldu. 2023 yılında, yapay zekâyı alım satım kararlarında kullanan Çinli kantitatif hedge fonu High-Flyer Capital Management’ın bağımsız bir araştırma laboratuvarı olarak kurulan şirket, kısa sürede elde ettiği teknik başarılarla dikkat çekti. Özellikle 2024 baharında piyasaya sürdüğü DeepSeek-V2 ailesi, rakiplerini fiyat düşürmeye zorlayarak küresel yapay zeka pazarında bir fiyat savaşı başlattı. Bu hızlı yükseliş ve maliyet etkinliği odaklı stratejisi, Çinli yapay zeka DeepSeek'in küresel pazarı sarsması tartışmalarını beraberinde getirdi. Şirket, yılın başında R1 modeliyle de adından söz ettirmişti. R1, Amerikan rakiplerine kıyasla çok daha düşük bir maliyetle, ağırlıklı olarak güçlendirmeli öğrenme (reinforcement learning) kullanılarak eğitilmişti.

R1 modeli, bazı tahminlerin aksine, AI eğitiminde büyük bir devrime yol açmasa da, DeepSeek’in maliyet etkinliği odaklı bu yeni 'Sparse Attention' yaklaşımı, pratik uygulamalar için çok daha kritik ve evrensel bir ihtiyaca cevap veriyor. Bu yenilik, ABD merkezli büyük dil modeli sağlayıcılarına da verimliliği artırmak adına değerli dersler verebilir.

Modelin açık ağırlıkta yayınlanmış olması sayesinde, üçüncü taraf testlerin DeepSeek’in iddialarını kısa sürede değerlendirmesi bekleniyor. Eğer bu maliyet düşüşleri geniş ölçekte doğrulanırsa, Sparse Attention, AI hizmetlerinin daha yaygın ve ekonomik hale gelmesinde kilit bir rol oynayabilir.

Kaynak: Teknoloji devi DeepSeek’in AI maliyetlerini düşüren yeniliği hakkında daha fazla teknik detay için orijinal duyuruya göz atabilirsiniz: DeepSeek’in Maliyet Düşürücü Sparse Attention Modeli