Yapay zekâda yeni yöntem: Düşünme sürecini sözcüklere dökmeden cevap üretiyor
Yapay zekâda yeni yöntem: Düşünme sürecini sözcüklere dökmeden cevap üretiyor
Pathway tarafından geliştirilen BDH-CQ adlı modelin, ara düşünme adımlarını metin hâline getirmeden hesaplama yaptığı ve benzer sonuçlara daha düşük maliyetle ulaşabildiği ileri sürüldü.
Yapay zekâ sistemlerinin karmaşık soruları çözme biçimini değiştirmeyi amaçlayan yeni bir model tanıtıldı.
Pathway şirketi tarafından geliştirilen BDH-CQ, geleneksel yapay zekâ modellerinde kullanılan uzun ve metin tabanlı düşünme zincirleri yerine hesaplamaları yüksek boyutlu bir çalışma alanında gerçekleştiriyor. Sistem, kullanıcıya yalnızca ulaştığı nihai cevabı sunuyor.
Şirketin açıklamasına göre model, ARC-AGI-1 testindeki soruların yaklaşık yüzde 30’unu iki veya daha az denemede çözebildi. BDH-CQ’nun görev başına maliyetinin bir sentin onda birinden düşük olduğu belirtildi.
Modelin 150 milyon parametreyle çalıştığı ve benzer test başarısı gösteren bazı sistemlere kıyasla 11 kata kadar daha düşük maliyet sunduğu ileri sürülüyor. Ancak bu maliyet ve başarı karşılaştırmaları şirket açıklamasına dayanıyor; farklı testlerle bağımsız biçimde doğrulanması gerekiyor.
Yeni yöntemin özellikle siber güvenlik, veri analizi ve karmaşık problem çözme alanlarında kullanılabileceği değerlendiriliyor. Geliştirici şirket modeli gelecekte çok daha yüksek parametre kapasitesine ulaştırmayı planlıyor.
Yorumunuz başarıyla alındı, inceleme ardından en kısa sürede yayına alınacaktır.
