GPT-4 çıktığında not aldım. Claude 3 geldi, karşılaştırma yaptım. Gemini Ultra duyuruldu, makaleyi okudum. Llama 3 açık kaynak oldu, indirdim, denedim. Mistral, Phi, Qwen... Bir noktada durdum ve kendime sordum: Bunların hangisini gerçekten kullandım?
Cevap: neredeyse hiçbirini.
Haber Tüketmek ≠ Bilgi Edinmek
Yazılım dünyasında "takip etmek" ile "öğrenmek" arasındaki fark hiçbir zaman bu kadar büyük olmamıştı. Her gün onlarca blog yazısı, tweet dizisi, YouTube videosu çıkıyor. Hepsini tüketmeye çalışırsanız kendinizi sürekli yetişmeye çalışan ama hiçbir zaman yetişemeyen biri olarak bulursunuz.
Bu his bir isim var: bilişsel yük aşımı.
Beyin yeni bilgiyi işlemek için zaman ve tekrar ister. Ama YZ haberleri öyle hızlı geliyor ki bir modeli kavramadan önce yenisi geliyor. Sonuç: yüzeysel bir aşinalık birikimi, gerçek bir kavrayış yok.
Ben Neyi Değiştirdim?
Üç aylık bir deney yaptım. RSS okuyucumu kapattım, YZ haber bültenlerinden çıktım. Sadece iki kural koydum:
- Bir şeyi ancak bir projede kullanacaksam öğren. Llama'yı merak ediyorum ama yakın zamanda local model çalıştıracak bir projem yok — o zaman şimdilik atlıyorum.
- Haber değil, döküman oku. Model X çıktı haberi yerine, o modelin teknik raporunu ya da API dökümanını oku. Daha az, ama daha derin.
Üç ay sonra: daha az şey biliyorum ama bildiklerimi gerçekten biliyorum.
"FOMO" Gerçek Bir Risk mi?
Kısmen evet. Eğer bir startup'ta CTO iseniz, rakiplerinizin hangi araçları kullandığını bilmeniz gerekebilir. Ama bir geliştirici olarak ürün inşa ediyorsanız, derinlik genişlikten çok daha değerli.
Bugün piyasadaki tüm modellerin üstten API'si var ve büyük çoğunluğu benzer yeteneklere sahip. Hangisini kullandığınız çoğu durumda ürününüzü etkilemiyor. Nasıl kullandığınız etkiliyor.
Pratik Bir Filtre
Her yeni YZ haberi için kendime sorduğum üç soru:
- Bu benim bugün inşa ettiğim şeye dokunuyor mu?
- Üç ay sonra hâlâ güncel olacak mı?
- Bunu okumak için harcadığım zaman yerine onu kullanarak geçirsem ne öğrenirdim?
Çoğu haber bu filtreden geçemiyor. Ve bu gayet iyi.