Mobil cihazlar, birinci nesil iPhone’un ilk kez piyasaya sürülmesinden bu yana ciddi ölçüde gelişim gösterdi ancak günümüzün büyük dil modellerinden (LLM’ler) tam olarak yararlanmak için gereken işlem gücüne henüz sahip değiller. Mobil ve uç ortam yapay zekasının potansiyelini ortaya çıkarmanın anahtarı yalnızca işlem gücünde değil, model mimarisi, veri yönetimi ve bir cihazın yerel bilgi işlem yeteneklerinden yararlanmaya yönelik stratejik bir yaklaşımda yatmaktadır.
Gerçek mobil yapay zeka yalnızca bulut tabanlı çözümlere bağlı olamaz. Bu, bağlantıdan ziyade verimlilik, hız ve veri gizliliği ile ilgilidir. Verilerin merkezi bir sunucuya iletilmesi temelinde olan bir yapay zeka, gerçek zamanlı bir yanıt verebilirlik seviyesine ulaşamaz. Gecikmeler, yapay zeka tarafından üretilen iç görülerin güvenilirliğini olumsuz etkileyebilir ve sürekli veri aktarımından kaynaklanan bant genişliği maliyetleri de cabasıdır.
Bulut sunucuları, derin öğrenme ve büyük dil modellerinin eğitimi gibi yüksek işlem gücü gerektiren görevler için en uygun çözümdür. Yapay zeka ile kullanıcılar arasında anında etkileşim gerektiren görevler ve diğer makine öğrenimi süreçleri ise cihaz üzerinde, ağın ucunda daha verimli bir şekilde ele alınabilmektedir. Bu yaklaşım, veri iletimini en aza indirir ve kullanıcı gizliliğini sağlarken performansı artırır.
Cihazın işlem yükünün azaltılması da başka bir önemli adımdır. Yapay zeka modellerinin hassasiyetini azaltarak basitleştiren model niceleme gibi teknikler, işlevsellikten ödün vermeden performansı koruma adına elzemdir. Eğitim sonrası modelleri sıkıştıran GPTQ; önceden eğitilmiş bir modele ince ayarlar yapan LoRA ve daha fazla verimlilik için GPU bellek kullanımını optimize eden QLoRA gibi inovasyonlar, bir takım uygulama ihtiyaçlarına göre uyarlanmış seçeneklerden bazılarıdır.
Mobil yapay zeka için diğer önemli etmenler veri gizliliği, veri güvenliği ve veri senkronizasyonudur. Güçlü veri şifreleme ve gizliliği koruyan tekniklerin uygulanması, verilerin yerel olarak işlenmesinin önde gelen avantajlarından birini güçlendirerek kullanıcı verilerinin korunmasını sağlar. Aynı zamanda, uç cihazlar ile bulut veya merkezi sunucular arasındaki veri senkronizasyonunu gerçekleştiren mekanizmalar, ağ genelinde veri bütünlüğünü ve tutarlılığını mümkün kılacaktır.
Örneğin, çeşitli veri türlerini yönetebilen ve yapay zeka modellerinin hem çevrimiçi hem de çevrimdışı olarak yerel veri depolarına erişmesini ve bunlarla etkileşime girmesini sağlayan birleşik bir veri platformu önemli bir avantaj sağlayacaktır. Bu yaklaşım yalnızca performansı artırmakla kalmaz, aynı zamanda yapay zeka uygulamalarının duyarlı ve güvenilir olmasını ve farklı ortamlarda çalışabilmesini sağlayarak kullanıcı deneyimini katkıda bulunur.
Son olarak, mobil yapay zeka ve hatta herhangi bir yapay zeka için en iyi mimari karmaşıklığı en aza indiren bir mimaridir. Mimari ne kadar basit olursa yapay zeka da kendisine o kadar fazla işlem gücü ayırabilir ki bu özellikle mobil bir ortamlar için oldukça önemlidir.
