YAPAY ZEKÂDA SÖZCÜKSÜZ DÜŞÜNME DÖNEMİ

Günümüzde ChatGPT, Gemini ve Claude gibi gelişmiş yapay zekâ sistemleri, özellikle matematik, mantık ve karmaşık problem çözme görevlerinde bir tür adım adım akıl yürütme süreci kullanabiliyor. Bu süreçte modelin oluşturduğu ara ifadeler, sistemin daha fazla token işlemesine ve dolayısıyla daha yüksek hesaplama maliyetine yol açabiliyor.

Pathway'in yaklaşımı ise bu noktada farklılaşıyor. BDH-CQ, akıl yürütme sırasında ortaya çıkan ara adımları uzun metinler halinde üretmek yerine yüksek boyutlu bir hesaplama alanında işlemler gerçekleştiriyor ve kullanıcıya yalnızca nihai sonucu sunuyor.

DÜŞÜNME SÜRECİ METNE DÖNÜŞTÜRÜLMÜYOR

Geleneksel akıl yürütme modellerinde sistem, bir problemi çözerken ara adımlarını metinsel biçimde oluşturabiliyor. Her bir ara çıktı ise token olarak işleniyor.

Bu yöntem, karmaşık görevlerde modelin daha fazla hesaplama yapmasına neden olabiliyor. Özellikle uzun akıl yürütme zincirlerinde token sayısındaki artış doğrudan işlem süresi ve maliyetle ilişkilendiriliyor.

BDH-CQ'nun temel farkı ise düşünme sürecinin kullanıcıya gösterilecek metinsel bir zincir halinde oluşturulmaması. Model, hesaplamalarını kendi çalışma alanında gerçekleştirerek sonuca ulaşmayı hedefliyor.

Bu yaklaşımın başarılı olması halinde yapay zekâ sistemlerinde yalnızca performans değil, hesaplama verimliliği ve kullanım maliyetleri açısından da yeni bir dönem başlayabilir.

PERFORMANSI SINIRLI, MALİYET AVANTAJI DİKKAT ÇEKİYOR

BDH-CQ'nun performansına ilişkin paylaşılan sonuçlar, modelin henüz en gelişmiş akıl yürütme sistemlerinin seviyesinde olmadığını gösteriyor.

Modelin, yapay zekânın problem çözme yeteneğini ölçmek amacıyla kullanılan ARC-AGI-1 testinde bulmacaların yaklaşık yüzde 30'unu iki veya daha az denemede çözebildiği aktarılıyor.

Bu oran, ileri seviye modellerle karşılaştırıldığında daha düşük bir başarıya işaret ediyor. Ancak BDH-CQ'nun öne çıkan tarafı performansından çok bu performansı hangi maliyetle sağlayabildiği oldu.

Pathway'in açıklamasına göre modelin görev başına maliyeti 1 sentin onda birinden daha düşük seviyede bulunuyor. Şirket ayrıca benzer puan alan daha büyük modellerle karşılaştırıldığında önemli bir maliyet avantajı elde edildiğini savunuyor.

11 KAT DAHA UCUZ ÇALIŞTIĞI BELİRTİLİYOR

Pathway tarafından yapılan karşılaştırmada BDH-CQ'nun benzer performans gösteren OpenAI modellerine kıyasla yaklaşık 11 kat daha düşük maliyetle çalışabildiği ifade ediliyor.

Buradaki avantajın temelinde modelin yalnızca küçük olması değil, akıl yürütme sırasında sürekli metinsel ara çıktılar üretmemesi bulunuyor.

Yapay zekâ modellerinin yaygınlaşmasıyla birlikte hesaplama maliyetleri teknoloji şirketleri açısından önemli bir konu haline geldi. Bir modelin milyonlarca kullanıcı tarafından aynı anda kullanılması durumunda küçük birim maliyet farklılıkları dahi toplamda büyük rakamlara ulaşabiliyor.

Bu nedenle daha düşük maliyetle çalışan akıl yürütme modelleri; şirketler, yazılım geliştiricileri ve yüksek işlem hacmine sahip dijital hizmetler açısından önemli bir avantaj sağlayabilir.

150 MİLYON PARAMETRELİ MODEL

BDH-CQ'nun bir diğer dikkat çekici özelliği ise mevcut boyutu.

Modelin 150 milyon parametreyle çalıştığı belirtiliyor. Günümüzün büyük dil modelleriyle karşılaştırıldığında bu oldukça küçük bir ölçeğe işaret ediyor.

Parametre sayısının tek başına bir yapay zekânın kapasitesini belirlemediği bilinse de daha küçük modellerin geliştirilmesi ve çalıştırılması, doğru mimari kullanıldığında donanım ihtiyacının ve enerji tüketiminin azaltılmasına katkı sağlayabiliyor.

Pathway ise mevcut modeli daha ileri taşımayı planlıyor. Şirketin uzun vadeli hedefleri arasında modelin 600 milyar parametre seviyesine kadar ölçeklendirilmesi ve daha kapsamlı testlerden geçirilmesi bulunuyor.

YAPAY ZEKÂDA FARKLI BİR AKIL YÜRÜTME MODELİ

BDH-CQ'nun ortaya koyduğu yaklaşım, yapay zekânın mutlaka insanın düşünme biçimini taklit ederek çalışması gerekmediği fikrini de güçlendiriyor.

İnsanlar bir problemi çözerken düşüncelerini kelimelerle ifade edebilir. Ancak bir yapay zekâ sisteminin aynı yöntemi kullanması zorunlu değil. Model, ara düşüncelerini doğal dil yerine matematiksel ve yüksek boyutlu temsiller üzerinden işleyebiliyor.

Bu durum, gelecekte yapay zekâ modellerinin kullanıcıya görünen yanıtları ile arka planda gerçekleştirdiği hesaplamalar arasındaki farkın daha da büyüyebileceğini gösteriyor.

Kullanıcı açısından sonuç yine bir metin olarak ortaya çıkarken, sistemin o sonuca ulaşmak için kullandığı süreç tamamen farklı bir yapıya sahip olabilir.

SİBER GÜVENLİKTE KULLANILABİLİR

Pathway, geliştirdiği teknolojinin özellikle karmaşık akıl yürütme gerektiren alanlarda kullanılabileceğini değerlendiriyor.

Bu alanların başında siber güvenlik geliyor. Siber güvenlik sistemlerinde büyük miktarda verinin hızlı biçimde analiz edilmesi, olağandışı davranışların belirlenmesi ve farklı ihtimaller arasında bağlantı kurulması gerekiyor.

Daha düşük maliyetle çalışan bir akıl yürütme sisteminin, bu tür işlemlerde daha geniş ölçekte kullanılabilmesi mümkün olabilir.

Bunun yanında yazılım geliştirme, matematiksel problem çözme, veri analizi ve karar destek sistemleri gibi alanlarda da benzer teknolojilerin kullanım alanı bulması beklenebilir.

MALİYET, YAPAY ZEKÂ YARIŞININ YENİ CEPHESİ

Yapay zekâ yarışında uzun süre daha büyük model ve daha yüksek performans temel hedeflerden biri oldu. Ancak sektör büyüdükçe yalnızca en yüksek başarı puanına ulaşmak yeterli olmayabilir.

Bir modelin aynı görevi daha az işlem gücüyle, daha kısa sürede ve daha düşük maliyetle gerçekleştirebilmesi giderek daha önemli hale geliyor.

BDH-CQ bu açıdan farklı bir yaklaşım ortaya koyuyor. Model henüz performans bakımından en gelişmiş sistemlerin gerisinde olsa da düşük maliyetli akıl yürütme konusunda dikkat çekici bir alternatif oluşturuyor.

Pathway'in modeli daha büyük ölçeğe taşıma planlarının sonuçları, bu teknolojinin gerçekten ne kadar ileri gidebileceğini gösterecek.

Yapay zekâ dünyasında bundan sonraki rekabet yalnızca “kim daha akıllı?” sorusuna değil, “kim aynı işi daha verimli yapabiliyor?” sorusuna da dayanacak gibi görünüyor.