Thinking Machines Lab, AI Modellerini Daha Tutarlı Hale Getirmeyi Hedefliyor

Mira Murati liderliğindeki Thinking Machines Lab, 2 milyar dolarlık başlangıç fonu ile heyecan verici projeler geliştiriyor. Lab, eski OpenAI araştırmacılarından oluşan yıldız ekibi ile birlikte, yapay zeka modellerinin tekrarlanabilir yanıtlar vermesini sağlamak amacıyla bir araştırma başlattı.

“Defeating Nondeterminism in LLM Inference” başlıklı blog yazısında, AI model yanıtlarındaki rastgeleliğin kökenine iniliyor. Örneğin, ChatGPT‘ye aynı soruyu birkaç kez sorduğunuzda, genellikle farklı cevaplar alırsınız. Bu durum, AI camiasında sıkça kabul edilen bir gerçek olarak görülüyor; ancak Thinking Machines Lab, bu sorunun çözülebilir olduğuna inanıyor.

Yazıda, Thinking Machines Lab araştırmacısı Horace He, AI modellerinin rastgeleliğinin kaynağının GPU çekirdekleri olduğunu öne sürüyor. Bu çekirdekler, Nvidia’nın bilgisayar çiplerinde çalışan küçük programlardır ve çıkarım işleme sırasında bu katmanların dikkatli bir şekilde kontrol edilmesinin, AI modellerini daha belirleyici hale getirebileceği belirtiliyor.

Daha güvenilir yanıtlar üreterek şirketler ve bilim insanları için fayda sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda bu modellerin tekrarlanabilir yanıtlar üretmesinin renkli öğrenme (RL) eğitimini de geliştirebileceğine dikkat çekiyor. Renkli öğrenme, AI modellerinin doğru cevaplar için ödüllendirildiği bir süreçtir; eğer cevaplar her seferinde biraz farklıysa, veri gürültülü hale gelir. Bu nedenle, daha tutarlı yanıtlar üretmek, RL sürecini daha uygun hale getirebilir.

Thinking Machines Lab, yatırımcılarına bu yöntemleri kullanarak AI modellerini şirketler için özelleştirme planları olduğunu bildirdi. Murati, Thinking Machines Lab’ın ilk ürününün birkaç ay içinde tanıtılacağını ve bu ürünün “özel modeller geliştiren araştırmacılar ve girişimciler için faydalı olacağını” ifade etti. Ancak bu ürünün ne olacağı ve bu araştırma tekniklerini kullanıp kullanmayacağı henüz belirsiz.

Lab, ayrıca sık sık blog yazıları, kod ve diğer araştırma bilgilerini yayınlayarak kamuya fayda sağlamayı ve kendi araştırma kültürünü geliştirmeyi hedefliyor. Bu yazı, şirketin yeni blog serisi olan “Connectionism”’ın ilk örneği olarak öne çıkıyor. OpenAI, kurulduğunda açık araştırma taahhüdünde bulunmuştu; ancak zamanla daha kapalı bir yapıya büründü. Murati’nin laboratuvarının bu vaadi yerine getirip getiremeyeceğini göreceğiz.

Thinking Machines Lab, Silikon Vadisi’ndeki en gizli AI girişimlerinden birinin iç yüzünü nadir bir şekilde ortaya koyuyor. Teknolojinin nereye gideceği tam olarak belirsiz olsa da, labın AI araştırmalarının sınırındaki en büyük soruları ele aldığı anlaşılıyor. Gerçek test, Thinking Machines Lab’ın bu sorunları çözme yeteneği ve araştırmaları etrafında ürünler geliştirebilme kapasitesidir; bu, 12 milyar dolarlık değerlemesini haklı çıkarabilir.