4 soruda Meta'nın en gelişmiş yapay zeka modeli Llama 3.1 405B

Meta üretken yapay zeka alanını, açık kaynaklı bir yöne çekmek istiyor (Reuters)
Meta üretken yapay zeka alanını, açık kaynaklı bir yöne çekmek istiyor (Reuters)
TT

4 soruda Meta'nın en gelişmiş yapay zeka modeli Llama 3.1 405B

Meta üretken yapay zeka alanını, açık kaynaklı bir yöne çekmek istiyor (Reuters)
Meta üretken yapay zeka alanını, açık kaynaklı bir yöne çekmek istiyor (Reuters)

Meta bugüne kadar çıkardığı en gelişmiş geniş dil modeli Llama 3.1 405B'yi dün piyasaya sürdü. 

Şirketin "dünyanın en büyük ve becerikli açık temel modeli" olduğunu öne sürdüğü yeni araç, ChatGPT gibi rakiplerini yakalamış görünüyor. 

Meta'nın önceki modellerinde olduğu gibi, Llama 3.1 405B; Amazon Web Services, Azure ve Google Cloud gibi bulut platformlarından indirilip kullanılabiliyor. 

Aynı aileden diğer araçların güncellenmiş versiyonlarıyla beraber tanıtılan Llama 3.1 405B, teknoloji meraklıları arasında heyecan dalgasına yol açtı. 

Öte yandan Meta'nın önceki modelleri gibi ücretsiz olan yeni model, bazı soru işaretlerini de beraberinde getirdi. 

Yeni aracın özelliklerinden şirketin tartışmalara yol açan açık kaynak kullanımına kadar, Llama 3.1 405B'yle ilgili bilinenleri derledik.

1) Neler yapabiliyor?

Llama 3.1 405B, yüksek kalitede bilgisayar kodu yazmanın yanı sıra daha önceki modellerden daha karmaşık matematik problemlerini çözebiliyor. 

Yeni modelin en çok göze çarpan özelliklerinden biriyse dil kapasitesi. Farklı dillerde eğitilen araç; İngilizce, Almanca, Fransızca, İtalyanca, Portekizce, Hintçe, İspanyolca ve Tayca iletişim kurabiliyor. 

Bu Facebook'un çatı kuruluşu için önemli bir adım olsa da rakibi OpenAI'ın ChatGPT'si 80'den fazla dilde sorguları yanıtlıyor. 

Llama 3.1 405B, 405 milyar parametresiyle açık kaynaklı yapay zeka modelleri arasında öne çıkıyor. Yapay zeka alanında bir modelin problem çözme becerisini gösteren parametre, modelin eğitim sırasında öğrendiği değişkenleri ifade ediyor.

Meta'nın Llama modellerinin en büyük rakipleri arasında yer alan ChatGPT-4'ün 1 trilyon parametresi olduğu bildirilmişti.

Modelin piyasaya sürülmesiyle beraber yayımlanan bir araştırmada, Llama 3.1 405B'nin bazı alanlarda OpenAI'ın GPT-4o'su ve Anthropic'in Claude 3.5 Sonnet'ini yakaladığı veya geride bıraktığı görüldü.

Örneğin matematik alanındaki bir testte Meta'nın modeli 73,8 alırken, GPT-4o 76,6 ve Claude 3.5 Sonnet ise 71,1 puana ulaştı.

Matematik, fen ve beşeri bilimlerdeki konuları kapsayan başka bir testte yeni araç 88,6, GPT-4o 88,7 ve Claude 3.5 Sonnet de 88,3 puan aldı.

Llama 3.1 405B aynı zamanda önceki sürümlerden daha geniş bir bağlam penceresine sahip. Bağlam penceresi, bir yapay zeka modelinin cevap üretmeden önce ne kadar girdiyi işleyebileceğini ifade ediyor.

Yani yeni model daha uzun metinleri inceleyebiliyor veya özetini çıkarabiliyor. 

Meta'nın en yeni aracı halihazırda sadece yazılı metinlerle çalışabiliyor. Fakat dün yayımlanan makalede, fotoğraf ve videoları da tanıyabilen araçların geliştirildiği ifade ediliyor.

2) Ne kadar "açık" kaynaklı?

Meta en yeni yapay zeka aracını, aynı aileden Llama 3.1 8B ve Llama 3.1 70B adlı daha küçük iki sürümün geliştirilmiş versiyonlarıyla birlikte çıkardı. Nisanda piyasaya sürülen bu araçlar daha düşük parametrelere sahip fakat bağlam pencereleri 405B'yle aynı. 

Şirket yaptığı açıklamada "Artık açık kaynağın öncülük ettiği yeni bir çağ başlatıyoruz" ifadelerini kullanarak ekledi: 

Dünyanın en büyük ve en becerikli açık temel modeli olduğuna inandığımız Meta Llama 3.1 405B'yi herkesin kullanımına açık olarak yayımlıyoruz.

Temel model, bir modelin başka yapay zeka uygulamalarını geliştirmede kullanılabileceği anlamına geliyor. 

Modelin açık kaynaklı olması ücret ödemeden ulaşılabileceğini ifade etse de sektörde aracın ekonomik getirisine dair ciddi şüpheler var. 

Bunların başında Llama araçlarını çalıştırmak için gereken grafik işlemci birimi (GPU) sayısı geliyor. Modeller çok büyük olduğu için bir tane GPU'nun yetmediği söyleniyor. Örneğin Llama 3'ün 70 milyar parametreli versiyonu, iki adet üst düzey Nvidia GPU'yla çalıştırılabiliyor. 

Bu durum hem daha fazla GPU'ya para ödenmesini hem de yapay zeka işlemlerinin bunlar arasında bölünmesini gerektiriyor. 

Meta bu sorunu çözmek adına çeşitli şirketlerle işbirliği yapıyor. Örneğin donanım şirketi Groq, Nvidia'nın GPU'larına alternatif olarak ürettiği çiplerle hem masrafları azaltıyor hem de yapay zeka aracını hızlandırıyor.

Fakat kullanıcılar bu uygulamayı, OpenAI, Anthropic ve Google Gemini gibi tescilli bir modele erişmeye benzetiyor. Daha önce bazı geliştiriciler Llama 3.1 70B'yi kullanmanın, daha yetenekli ChatGPT-4'ten daha maliyetli olduğunu öne sürmüştü. 

Meta'nın yapay zeka modellerinin esasen ne kadar açık kaynaklı olduğuyla ilgili en önemli tartışmalardan biri de ticari lisanslamadan çıkıyor. 

Şirketin önceki Llama sürümlerinde modeli indirip kullanmak ücretsizken, başka yapay zeka uygulamalarını geliştirmek için ayrı bir lisans alınması gerekiyordu. Bu kısıtlama sektörde tepkilere yol açmış ve Meta'nın "açık kaynaklı yazılım" ifadesini çarpıttığı dile getirilmişti.

Halihazırda Llama 3.1 405B'nin böyle bir lisans gerektirip gerektirmeyeceği bilinmiyor. 

3) Sektöre yön verebilir mi? 

Meta'nın CEO'su Mark Zuckerberg dün yayımladığı mektubunda "Gelecek yıldan itibaren, ilerideki Llama modellerinin sektörün en gelişmiş modelleri olmasını bekliyoruz" diye yazarak şöyle ekliyor:

Ancak bundan önce bile Llama açıklık, değiştirilebilirlik ve maliyet verimliliği alanlarında lider konumda.

Teknoloji devi, rakiplerini yakalamak adına ücretsiz yapay zeka modelleri piyasaya sürerek başarılı bir yolda ilerliyor gibi görünüyor. Şirkete göre bugüne kadar Llama modelleri 300 milyondan fazla kez indirildi ve bunlardan en az 20 bin yapay zeka uygulaması geliştirildi. 

Meta üretken yapay zeka alanını açık kaynaklı bir yere çekmeye çalışıyor fakat Llama modelleri, üst düzey problemleri çözmede diğer araçların becerilerine yetişemiyor. Öte yandan bazı teknoloji yazarları bu çabaların, Meta'nın "üretken yapay zekayla eş anlamlı hale gelme" hedefine katkı sağladığını düşünüyor. 

Zuckerberg her ne kadar geleceğe umutlu baksa da diğer şirketlerin çalışmaları ümitlerini suya düşürebilir. 

Google halihazırda sadece metin ya da görüntü üretmekle kalmayıp eyleme geçebilen Project Astra adlı yapay zeka aracı üzerine çalışıyor. Modelin sonbaharda deneme amaçlı bazı kullanıcılara sunulacağı söylenirken, OpenAI'ın hazırladığı GPT-5'in de bu özelliğe sahip olması bekleniyor. 

Meta'nın modellerinin ek masraflar yaratmasının yanı sıra açık kaynaklı modellerle ilgili ciddi güvenlik endişeleri de var. 

Örneğin sisteme yerleştirilen güvenlik kalkanlarının kaldırılması, açık kaynaklarda daha kolay. Ayrıca daha büyük modeller daha yüksek bir risk yaratırken, biyolojik silah tarifi önermek veya kötü amaçlı yazılım kodu geliştirmek daha muhtemel hale geliyor. 

4) Sentetik veri kullanımı neden tepki topluyor?

Llama 3.1 405B, daha önceki bazı modeller gibi 16 bin adet Nvidia H100 GPU ve 15 trilyon jeton (token) içeren verisetiyle eğitildi. 

Yapay zeka alanında jetonlar, kelime bölümlerini ifade ediyor. 15 trilyon jetonsa yaklaşık 75 milyar kelimeye denk geliyor. 

Şirket aynı zamanda sentetik veri, yani insan tarafından değil, başka yapay zeka araçları tarafından oluşturulan verileri de kullandı. 

OpenAI ve Anthropic gibi şirketler de bu tarz verileri kullanma yolları ararken, bu çabalar sektörde eleştirilerle karşılaşıyor. 

Sentetik verilerin, kullanıcıların gizliliğini koruma ve daha geniş bir veri kümesine sahip olma gibi faydaları var.

Öte yandan bunun, yapay zeka modellerinin gerçek dünyayla ilgili sorunları çözmede geri kalmasına yol açacağı düşünülüyor. Ayrıca sentetik verilerin, modelleri daha yanlı hale getireceğinden endişeleniliyor. 

Meta, Llama 3.1 405B'nin eğitildiği verileri "dikkatle dengelediğini" öne sürse de bunların tam olarak nereden geldiğini açıklamadı. 

Bu verilerinin ayrıntıları fikri mülkiyetle ilgili davalara yol açabileceğinden şirketler bunları gizli tutmak durumda kalabiliyor. 

Meta'nın araçlarını Facebook ve Instagram göderileriyle eğitmesi tartışmalara yol açarken, telifli içerikleri kullanması da ayrı bir problem yaratıyor. 

Geçen yıl aralıkta Reuters, avukatların uyarılarına rağmen şirketin telifli elektronik kitapları kullandığını bildirmişti. Ayrıca geçen yıl bazı yazarlar, OpenAI ve Meta'ya telif hakkı ihlali gerekçesiyle dava açmıştı.

Independent Türkçe, TechCrunch, Fortune, Reuters, Register, Meta, Forbes, Gazete Duvar



Yaşlılıkta hastalıklardan koruyan beslenme biçimleri açıklandı

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash
TT

Yaşlılıkta hastalıklardan koruyan beslenme biçimleri açıklandı

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash

Bilim insanları, yediklerimizin hayatımızın ilerleyen dönemlerinde yakalanacağımız kronik hastalıkların miktarını belirleyebileceği konusunda uyarıyor.

Araştırma sebze-meyve, balık ve doymamış yağlar bakımından zengin Akdeniz diyeti gibi sağlıklı bir beslenme düzeninin yaşlılarda demans da dahil olmak üzere kronik hastalıkların gelişimini yavaşlatabileceğini ortaya koydu. İşlenmiş et ve şeker açısından zengin, iltihabı artıran diyetlerse bu süreci hızlandırabilir.

İsveç'teki Karolinska Enstitüsü'nden araştırmacılar, 4 diyetin yaşlılardaki kronik hastalıklar üzerindeki etkilerini inceledi.

İncelenen diyetlerden üçü sağlıklı ve sebze, meyve, tam tahıl, kuruyemiş, baklagiller ve doymamış yağların alımına; şekerli yiyecekler, kırmızı et, işlenmiş et ve tereyağı/margarin tüketimininse azaltılmasına odaklanıyor.

Diğer yandan dördüncü diyet iltihaplanmaya yol açıyor ve daha az sebze, çay ve kahve; daha çok kırmızı ve işlenmiş et, rafine tahıllar ve şekerli içecek tüketimini içeriyor.

Araştırmacılar İsveç'teki 60 yaş ve üstü 2400 yetişkinin beslenmelerini 15 yıl boyunca izleyip kronik hastalıklarını takip etti.

Alınan besinleri, gıda sıklığı anketleri ve şu 4 diyet örüntüsüne bağlılıkla ölçtü: Ampirik Diyet İnflamatuar İndeksi (EDII), AHEI, Alternatif Akdeniz Diyeti (AMED) ve MIND (Nörodejeneratif Gecikme için Akdeniz - Dash Müdahalesi).

Multimorbidite, kronik hastalıkların sayısıyla tanımlanıp organ sistemlerine göre (kas-iskelet, kardiyovasküler ve nöropsikiyatrik) gruplandırıldı.

Nature Aging adlı bilimsel dergide yayımlanan sonuçlar, sağlıklı diyetleri benimseyenlerde kronik hastalıkların daha yavaş geliştiğini ortaya koydu.

Örneğin, başta AMED, AHEI ve MIND olmak üzere sağlıklı beslenme örüntülerine uzun süreli bağlılık, yaşlılarda kronik hastalıkların daha yavaş gelişmesiyle bağlantılı çıktı.

Bu, kardiyovasküler hastalıklar ve demans için geçerli olsa da kas ve kemiklerle ilgili hastalıklarda böyle bir bağlantı görülmedi.

Ancak iltihaplanma oluşturan diyeti benimseyenlerde kronik hastalık riski arttı.

Karolinska Enstitüsü'ndeki Yaşlanma Araştırma Merkezi, Nörobiyoloji, Bakım Bilimleri ve Toplum Bölümü'nde doktora sonrası araştırmacı olan ortak birinci yazar Adrián Carballo-Casla, "Sonuçlarımız, yaşlanan popülasyonlarda multimorbiditenin gelişimini diyetin ne kadar önemli ölçüde etkilediğini gösteriyor" diyor.

Diyetin koruyucu etkileri, yaşlanmaya bağlı hastalıklarda kilit önem taşıyan bir faktör olan iltihaplanmanın azalmasıyla açıklanabilir.

Araştırma makalesinin yazarları, uzun ömür üzerinde en büyük etkiye sahip olabilecek diyet önerilerini ve yaşlarına, cinsiyetlerine, psikososyal geçmişlerine ve kronik hastalıklarına göre bunlardan en fazla yararlanabilecek yaşlı gruplarını belirleyerek araştırmalarını ilerletmek istiyor.

Independent Türkçe