Şanghay merkezli bir kantitatif yatırım fonu, önde gelen bir uluslararası konferansta potansiyel olarak çığır açan bir eğitim tekniği sunarak yapay zeka (AI) topluluğunda dalgalar yaratıyor. Nöral Bilgi İşleme Sistemleri Konferansı’na (NeurIPS) sunulan bir araştırma makalesinde ayrıntılı olarak açıklanan bu yenilikçi yöntem, DeepSeek ve OpenAI gibi önde gelen araştırma kuruluşları tarafından kullanılan yerleşik AI eğitim yaklaşımlarının etkinliğiyle rekabet edebilir, hatta onları aşabilir. Bu hamle, AI algoritmalarındaki ilerlemeleriyle önemli ilgi gören DeepSeek’in kendi yörüngesini yansıtıyor.
Goku’nun SASR Eğitim Çerçevesinin Şifresini Çözmek
2015 yılında kurulan Shanghai Goku Technologies, SASR veya adım adım uyarlanabilir hibrit eğitim olarak adlandırılan yeni bir AI eğitim çerçevesi tanıttı. Bu yaklaşım, denetimli ince ayar (SFT) ve takviyeli öğrenme (RL) gibi yaygın yöntemlerin algılanan sınırlamalarını ele almayı amaçlıyor. Goku, insanların akıl yürütme becerilerini geliştirme biçiminden ilham alan SASR’nin, gelişmiş AI modelleri oluşturmak için daha uyarlanabilir ve verimli bir yol sunduğunu savunuyor.
SFT ve RL, OpenAI ve DeepSeek gibi sektör devleri tarafından kullanılan AI eğitim sürecinin temel taşları olarak kabul ediliyor. DeepSeek, Aralık ayında piyasaya sürülen ve teknoloji sektöründe önemli ilgi uyandıran V3 modelinin performansını optimize etmede bu tekniklerin kritik rolünü açıkça vurgulamıştı.
Goku’nun Şanghay Jiao Tong Üniversitesi ve yeni kurulan AI yan kuruluşu Shanghai AllMind Artificial Intelligence Technology’den araştırmacılarla birlikte yazdığı araştırma makalesine göre SASR, SFT, RL ve statik hibrit eğitim metodolojilerine kıyasla daha üstün performans gösteriyor. Goku ekibi araştırma makalelerinde, "Deneysel sonuçlar, SASR’nin SFT, RL ve statik hibrit eğitim yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğini gösteriyor" diye belirtiyor.
Goku’nun İlerlemesinin Etkileri
Goku’nun AI eğitimi atılımının, Çin’in AI alanındaki süregelen ilerlemesinin altını çizdiği bildiriliyor. Donanım kısıtlamaları yoluyla Çin’in AI ilerlemesini engellemeyi amaçlayan ABD hükümeti tarafından uygulanan mevcut politikaların sınırlamalarını potansiyel olarak vurguluyor. Nvidia CEO’su Jensen Huang kısa süre önce bu kısıtlamaların algılanan etkisizliği hakkında yorum yaparak, "Çin’in dünyadaki AI geliştiricilerinin yüzde 50’sine sahip olduğunu" belirtti.
High-Flyer hedge fonundan çıkan Çinli bir AI başlangıç şirketi olan DeepSeek, gelişmiş algoritmalar ve donanım ve yazılımın entegrasyonu yoluyla Çin’in AI liderliği potansiyelini sergilediği için yaygın olarak tanınırlık kazandı.
AllMind’in Goku’nun AI Stratejisindeki Rolü
AllMind’in kurulması, Goku’nun araştırmasının yayınlanmasıyla aynı zamana denk gelmesi, kaynakları AI araştırma ve geliştirmesine ayırmaya yönelik stratejik bir hamle olduğunu gösteriyor. Çin iş kayıtları, AllMind’in resmi olarak Goku’nun araştırmasını yayınladığı gün kaydedildiğini gösteriyor.
Goku’nun kurucusu ve AllMind’in yasal temsilcisi olan Wang Xiao, yeni kuruluşun yeni AI sınırlarını keşfetmek için oluşturulduğunu belirtti. Bu, High-Flyer’ın 2023’te DeepSeek’i ayrı bir kuruluş olarak kurduğu yaklaşıma benziyor.
Şirketin resmi web sitesinde yer alan bilgilere göre, geçen yılın sonu itibarıyla Goku, AI odaklı stratejiler kullanarak hem yerel hem de uluslararası varlıklarda 15 milyar yuanın (yaklaşık 2,1 milyar ABD doları) üzerinde bir miktarı yönetiyordu.
SASR’ye Derinlemesine Giriş: Adım Adım Uyarlanabilir Hibrit Eğitim Çerçevesi
Goku’nun SASR çerçevesi, AI model eğitiminde ilginç bir alternatif sunuyor. Potansiyel etkisini gerçekten takdir etmek için, bileşenlerinin ve işleyişinin daha ayrıntılı bir şekilde anlaşılması önemlidir.
SASR’nin "adım adım" yönü, AI modelinin yinelemeli olarak iyileştirildiği çok aşamalı bir eğitim sürecini ifade eder. Her adımda muhtemelen belirli hedefler bulunur ve model içindeki belirli yetenekleri geliştirmek için farklı eğitim verileri kullanılır. Bu aşamalı yaklaşım, karmaşık modelleri sıfırdan eğitmenin zorluklarını azaltmak ve her aşamada özel optimizasyona olanak sağlamak gibi faydalar sunabilir.
"Uyarlanabilir" öğesi, eğitim sürecinin statik olmadığını, ancak modelin performansına ve özelliklerine dinamik olarak yanıt verdiğini gösterir. Bu uyarlanabilirlik, hiperparametreleri ayarlamayı, eğitim verileri dağılımını değiştirmeyi veya farklı eğitim hedeflerinin katkısını dinamik olarak ağırlıklandırmayı içerebilir. Uyarlanabilir bir süreç, AI’nın daha etkili bir şekilde öğrenmesini ve gelişmesini sağlar.
SASR’nin "hibrit" yapısı, farklı eğitim metodolojilerinin unsurlarını birleştirdiğini ortaya koyuyor. Bu önemli bir husustur, çünkü SFT ve RL’nin güçlü ve zayıf yönleri vardır. Bir yöntem karışımı, modelin her yaklaşımın faydalarından yararlanmasını sağlarken, sınırlamalarını da ele alır. Bu üç özelliği entegre ederek, SARS teoride mantık ve akıl yürütme geliştirmek için daha iyi ayarlanmıştır.
SASR’yi Geleneksel Yöntemlerle Karşılaştırma
Denetimli ince ayar (SFT), geleneksel olarak AI modelinin girdileri istenen çıktılarla eşleştirmeyi öğrendiği büyük, etiketli bir veri kümesine dayanır. Takviyeli öğrenme (RL), modeli deneme yanılma yoluyla eğitmeyi, belirli bir hedefi en üst düzeye çıkarmak için eylemleri ödüllendirmeyi veya cezalandırmayı içerir.
SASR, her yöntemin sınırlamalarının üstesinden gelirken ikisini entegre etmeye çalışır. Örneğin, SFT, etiketli verilerin kalitesine ve kapsamına büyük ölçüde bağımlı olabilir. Birçok gerçek dünya senaryosunda, yeterli ve doğru veri elde etmek hem zaman alıcı hem de maliyetli olabilir. Etiketli veri gerektirmeyen RL, kararsız ve ödül hacklemeye yatkın olabilir. Ödül hackleme, AI modelinin ödülünü en üst düzeye çıkarmak için istenmeyen yollar keşfettiğinde meydana gelir ve potansiyel olarak istenmeyen davranışlara yol açar.
Goku’nun çerçevesi, SFT ve RL’nin sınırlamalarına göre bir iyileştirme olasılığına sahiptir. Bununla birlikte, şirketin makalesinde belgelenen ilk sonuçları doğrulamak için daha fazla ve sürekli test yapılması gerekmektedir.
Algoritmik İnovasyon ve Donanım Kısıtlamaları
Goku’nun SASR çerçevesi haberi, özellikle ABD-Çin teknoloji ilişkileri bağlamında önemlidir. Bir süredir ABD hükümeti, Çin’in AI alanındaki yükselişini özellikle Nvidia gibi şirketlerden gelen üst düzey GPU’lara erişimi kısıtlayarak engellemeye çalışıyor. Bu kısıtlamaların arkasındaki fikir, Çin’in güçlü donanımlara erişimini sınırlamanın AI geliştirme çabalarını yavaşlatacağıdır.
Ancak, Nvidia CEO’su Jensen Huang’ın yorumları ve Çin AI laboratuvarlarından çıkan gelişmeler, bu politikaların amaçlandığı kadar etkili olmayabileceğini gösteriyor. Huang, Çin’in dünyadaki AI geliştirici yeteneğinin önemli bir kısmına sahip olduğunu ve donanım erişimini kısıtlamanın onları alternatif çözümler bulmaya teşvik edebileceğini belirtmiştir.
Goku’nun sahip olduğu AI atılımı, algoritmik inovasyonun donanım sınırlamalarını, en azından bir dereceye kadar potansiyel olarak telafi edebileceğini gösteriyor. Çinli araştırmacılar daha verimli eğitim algoritmaları geliştirebilirlerse, daha az güçlü donanımla karşılaştırılabilir AI performansı elde edebilirler. Bu, küresel AI ortamı için önemli sonuçlar doğurabilir, çünkü Çin’in devam eden kısıtlamalara rağmen AI yeteneklerini geliştirmeye devam edebileceğini gösteriyor.
Bu, donanımın alakasız olduğunu öne sürmek değildir. Gelişmiş GPU’lar hala son teknoloji AI modellerini eğitmek için kritik öneme sahiptir ve en son donanıma erişim şüphesiz önemli bir rekabet avantajı sunar. Ancak, Goku’nun çalışması hem donanıma hem de yazılıma yatırım yapmanın önemini ve bir alandaki ilerlemenin diğer alandaki sınırlamaları potansiyel olarak telafi edebileceğini gösteriyor.
Çin AI’nın Yükselişi: DeepSeek’in Ötesinde
DeepSeek’in AI arenasında öne çıkan bir oyuncu olarak ortaya çıkışı, Çin’in bu dönüştürücü teknolojide küresel bir lider olma kararlılığını gösteren bir katalizör olmuştur. Ancak, DeepSeek sadece bir örnek ve Goku’nun yükselişi, SASR eğitim çerçevesiyle birlikte Çin AI ekosistemindeki büyüyen gücü ve inovasyonu daha da gösteriyor.
Bu ivmeye çeşitli faktörler katkıda bulunuyor. İlk olarak, Çin’in AI modellerini eğitmek için gerekli olan geniş bir veri havuzu var. Geniş bir nüfusa ve dijital teknolojilerin yaygın olarak benimsenmesine sahip olan Çinli şirketler, AI algoritmalarını geliştirmek ve iyileştirmek için kullanılabilecek devasa veri kümelerine erişime sahipler.
İkinci olarak, Çin’in STEM eğitimine güçlü bir vurgu yapması, çok sayıda yetenekli mühendis ve bilim insanı yetiştirmesi. Bu, AI ve ilgili alanlarda inovasyonu yönlendirebilecek yüksek vasıflı bir iş gücü yarattı.
Üçüncüsü, Çin hükümeti AI’yı stratejik bir öncelik haline getirerek araştırma ve geliştirme için önemli fon ve destek sağlıyor. Bu, AI başlangıç şirketleri için verimli bir ortam yarattı ve akademi ve endüstri arasında işbirliğini teşvik etti.
Son olarak, Çinli şirketler genellikle inovasyona daha pragmatik ve risk alma yaklaşımı benimsemeye isteklidirler, bu da onların hızlı hareket etmelerine ve yeni fikirlerle deneyler yapmalarına olanak tanır.
Bu faktörlerin bir sonucu olarak, Çin AI yetenekleri açısından ABD’ye hızla yetişiyor. ABD hala temel araştırma ve üst düzey donanım gibi belirli alanlarda liderliği elinde bulundururken, Çin bilgisayar görüşü, doğal dil işleme ve robotik gibi alanlarda önemli adımlar atıyor.
Goku ve DeepSeek gibi şirketlerin ortaya çıkması, Çin’in önümüzdeki yıllarda AI alanındaki yükselişini sürdürmek için iyi bir konumda olduğunu gösteriyor.
Shanghai Goku Technologies: İnovasyonun Arkasındaki Şirket
Shanghai Goku Technologies, 2015 yılında kurulmuş bir kantitatif yatırım fonudur. AI odaklı stratejiler kullanarak önemli varlıkları yönetir. Şirketin belirtilen misyonu, müşterileri için daha iyi getiriler sağlamak için "teknolojiyi ve temel analizi birleştirmektir". Varlık yönetimindeki temel işinin yanı sıra, Goku AI araştırmasının sınırlarını zorlama taahhüdünü göstermiştir. AI yan kuruluşu AllMind Artificial Intelligence Technology, yatırımını resmileştirmek ve hızlandırmak için stratejik bir hamleyi temsil ediyor.
Şirketin iç yapısı ve operasyonel dinamikleri hakkında ayrıntılar nispeten az kalmaktadır. Bununla birlikte, kamuoyuna yaptığı açıklamalar ve son faaliyetleri yaklaşımı hakkında fikir veriyor. Şirketin sloganı, "mantık ve gerçek uyduğumuz tek ilkelerdir" şeklinde çevrilerek veriye dayalı ve analitik bir kültürü yansıtıyor. AI araştırma ve geliştirmesine yapılan yatırım, finans sektöründe olduğu kadar çeşitli endüstrilerde de AI’nın dönüştürücü potansiyelinin uzun vadeli bir vizyonu ve farkındalığını gösteriyor. Goku’nun ticaret stratejileriniiyileştirmek ve pazarda rekabet avantajı elde etmek için AI araştırmasından elde edilen bilgileri kullanması muhtemeldir.