Yapay zekada yeni dönem: Writer, kendi kendine gelişen dil modellerini tanıttı

Qualcomm destekli ve 2 milyar dolarlık değeriyle dikkat çeken girişim Writer, yapay zekâda çığır açan bir yenilik duyurdu. Şirket, büyük dil modellerini (LLM) kendi kendine evrilen hâle getirdi. Bu, mevcut AI teknolojilerinin en önemli sınırlamalarından biri olan “dağıtımdan sonra bilgi güncelleme eksikliğini” aşma potansiyeline sahip.

Yapay zekânın dil devrimi: Büyük Dil Modelleri (LLM) nedir?

STATİK MODELLERİN SINIRLARI AŞILIYOR

Geleneksel LLM’ler, eğitim tarihleriyle sınırlı ve bilgi bakımından “dondurulmuş” şekilde çalışıyor. Writer, transformer mimarisindeki her katmanda bir “hafıza havuzu” oluşturarak, modelin dağıtımdan sonra yeni etkileşimlerden öğrenmesini mümkün kılıyor. Bu sayede yapay zekâ, zaman içinde kendini geliştirebiliyor.

TEKNİK DETAYLAR VE MALİYET ETKİSİ

Yeni sistem, model katmanlarına yerleştirilen hafıza havuzları aracılığıyla parametreleri güncellemesine olanak tanıyor. Başlangıçta eğitim maliyetlerini %10-20 artırsa da, model dağıtıldıktan sonra maliyetli yeniden eğitim veya ince ayara gerek bırakmıyor. Analistler, 2027’ye kadar büyük yapay zekâ eğitimlerinin 1 milyar doları aşabileceğini belirtiyor; bu da geleneksel yöntemleri sürdürülemez hâle getiriyor.

PERFORMANS VE ÖĞRENME KAPASİTESİ

Erken testlerde model, matematik sınavlarında dikkat çekici performans gösterdi. Tekrarlanan testler sonrası doğruluk oranı %25’ten %75’e yükseldi. Ancak bu gelişme, gerçek öğrenmenin mi yoksa sadece test verilerinin ezberlenmesinin mi olduğunu tartışmaya açıyor.

SINIRLAMALAR VE GÜVENLİK ENDİŞELERİ

Writer, modelin yeni bilgiler öğrenirken orijinal güvenlik parametrelerini korumakta zorlandığını belirtiyor. “Güvenlik kayması” olarak adlandırılan bu durum, özellikle müşteri odaklı uygulamalarda risk oluşturuyor. Şirket, öğrenme kapasitesini sınırlandırarak modelin istikrarını koruyor. Kurumsal kullanımda, 100-200 milyar kelimelik hafıza havuzunun 5-6 yıllık operasyon için yeterli olduğu öngörülüyor.

SEKTÖRÜN GELECEĞİNE ETKİSİ

Microsoft gibi büyük teknoloji şirketleri de benzer hafıza temelli yenilikler üzerinde çalışıyor. Microsoft’un 500 milyar parametreli MA1 modeli ve Inflection satın alımının ardından yürüttüğü projeler, dinamik ve güncellenebilir AI sistemlerine artan ilgiyi ortaya koyuyor.

PRATİK KULLANIM VE GELECEK VİZYONU

Writer, teknolojiyi iki kurumsal müşterisiyle beta testinde kullanıyor. Model, kontrol altındaki kurumsal verilerle öğreniyor; internetten sınırsız bilgi çekmiyor. Bu yaklaşım, yapay zekâyı güncel tutarken maliyetleri kontrol altında tutma ve güvenlik dengesini sağlama imkânı sunuyor.