Pathway’in geliştirdiği BDH-CQ yapay zeka modeli, düşünme sürecini metne dökmeden çalışarak maliyetleri önemli ölçüde düşürüyor.
ChatGPT, Gemini ve Claude gibi yapay zeka modelleri, karmaşık problemleri çözerken adım adım akıl yürütme sürecini metne dönüştürüyor. Bu yaklaşım, her ara metin için daha fazla token, işlem gücü ve dolayısıyla daha yüksek maliyet anlamına geliyor.
Pathway tarafından geliştirilen BDH-CQ modeli ise bu süreci değiştirerek, düşünme sürecini metne dönüştürmek yerine yüksek boyutlu bir çalışma alanında hesaplama yapıyor. Bu sayede yalnızca nihai cevap üretiliyor ve gereksiz ara adımlar ortadan kaldırılıyor.
BDH-CQ, yapay zekanın bilişsel yeteneklerini ölçen ARC-AGI-1 testinde bulmacaların yaklaşık yüzde 30’unu iki veya daha az denemede çözmeyi başardı. Bu başarı oranı, bazı gelişmiş modellerin gerisinde kalsa da, Pathway, BDH-CQ’nun görev başına maliyetinin 1 sentin onda birinden daha düşük olduğunu vurguluyor.
Araştırmacılar, OpenAI’ın GPT 5.6 Luna modeliyle benzer puanlar alan BDH-CQ’nun, bu modellere kıyasla 11 kat daha düşük maliyetle çalıştığını belirtiyor.
BDH-CQ modeli, sadece 150 milyon parametre ile çalışıyor. Pathway, bu modeli gelecekte 600 milyar parametreye çıkarmayı ve daha kapsamlı testlere tabi tutmayı hedefliyor. Şirket, bu teknolojinin özellikle siber güvenlik gibi karmaşık akıl yürütme gerektiren alanlarda önemli faydalar sağlayabileceğini düşünüyor.
Yorum Yap