GPT-4'ü ezin! Google DeepMind CEO'su açıkladı: Yeni nesil büyük modeller AlphaGo ile entegre olacak

**Kaynak:**Xinzhiyuan

**Kılavuz: **Google DeepMind CEO’su Hassabis yeni bir açıklama yaptı: Yeni Gemini modeli, AlphaGo ve büyük dil modeliyle birleştirilecek ve maliyetinin on milyonlarca dolar, hatta yüz milyonlarca dolar olması bekleniyor.

Google, gerçekten bunalmış durumda.

AlphaGo ve GPT-4 benzeri büyük modelleri bir araya getiren efsanevi Gemini nihayet mi geliyor?

Biri, insan Go şampiyonunu yenmek için takviyeli öğrenmeyi kullanan ve tarih yaratan yapay zeka sistemi, diğeri ise neredeyse tüm büyük ölçekli model listelerine hakim olan en güçlü çok modlu büyük model.İki yapay zekanın kombinasyonu neredeyse yenilmez!

Google DeepMind CEO’su Hassabis geçtiğimiz günlerde Wired adlı yabancı medyaya Gemini’nin hala geliştirilme aşamasında olduğunu ve birkaç ay süreceğini, Google DeepMind’ın ise on milyonlarca dolar, hatta yüz milyonlarca dolar harcamaya hazır olduğunu söyledi.

Daha önce Sam Altman, GPT-4’ü yaratmanın maliyetinin 100 milyon doları aştığını açıklamıştı. Google DeepMind elbette kaybedemez.

Versiyonu okumak için çok uzun

Gemini, AlphaGo’yu GPT-4 gibi büyük modellerin dil işlevleriyle birleştirecek ve sistemin sorunları çözme ve planlama becerisi büyük ölçüde artırılacak.

• Gemini, GPT-4’e benzer büyük bir dil modelidir
• GPT-4’ü geliştirme maliyetiyle karşılaştırılabilir şekilde, on ila yüz milyonlarca dolara mal olduğu tahmin edilmektedir.
• AlphaGo’ya ek olarak başka yenilikler de olacak

Gemini, pekiştirmeli öğrenme ve ağaç aramayı kullanarak AlphaGO’yu entegre edecek.

• Takviyeli öğrenme, AI’nın deneme yanılma yoluyla öğrenerek zorlu bulmacaları çözmesine olanak tanır
• Ağaç arama yöntemi, oyun sahneleri gibi sahnedeki olası hareketleri keşfetmeye ve hatırlamaya yardımcı olur

DeepMind’ın pekiştirmeli öğrenme konusundaki kapsamlı deneyimi, Gemini’ye yeni özellikler getirecektir.

• Diğer teknoloji alanları da (robot bilimi ve nörobilim gibi) Gemini’ye entegre edilecek

ChatGPT’yi geçmek için sonraki algoritma

OpenAI CEO’su Sam Altman’a göre, GPT-5’in yayınlanmasına hala birkaç gün kaldı ve eğitim en az altı ay başlamayacak. Gemini’nin çıkış tarihi henüz belirlenmedi ancak birkaç ay içinde olabilir.

Hâlâ geliştirme aşamasında olan Gemini, doğası gereği GPT-4’e benzeyen, metin işlemek için büyük bir dil modelidir.

Ancak Google DeepMind CEO’su Demis Hassabis, Gemini’nin sisteme yeni planlama ve problem çözme yetenekleri kazandıracak olan AlphaGo’da kullanılan teknolojiyi bünyesine katacağını söyledi.

2016’da AlphaGo’nun Go dünya şampiyonu Lee Sedol’u yendiği sahne hala canlı.

Hassabis, “Gemini’nin AlphaGo sisteminin bazı avantajlarını büyük dil modelinin harika dil yetenekleriyle birleştirdiği söylenebilir. Ve başka ilginç yeniliklerimiz de var” dedi.

Gemini’nin önceki modellerde bulunmayan çok modlu yeteneklere sahip olduğu ve araçları ve API’leri entegre etmede çok verimli olduğu söyleniyor. Ayrıca Gemini, hafıza ve planlamada gelecekteki yenilikleri desteklemek için tasarlanmış çeşitli boyutlarda mevcut olacak.

Mart ayında Gemini’nin GPT-4 gibi bir trilyon parametreye sahip olacağı söylendi. Üstelik Gemini’nin eğitim için on binlerce Google TPU AI yongası kullanacağı söyleniyor.

Geçen ay Google Developers I/O konferansında Google, en başından beri Gemini’nin hedefinin çok modlu, verimli entegrasyon araçları ve API’ler olduğundan bahsetmişti.

O sırada Google’ın duyurusu şuydu: “Hala erken olmasına rağmen, Gemini’de daha önceki modellerde hiç görülmemiş çok modlu bir yetenek gördük ve bu çok etkileyici.”

AlphaGo’nun arkasındaki teknoloji, DeepMind’ın öncülüğünü yaptığı bir teknoloji olan pekiştirmeli öğrenmedir.

RL ajanları, uzun vadeli kümülatif ödülleri en üst düzeye çıkaran deneme yanılma yoluyla politikaları öğrenerek zaman içinde çevre ile etkileşime girer.

Takviyeli öğrenme yoluyla yapay zeka, performansını deneme yanılma yoluyla ve geri bildirim alarak ayarlayabilir, böylece Go veya video oyunlarında bir sonraki hamleyi nasıl seçeceğini seçmek gibi çok zor problemlerle başa çıkmayı öğrenebilir.

Ayrıca AlphaGo, tahtadaki tüm olası hareketleri keşfetmek ve hatırlamak için Monte Carlo Ağaç Arama (MCTS) yöntemini de kullanır.

Bu, Hassabis’in teknoloji devleri arasında büyük bir yapay zeka altına hücumunu ilk kez kışkırtması değil.

2014 yılında DeepMind, yapay zekanın basit video oyunları oynamayı öğrenmesine izin vermek için takviyeli öğrenmeyi kullandı.Bu başarı şaşırtıcıydı ve DeepMind doğrudan Google tarafından satın alındı.

Google’ın iddiası doğru çıktı.

Sonraki birkaç yıl içinde, DeepMind her seferinde dünyayı şok eden bir sonuç üretti.

Derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme, mantık, muhakeme ve bilgi temsili gibi birçok klasik yapay zeka problemini çözmektedir.

2016 yılında, dünyayı sarsan AlphaGo doğrudan derin öğrenmedeki yükselişi ve yapay zeka endüstrisinin ilk turunu ateşledi.

2017’de AlphaGo Zero, insan verilerini kullanmadan hızla AlphaGo’yu geride bıraktı.

AlphaGo Sıfır

2020’de, AlphaFold’un protein yapısı tahmini, temel olarak protein katlama problemini çözerek laboratuvar teknolojisiyle karşılaştırılabilir.

Bu yılın Haziran ayında AlphaDev, bilgisayar biliminin verimliliğini ve sonuçlarını tamamen değiştirebilecek yeni bir sıralama algoritması yarattı.

OpenAI’nin daha genel rotasıyla karşılaştırıldığında, DeepMind uzun yıllardır dikey alanla derinden ilgilenmektedir.

Dil modellerinde bir sonraki büyük sıçrama nerede? Gemini, yeni nesil dil modellerinin yolunu gösterebilir.

Son stand

Açıkçası, İkizler Google’ın son duruşu.

Transformer mimarisi gibi Google’ın öncülüğünü yaptığı teknolojilerin çoğu, son zamanlardaki yapay zeka tufanını mümkün kıldı.

Teknoloji geliştirme ve uygulama konusunda çok temkinli davrandığı için, ChatGPT ve diğer üretken yapay zekanın rekabeti karşısında geçici olarak geride kalıyor.

Google, ChatGPT’ye karşı mücadele etmek için sürekli olarak Bard’ı başlatmak ve üretken yapay zekayı arama motorlarına ve diğer ürünlere entegre etmek gibi birden çok eylem gerçekleştirdi.

Google, büyük görevlere odaklanmak için Nisan ayında Hassabis’in DeepMind’ı ile Google’ın ana yapay zeka laboratuvarı Google Brain’i Google DeepMind’da birleştirdi.

Uyumdan sonra yeni takım için Haasabis açıkça kendinden çok emin. Yeni ekibin, yapay zekadaki son gelişmeler için kritik olan iki gücü bir araya getirdiğini söylüyor.

“Yapay zeka konusunda geldiğimiz noktaya bakarsanız, gelecekte inovasyonların %80 veya %90’ının takımlardan birinden geleceğine inanırsınız. Her iki takım da son on yılda son derece iyi sonuçlar verdi.”

YENİ FİKİR

OpenAI’nin GPT-4’ü gibi büyük bir dil modelini eğitmek, bir "Transformer"a kitaplardan, web sayfalarından ve diğer kaynaklardan derlenmiş büyük bir veri kümesinin beslenmesini gerektirir.

Transformer, sonraki metinde görünmesi gereken her harfi ve kelimeyi ustaca tahmin etmek için eğitim verilerindeki kalıpları kullanır.

Bu görünüşte basit mekanizma, soruları yanıtlamada ve metin veya kod oluşturmada çok güçlüdür.

Ancak görünüşte basit olan bu teknik ilke, birçok endüstri lideri veya yapay zeka uzmanı tarafından da eleştirildi.

Musk: Mevcut AI teknolojisinin özü istatistiktir

LeCun: AI’nın şu anki zeka seviyesi köpeklerinki kadar iyi değil

OpenAI’nin GPT serisi modellerdeki atılımı, Transformer’ın temel teknolojisine dayanmaktadır ve modelin yeteneklerini güçlendirmek için agresif bir şekilde RLHF kullanır.

Ayrıca DeepMind pekiştirmeli öğrenme konusunda çok zengin bir deneyime sahiptir.

Bu, insanlara Gemini’nin gelecekte gösterebileceği yenilikçi yetenekleri sabırsızlıkla beklemeleri için çok iyi nedenler veriyor.

Daha da önemlisi Hassabis ve ekibi, büyük dil modellerinin yeteneklerini geliştirmek için yapay zekanın diğer alanlarındaki temel teknolojileri de kullanmaya çalışacak.

DeepMind’ın teknoloji birikimi çok geniştir.

Robot biliminden nörobilime kadar cephaneliklerinde aralarından seçim yapabilecekleri çok çeşitli donanıma sahipler.

Örneğin, LeCun gibi AI kodamanları, Transformer’ın dil modelinin yeteneğini metnin kapsamıyla çok fazla sınırladığını söyledi.

İnsanlar ve hayvanlar gibi, dünyanın fiziksel deneyimlerinden öğrenmek, yapay zeka geliştirmek için en iyi çözüm olabilir.

Belki İkizler burcunda yapay zeka başka yönlerde de potansiyel gösterecektir.

Kesin olmayan gelecek

Hassabis, bilinmeyen ve potansiyel olarak ciddi riskleri yönetirken Google’ın AI teknolojisinin gelişimini hızlandırmakla görevlendirildi.

Büyük dil modellerinin hızla ilerlemesi, birçok yapay zeka uzmanının bu teknolojinin Pandora’nın kutusunu açıp insan toplumuna kabul edilemez bir bedel ödeyip ödemeyeceği konusunda endişelenmesine neden oldu.

Hassabis, yapay zekanın insan toplumuna getirebileceği faydaların ölçülemez olduğunu söyledi.

İnsanlık bu teknolojiyi geliştirmeye devam etmelidir.

AI teknolojisinin gelişiminin zorunlu olarak askıya alınması tamamen uygulanamaz.

Ancak bu, Hassabis ve onun liderliğindeki DeepMind’ın teknolojiyi pervasızca ilerleteceği anlamına gelmez.

Sonuçta, Google ve DeepMind’in AI teknolojisinin liderliğini OpenAI’ye devretmesinin nedeni.

Sebebin büyük bir kısmı, yapay zeka geliştirmeye yönelik “aşırı sorumlu” tutumdur.

Netizen: iyimser değil

Ancak gelecekte Gemini’nin piyasaya sürülmesi için, Google’ın daha önceki muhafazakar tavrı göz önüne alındığında, çoğu netizen daha az iyimser görünüyor.

AGI benzeri bu model sizce ne zaman çıkacak?

Google’ın bu şeyi asla yayınlamayacağına 10 dolarına bahse girerim.

Google’ın projelerine dikkat eden varsa, genel olarak bir süre övündüklerini, sonra hiçbir şey yayınlamadıklarını ve bir yıl sonra projeyi sonlandırdıklarını göreceklerdir.

Ancak netizenler, Google’ın mevcut geniş dil modeline yaptığı katkıyı hâlâ kabul ediyor.

Netizen A: OpenAI tarafından kullanılan büyük dil modeli teknolojisi temelde Google tarafından icat edilmiştir.

Netizen B: Evet, ama Tesla servet kazanamaz ama Edison kazanabilir.

Bu netizen, DeepMind’in pekiştirmeli öğrenmedeki deneyimini büyük dil modellerinde çığır açmak için kullanacağı konusunda çok iyimser.

Ancak yine de Google’ın yepyeni ürünleri piyasaya sürmek yerine bu teknolojiyi ilerletmek için yalnızca mevcut ürünlerini iyileştirme fikrini kullanabileceğine inanıyor.

Referanslar: