Google'ın OpenAI'a karşı en büyük kozu: GeminiAI'la ilgili bilinenler

Teknoloji devinin en verimli üretken yapay zeka modeli

OpenAI'ın GPT-3,5'i piyasaya sürmesinden sadece bir yıl sonra GeminiAI'ın gelmesi analistlere bunun aceleci bir iş olduğunu düşündürdü (Google)
OpenAI'ın GPT-3,5'i piyasaya sürmesinden sadece bir yıl sonra GeminiAI'ın gelmesi analistlere bunun aceleci bir iş olduğunu düşündürdü (Google)
TT

Google'ın OpenAI'a karşı en büyük kozu: GeminiAI'la ilgili bilinenler

OpenAI'ın GPT-3,5'i piyasaya sürmesinden sadece bir yıl sonra GeminiAI'ın gelmesi analistlere bunun aceleci bir iş olduğunu düşündürdü (Google)
OpenAI'ın GPT-3,5'i piyasaya sürmesinden sadece bir yıl sonra GeminiAI'ın gelmesi analistlere bunun aceleci bir iş olduğunu düşündürdü (Google)

Google, bugüne kadar ürettiği en yetenekli yapay zeka modelini duyurdu.

GeminiAI adlı model, Google'ın ABD'li yapay zeka firması OpenAI'ın geliştirdiği ChatGPT'ye karşı en büyük kozu olarak görülüyor.

Gemini; Ultra, Pro ve Nano olmak üzere üç farklı optimizasyona sahip. Böylece veri merkezlerinden mobil cihazlara kadar pek çok farklı seviyede ihtiyacı karşılayabilmesi için tasarlandı.

Çok daha karmaşık görevler için en büyük model olan Gemini Ultra kullanılabilir. Çeşitli görevlerde Gemini Pro'nun kullanılması öngörülürken, mobil cihazlarda en verimli model de Gemini Nano olarak görülüyor.

Kurumsal müşteriler için Gemini Pro

Dün çevrimiçi basın toplantısı düzenleyen Google araştırmacıları, Gemini 1.0 diye anılan sürümün kapasitesine dair genel bir özet sundu.

Buna göre Gemini Ultra, Gemini'ın amiral gemisi modeli. Pro ise daha "hafif" bir model.

Gemini Pro'yu denemek için en kolay yer Google'ın ChatGPT'ye rakip olan sohbet botu Bard. Sohbet botu dün itibarıyla Gemini Pro'nun ince ayarlı bir sürümüyle desteklenmeye başladı.

Google Asistan ve Bard Genel Müdürü Sissie Hsiao, ince ayarlı Gemini Pro'nun, Bard'ın ardındaki önceki modele kıyasla daha gelişmiş muhakeme, planlama ve anlama yetenekleri sunduğunu söyledi.

Öte yandan bu iyileştirmelerin hiçbiri bağımsız gazeteciler tarafından doğrulanamadı. Zira Google, muhabirlerin modelleri tanıtılmadan önce test etmelerine izin vermedi ve basın toplantısı sırasında canlı demolar da göstermedi.

Gemini Pro ayrıca Google'ın makine öğrenimi platformu Vertex AI'ı kullanan kurumsal müşteriler için de 13 Aralık'ta piyasaya sürülecek.

Mobil cihazlar için Gemini Nano

Nano modeliyse mobil cihazlarda çalışacak şekilde saflaştırılmış.

Gemini Nano, şimdilik Android 14'e özel olarak, Google'ın kısa süre önce yayınladığı AI Core uygulaması aracılığıyla kullanıcıya sunulacak.

Modeli uygulamalarına dahil etmek isteyen Android geliştiricileri, programa erkenden kısa bir göz atmak için kaydolabiliyor.

Model, ilk olarak Google'ın Pixel 8 Pro'sunda ve gelecekte diğer Android cihazlarda kullanılabilecek. Modelin özetleme ve mesajlaşma uygulamalarında yanıtlar oluşturmak üzere kullanılabileceği düşünülüyor.

ChatGPT'den daha mı yetenekli?

Hsiao'nun sunumunda Gemini Pro'nun içeriği özetleme, beyin fırtınası yapma ve yazma gibi görevlerde OpenAI'ın GPT-3,5 modelinden daha yetenekli olduğu savunuldu.

Ayrıca ilkokul seviyesinde matematik yeteneğinin de daha iyi olduğu iddia edildi.

OpenAI, GPT-3,5 modelini geçen yıl piyasaya sürmüştü.

Bu noktada Gemini Ultra modeli de OpenAI'ın dil modelinin son sürümü GPT-4'le kıyaslanıyor.

Google'ın yapay zeka yan şirketi DeepMind'ın ürün başkan yardımcısı Eli Collins, Gemini Ultra'nın metin, görsel, ses ve kodlardaki "incelikli" bilgileri kavrayabildiğini söyledi.

Collins modelin özellikle de matematik ve fizik gibi "karmaşık" konularla ilgili soruları yanıtlayabildiğini iddia ediyor.

Buna göre Gemini Ultra, konuşmaları da yazıya dökebiliyor ve ses ya da videolarla ilgili soruları (örneğin "Bu videoda neler söyleniyor?") yanıtlayabiliyor.

Google, Gemini Pro'nun halka sunulmadan önce bir dizi standart için karşılaştırma testinden geçirildiğini ve bu testlerin 8'inden 6'sında GPT-3,5'ten daha iyi performans gösterdiğini söylüyor.

Öte yandan Google, Gemini modelini eğitmede kullanılan verilerin nasıl toplandığı ve nereden geldiği gibi soruları yanıtlamayı defalarca reddetti.

Collins, verilerin en azından bir kısmının halka açık internet kaynaklarından geldiğini ve Google'ın bunları inceleyerek kaliteli verileri ayrıştırdığını, uygunsuz olanlarınsa filtrelendiğini dile getirdi.

Gemini'ın eğitim verilerine farkında olmadan katkıda bulunmuş olabilecek içerik üreticilerinin telif isteyip istemeyeceğiyse bilinmiyor.

Şirketin en verimli üretken yapay zeka modeli

Dün yayımlanan teknik incelemeye göre Gemini Pro'nun eğitimi "birkaç hafta" sürdü. Gemini Ultra'nın eğitimiyse muhtemelen çok daha fazla vakit aldı.

Collins, Gemini'ın Google'ın bugüne kadarki "en verimli" büyük üretken yapay zeka modeli olduğunu söyledi. Metin, görüntü ve ses gibi çeşitli içerik türleri üretebilen yapay zeka sistemlerin tümüne üretken yapay zeka (generative AI) adı veriliyor. Bu teknoloji ilk kez 1960'larda sohbet botlarıyla tanıtılmıştı.

Collins ayrıca modelin maliyetinin de öncüllerine göre daha az olduğunu vurguladı.

Öte yandan onu eğitmek için kaç tane çip kullanıldığı ve tam olarak ne kadara mal olduğu açıklanmadı. Eğitim sürecinin çevresel etkisine de değinilmedi.

Daha önce araştırmacılar, GPT-4 boyutunda bir modelin eğitiminin 15 tondan fazla karbondioksit yaydığını ortaya çıkarmıştı. Bu yaklaşık bin Amerikalının yıllık emisyonuna eşdeğer.

Google'ın konuyla ilgili soruları yanıtlamayı reddetmesiyse merakı kamçılıyor.

Bard'ı nasıl güçlendirecek?

Gemini'ın Bard'a entegrasyonu iki aşamada gerçekleşecek. İlk etapta Bard, Gemini Pro'nun özel olarak ayarlanmış bir sürümüyle yükseltilecek.

Şirket 2024'te, Gemini Ultra'dan başlayarak kullanıcıların en iyi yapay zeka modeline erişmesini sağlayacak Bard Advanced'i tanıtacak.

Bard'ın Gemini Pro'lu sürümü ilk olarak dünya çapında 170'den fazla ülke ve bölgede İngilizce olarak kullanıma sunulacak. Yakın zamanda daha fazla dil desteği eklenmesi bekleniyor.

Yukarıda bahsi geçen basın toplantısında Hsiao, "Bu, Bard'ın lansmanından bu yana kalite alanında yaptığımız en büyük iyileştirme" dedi.

Hsiao, Gemini Pro'nun ilk olarak Bard'daki metin tabanlı istemleri güçlendireceğini, ancak gelecek aylarda çok modlu desteğe (metinler, görseller veya diğer yöntemler) erişebileceğini söyledi.

İnsanlardan iyi kod yazabilen AlphaCode

Google, Gemini üretken yapay zeka modelinin yanı sıra kod yazma aracının yeni sürümü AlphaCode 2'yi de duyurdu.

Bu modeli yaklaşık bir yıl önce Google'ın DeepMind laboratuvarı tanıtmıştı.

Programın daha önce katıldığı yarışmalarda insanlardan daha iyi kod yazabildiği görülmüştü. 

Nitekim AlphaCode 2'nin de Python, Java, C++ ve Go'nun da aralarında yer aldığı dillerde kodlama yapabildiği ve rakiplerin yüzden 85'inden daha iyi performans gösterdiği belirtildi.

Yeni sürümün Gemini modeliyle güçlendirildiği söyleniyor.

Independent Türkçe



Yapay zekanın "düşüncelerini" açığa çıkaran elektronik dil geliştirildi

Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
TT

Yapay zekanın "düşüncelerini" açığa çıkaran elektronik dil geliştirildi

Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)

Bilim insanları farklı tatları insandan daha iyi ayırt edebilen elektronik bir dil geliştirdi.

ABD'deki Pensilvanya Eyalet Üniversitesi'nden bir ekip, grafen bazlı cihazın kimyasal ve çevresel değişikliklerin tespitinde "devrim yaratma" potansiyeline sahip olduğunu iddia ederken bu, tıbbi teşhislerden yiyeceklerin bozulduğunu tespit etmeye kadar her türlü alanda kullanılabilir.

Yeni teknoloji ayrıca yapay zekanın "içsel düşünceleri" hakkında benzersiz bir içgörü sunuyor. Kara kutu sorunu denen bir durum nedeniyle bu alan bugüne kadar büyük ölçüde karanlıkta kalmıştı.

Ekip, sinir ağının çeşitli süt, kahve ve gazlı içecek türleri arasındaki farkları belirlerken nihai karara varma yolu üzerinde tersine mühendislik yaparak bunu başardı.

Bu süreç araştırmacıların "sinir ağının karar verme sürecine ışık tutmasını" sağlarken, bunun daha iyi bir yapay zeka güvenliği ve gelişimine yol açabileceğini öne sürüyorlar.

Pensilvanya Eyalet Üniversitesi'nde mühendislik bilimi ve mekanik profesörü Saptarshi Das, "Yapay bir dil yapmaya çalışıyoruz fakat farklı yiyecekleri deneyimleme sürecimize sadece dil dahil olmuyor" diyor.

Elimizde, gıda türleriyle etkileşime girerek bilgileri biyolojik sinir ağı olan tat alma korteksine gönderen tat reseptörlerinden oluşan dilin kendisi var.

Elektronik dil tarafından kullanılan sinir ağı, insan seçimi parametrelere kıyasla en az yüzde 95 daha yüksek bir tat alma doğruluğuna ulaşmayı başardı.

Araştırmacılar, Shapley eklemeli açıklamalar adlı bir yöntem kullanarak sinir ağının karar verme sürecini derinlemesine inceledi.

Sinir ağı farklı tatları değerlendirirken, insan tarafından atanan parametreleri tek tek incelemek yerine, en önemli olduğunu belirlediği verileri dikkate aldı.

Profesör Das, "Ağın verilerdeki daha ince özelliklere, biz insanların düzgün bir şekilde tanımlamakta zorlandığımız şeylere baktığını gördük" diyor.

Ve sinir ağı, sensör özelliklerini bütünsel olarak değerlendirdiği için günden güne meydana gelebilecek değişiklikleri azaltıyor. Süt örneğinde, sinir ağı sütün değişen su içeriğini saptayarak bu bağlamda herhangi bir bozulma göstergesinin, gıda güvenliği sorunu olarak değerlendirilecek kadar anlamlı olup olmadığını belirleyebilir.

Araştırma, hakemli dergi Nature'da yayımlanan "Robust chemical analysis with graphene chemosensors and machine learning" (Grafen kemosensörler ve makine öğrenimiyle güçlü kimyasal analiz) başlıklı çalışmada detaylandırılıyor.

Independent Türkçe