Her Şey LLM Gerektirmez: Üretimde Geliştirme, Gömmeler ve Kurallar Kazanıyor

UWDC 2026 konferansında Yekaterinburg'da Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), klasik makine öğrenimi (ML) ve geleneksel geliştirme arasındaki seçim üzerine bir tartışma yapıldı. Katılımcılar—Kamil Shakirov (DAR'da Yapay Zeka Mühendisi), Nikita Ovchinnikov (RUTUBE'de ML Mühendisi) ve Yan Anisimov (Yandex Practicum'da Teknik Lider DS/DS+)—işletmelerin genellikle evrensel bir modele değil, belirli bir sorunu etkili bir şekilde çözen bir sisteme ihtiyaç duyduğu konusunda hemfikir oldular. Klasik ML, öngörülebilirlik, determinizm ve doğrulama kolaylığı ile kazanır: modeller, işletmenin anlayabileceği metriklerle test edilebilir. LLM'ler ise etkileyici yanıtlar sağlar ancak halüsinasyon görür, sürekli izleme ve her üç ayda bir güncelleme gerektirir ve çıkarımları pahalıdır. Pratikte, alt seviyede kurallar ve sezgisel yöntemler, orta seviyede ML ve üst seviyede LLM'ler içeren hibrit mimariler maliyetleri düşürür ve kaliteyi artırır. LLM sonuçlarının doğrulanması, manuel etiketleme ve ek araçlar gerektiren büyük bir zorluk olmaya devam ediyor. Uzmanlar, ML'yi LLM'lere karşı karşıya getirmenin yanlış olduğunu—her yaklaşımın kendi görevleri için uygun olduğunu belirtti.