0
🖼️ Resim
"Çin'in DeepSeek şirketi, 2026'ya yeni bir yapay zeka eğitim yöntemiyle başladı; uzmanlar bu gelişmeyi 'çığır açıcı' olarak niteliyor."
Çin merkezli DeepSeek, yapay zeka model eğitimine yönelik yenilikler getiriyor. Son araştırmalar, model ölçeklendirmeyi kolaylaştırarak "temel modellerin evrimine" ışık tutabilir. Analistler, bu yaklaşımı oldukça etkileyici buluyor. DeepSeek, R2 adını taşıyan yeni amiral gemisi modeli üzerinde çalıştığını duyurdu ve bu heyecan verici bir gelişme.
Çarşamba günü, DeepSeek bir makale yayınladı. Bu makale, büyük dil modellerinin eğitimine dair yeni bir yöntem tanıtıyor. Şirketin kurucusu Liang Wenfeng’in de katkıda bulunduğu bu çalışma, "Manifold-Kısıtlı Hiper-Bağlantılar" (mHC) olarak adlandırılan bir eğitim tekniği içeriyor. Bu yenilik, modellerin kararlılığını korurken ölçeklenmesine olanak tanıyor. Araştırma, dil modellerinin performansını arttırmak isteyenlerin, model bileşenleri arasında bilgi paylaşımını artırma risklerini ele aldığını aktarıyor. DeepSeek’in yeni yaklaşımı, eğitim sürecindeki iç iletişimi geliştirmeyi amaçlarken, istikrarı da sağlamayı başarıyor.
Analistlerden Wei Sun, bu yeniliği "çarpıcı bir atılım" olarak değerlendiriyor. Yapay zeka alanındaki uzmanlar, DeepSeek'in bir araya getirdiği farklı tekniklerin eğitim maliyetlerini düşürdüğüne dikkat çekiyor. Sun, yeni eğitim yöntemi sayesinde düşük maliyetle yüksek performans elde edilebileceğini ifade etti. DeepSeek’in açıklamaları, şirketin iç yeteneklerini öne çıkarırken, "hızlı deneyimleme ve alışılmadık araştırmalar" konusundaki güvenini de yansıtıyor.
DeepSeek’in önceki R1 modeli, Ocak 2025’te tanıtıldığında teknoloji sektöründe büyük bir etkide bulunmuştu. Bu model, rakiplerine göre oldukça uygun fiyatlarla yüksek performans sağlıyordu. Omdia’dan Lian Jye Su, yayımlanan araştırmanın sektörde geniş yankı uyandırabileceğini düşünüyor. Ayrıca, Çin yapay zeka endüstrisinin özgüven kazanarak "açık olmanın stratejik bir avantaj" olduğunun altını çizdiğini belirtiyor.
Şirket, R2 modelinin geliştirilmesi için henüz çalışmalarını sürdürüyor. fakat, daha önce planlanan 2025 ortası çıkış tarihi, Liang’ın modelin performansını yeterli bulmaması nedeniyle ertelendi. R2’nin geliştirilmesi, gelişmiş yapay zeka çiplerinin kıtlığı gibi zorluklarla da karşı karşıya kaldı. Uzmanlar, makalenin zamanlamasının dikkat çekici olduğunu ve DeepSeek'in önceki R1 modelinden önce temel eğitim araştırmalarını yayımladığına vurgu yapıyor.
Sonuç olarak, DeepSeek’in yeni mimarisinin R2 modelinde uygulanacağına inananlar var. fakat bazı analistler, nihai R2 modelini beklemenin erken olduğunu ifade ediyor. DeepSeek, V3 modeline R1 güncellemelerini entegre ettiğinden, yeni tekniklerin V4 modelinin temelini oluşturabileceği söyleniyor. Fakat şirketin nihai başarısı henüz netleşmiş değil; çünkü daha geniş bir dolaşım ağına sahip olma konusunda hâlâ endişeleri var. #deepseek #yapayzeka #modeleğitim
