Cohere Nasıl İnşa Edildi Yapay Zeka Girişimine Derin Bir Bakış

Cohere'in Kuruluş Hikayesi: Yapay Zeka Dünyasına Derin Bir Dalış

Bu makale, büyük dil modelleri (LLM) alanında rekabetin yoğun olduğu bir ortamda, kurumsal çözümlere odaklanarak ve yetenek ile ortaklıklara özgün bir yaklaşım benimseyerek kendini farklılaştıran yapay zeka girişimi Cohere'in hikayesini ele alıyor.

Arka Plan Bilgisi

Büyük Dil Modellerinin Yükselişi: Makale, OpenAI ve ChatGPT'nin hakimiyetini kabul ederek, büyük dil modelleri alanındaki yoğun rekabeti vurgulayarak başlıyor. Bu rekabet ortamında, Cohere, kendine özgü bir konum edinmeyi başarmıştır.

Cohere'in Benzersiz Konumu: Cohere, kurumsal müşterilere odaklanarak, özelleştirilebilir ve güvenli yapay zeka çözümleri sunarak bir niş oluşturmuştur. Bu yaklaşım, şirketi diğer LLM sağlayıcılarından ayırmaktadır.

Kilit Oyuncular: Şirket, çığır açan "Attention is All You Need" makalesinin yazarlarından biri olan Aidan Gomez, Ivan Zhang ve Nick Frosst tarafından ortaklaşa kurulmuştur. Bu kurucu ekip, şirketin teknolojik altyapısını ve vizyonunu şekillendirmiştir.

Mali Destek: Cohere, 270 milyon dolarlık bir Seri C turu da dahil olmak üzere önemli finansman sağlamış ve büyük teknoloji şirketleri ile yatırımcılar tarafından desteklenmektedir. Bu finansman, şirketin büyüme ve gelişme potansiyelini desteklemektedir.

Cohere'in Gelişimi

Bir Fikrin Doğuşu

Aidan Gomez'in Erken Çalışmaları: Aidan'ın Google Brain'deki stajı sırasında "Attention is All You Need" makalesine katılımı, önemli bir dönüm noktası olmuştur. Bu deneyim, onun yapay zeka alanındaki vizyonunu şekillendirmede kritik bir rol oynamıştır.

• Lukasz Kaiser ile büyük sinir ağlarını eğitmek için bir yazılım platformu üzerinde çalışmıştır.
• RNN'lere alternatifleri keşfetmek için Noam Shazeer ile işbirliği yapmıştır.

Transformer Modelinin Oluşturulması: Bu işbirliği, Transformer modelinin yaratılmasına yol açmıştır. Transformer modeli, yapay zeka alanında devrim yaratmıştır.

Transformer Modelinin Etkisi: Transformer modeli, BERT ve GPT gibi modellerin geliştirilmesine yol açarak yapay zeka alanında devrim yaratmıştır. Bu model, doğal dil işleme alanındaki birçok gelişmenin temelini oluşturmuştur. Aidan'ın Farkındalığı: Aidan, Transformer modelinin tek bir kelime girdisinden tutarlı bir hikaye ürettiğini gördüğünde, modelin potansiyelinden etkilenmiştir. Bu deneyim, onun yapay zekanın geleceği hakkındaki düşüncelerini derinleştirmiştir.

Araştırmadan Girişimciliğe

Ivan Zhang'in Geçmişi: Toronto Üniversitesi mezunu olan Ivan, öğrenmeyi yaparak tercih eden, uygulamalı bir yaratıcı olarak tanımlanmaktadır. Ivan'ın pratik yaklaşımı, şirketin ürün geliştirme sürecine önemli katkılar sağlamıştır.

FOR.ai: Aidan ve Ivan, daha resmi bir girişime geçmeden önce, bir yapay zeka araştırma grubu olan FOR.ai'yi kurmuşlardır. FOR.ai, Cohere'in temelini oluşturmuştur.

Erken İş Fikri: İlk fikirleri, yapay zeka modellerini sıkıştırmak için bir platform oluşturmaktı, ancak pazar talebinin olmaması nedeniyle bu fikirden vazgeçtiler. Bu durum, şirketin esnek ve uyarlanabilir bir yaklaşım benimsemesine yol açmıştır.

Büyük Dil Modellerine Geçiş: GPT-2'nin piyasaya sürülmesi ve model boyutunun artan önemi, Cohere'in büyük dil modellerine odaklanmasına yol açmıştır. Bu geçiş, şirketin büyüme stratejisi açısından kritik bir karar olmuştur.

• İlk Ürün: Cohere'in ilk ürünü, bir metin otomatik tamamlama aracıydı ve bu bir B2C (işletmeden tüketiciye) modeliydi.
• B2B'ye Geçiş: Tüketici ürünlerinin zorluklarını fark ettiler ve kurumsal müşteriler için bir API platformu sunarak B2B (işletmeden işletmeye) modeline geçtiler. Bu karar, şirketin pazar konumunu güçlendirmiştir.

Cohere'in Misyonu: Şirket, yapay zekayı tüm işletmeler için erişilebilir hale getirmeyi, benimsenmenin önündeki engelleri kaldırmayı hedeflemektedir. Bu misyon, şirketin temel değerlerini yansıtmaktadır.

Temel Özellikler: Cohere, özelleştirilebilir modeller, çoklu bulut ve şirket içi dağıtım seçenekleri ve güçlü veri gizliliği sunmaktadır. Bu özellikler, şirketin rekabet avantajını oluşturmaktadır.

Yetenek ve Kültür

Benzersiz İşe Alım Yaklaşımı: Cohere, arka planlarına bakılmaksızın, yapay zeka tutkusu ve etki yaratma arzusu olan bireyleri aramaktadır. Bu yaklaşım, şirketin çeşitliliğe ve yenilikçiliğe verdiği önemi göstermektedir.

Pratik Becerilere Vurgu: Tamamen akademik başarılardan ziyade uygulamalı deneyime ve pratik uygulamaya değer vermektedirler. Bu yaklaşım, şirketin gerçek dünya sorunlarına çözüm bulma odaklı olduğunu göstermektedir.

Keşif Kültürü: Cohere, hem araştırmaya hem de mühendisliğe odaklanarak, bir deney ve inovasyon kültürü geliştirmektedir. Bu kültür, şirketin sürekli gelişmesine katkıda bulunmaktadır.

Yapay Zekanın Geleceği

Aidan'ın Rekabet Bakış Açısı: Aidan, yapay zeka pazarının tekel olmayacağına ve farklı şirketlerin kendi nişlerini bulacağına inanmaktadır. Bu bakış açısı, pazarın dinamik ve rekabetçi doğasını yansıtmaktadır.

Yapay Zekanın Kötüye Kullanımı Hakkında Endişeler: Aidan, yapay zekanın sosyal medyayı ve kamuoyu söylemini manipüle etmek için kullanılması potansiyeli konusunda endişelerini dile getirmektedir. Bu endişeler, yapay zekanın etik ve sorumlu kullanımının önemini vurgulamaktadır.

Yapay Zeka Benimsenmesindeki Zorluklar: Ivan, yapay zeka modellerini değerlendirmenin ve veri gizliliğini sağlamanın zorluklarını vurgulamaktadır. Bu zorluklar, yapay zekanın yaygın olarak benimsenmesinin önündeki engelleri oluşturmaktadır.

Bütünleşik Yapay Zekanın Potansiyeli: Hem Aidan hem de Ivan, yapay zekayı robotik ve fiziksel sistemlerle birleştiren bütünleşik yapay zekada büyük bir potansiyel görmektedirler. Bu alan, yapay zekanın geleceği için heyecan verici bir yön sunmaktadır.

Yapay Zekanın Gelecekteki Öğrenmesi: Aidan, yapay zekanın insan bilgisinin ötesinde öğrenme ve yeni bilgi yaratma olasılığı hakkında spekülasyon yapmaktadır. Bu olasılık, yapay zekanın gelecekteki potansiyelini gözler önüne sermektedir.

Temel Kavramlar Açıklanmıştır

Transformer Modeli: Metin gibi sıralı verileri işlemek için dikkat mekanizmalarını kullanan bir sinir ağı mimarisidir. Bu model, doğal dil işleme alanında devrim yaratmıştır.

RNN (Tekrarlayan Sinir Ağı): Önceki girdilerden bilgileri yakalayan gizli bir durumu koruyarak sıralı verileri işleyen bir tür sinir ağıdır. RNN'ler, zaman serisi verileri ve doğal dil işleme gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

B2C (İşletmeden Tüketiciye): Ürün veya hizmetlerin doğrudan bireysel tüketicilere satıldığı bir iş modelidir. Bu model, perakende ve tüketim malları sektörlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

B2B (İşletmeden İşletmeye): Ürün veya hizmetlerin diğer işletmelere satıldığı bir iş modelidir. Bu model, tedarik zinciri ve kurumsal hizmetler sektörlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

API (Uygulama Programlama Arayüzü): Farklı yazılım uygulamalarının birbiriyle iletişim kurmasına olanak tanıyan bir dizi kural ve spesifikasyondur. API'ler, yazılım geliştirme süreçlerinde önemli bir rol oynamaktadır.

Bütünleşik Yapay Zeka: Yapay zekanın robotlar gibi fiziksel sistemlerle entegrasyonu, onların gerçek dünyayla etkileşime girmelerini sağlamaktır. Bu alan, yapay zekanın pratik uygulamalarında büyük bir potansiyel sunmaktadır.

Çoklu Bulut: Farklı sağlayıcılardan birden fazla bulut bilişim hizmetinin kullanılmasıdır. Çoklu bulut stratejisi, esneklik ve yedeklilik sağlamaktadır.

Şirket İçi: Yazılım ve altyapının bir şirketin kendi sunucularına dağıtılmasıdır. Şirket içi çözümler, veri gizliliği ve kontrolü açısından avantaj sağlamaktadır.

İnce Ayar (Fine-tuning): Önceden eğitilmiş bir yapay zeka modelini belirli bir göreve veya veri kümesine uyarlama sürecidir. İnce ayar, modelin performansını artırmak için önemli bir tekniktir.

Kelime Gömme (Word Embedding): Kelimeleri anlamsal anlamlarını yakalayarak sayısal vektörler olarak temsil etme tekniğidir. Kelime gömme, doğal dil işleme görevlerinde önemli bir rol oynamaktadır.