Meta’nın yeni modeli yapay zeka dünyasında büyük ses getirdi!
Meta,Llama3 adlı açık kaynak kodlu üretken yapay zeka modellerinden oluşan Llama serisinin son üyesini yayınladı. Şirket yeni Llama 3 ailesinde iki modeli piyasaya sürdü, geri kalan modelleri yayınmalama tarihi şu anda belirsiz olsa bile bu modellerin yakın bir tarihte piyasaya sürüleceği biliniyor.
Meta, yapay zeka teknolojisinde dev bir adım daha atarak yeni Llama 3 serisini piyasaya sürdü. Bu serideki modeller, 8 milyar parametre içeren Llama 3 8B ve 70 milyar parametre içeren Llama 3 70B, önceki nesil olan Llama 2 serisine göre önemli performans iyileştirmeleri sunuyor. Şirket, bu yeni modellerin performansındaki artışı “büyük bir sıçrama” olarak nitelendiriyor.
Parametreler, bir yapay zeka modelinin metin analiz etme ve üretme gibi işlemleri nasıl gerçekleştirdiğini belirleyen önemli faktörlerdir. Yüksek parametre sayısı, modelin daha karmaşık veri kümelerini işleyebilmesi ve daha sofistike çıktılar üretebilmesi anlamına gelir. Dolayısıyla, daha yüksek parametre sayısına sahip bir model, genellikle daha düşük parametre sayısına sahip modellere göre daha yetenekli olarak öne çıkıyor.
Meta, Llama 3 8B ve Llama 3 70B modellerinin, özel olarak tasarlanmış 24.000 GPU’dan oluşan devasa bir işlem gücüyle eğitilmiş olduğunu açıkladı. Bu yüksek düzeyde donanım kaynağı, modellerin daha derin öğrenme ve daha geniş kapsamlı problem çözme yetenekleri kazanmasını sağlıyor. Meta, bu yeni modellerin kendi parametre kategorilerinde bugüne kadar piyasaya sürülen en iyi performansı sergileyen yapay zeka üreticileri arasında olduğunu iddia ediyor. Bu teknolojik atılım, yapay zekanın sadece teorik bir kavram olmaktan çıkıp gerçek dünya uygulamalarında devrim yaratacak potansiyele sahip olduğunu bir kez daha gösteriyor. Meta’nın bu yeni modellerle, yapay zeka araştırmaları ve uygulamalarında yeni bir dönem başlatmayı hedeflediği piyasa tarafından kabul edilmiş durumda.
Meta’nın yeni çıkan Llama 3 serisi modelleri ile ilgili iddialar, yapay zeka dünyasında birçok soruyu da beraberinde getiriyor. Şirketin bu kadar ileri düzeydeki modelleri açık kaynak olarak sunması ve bu başarıya nasıl ulaştığı, merak konusu olmaya devam ediyor. Meta, Llama 3 serisinin performansını, yapay zeka karşılaştırmalarında yaygın olarak kullanılan MMLU, ARC ve DROP gibi ölçütlerle destekliyor. Bu ölçütler, sırasıyla bir modelin bilgiyi nasıl ölçtüğünü, beceri edinimini ve metin üzerinde muhakeme yeteneğini test ediyor. Bu değerleri Metanın sitesinde yayınlanan görselden inceleyebilirsiniz:
Ancak, bu ölçütlerin ne kadar faydalı ve geçerli olduğu konusunda ciddi tartışmalar sürüyor. Yapay zeka topluluğu içinde, kullanılan bu testlerin ve ölçütlerin, modellerin gerçek dünya senaryolarında nasıl performans göstereceğini tam olarak yansıtamayabileceği eleştirileri oldukça yaygın. Buna rağmen, iyi veya kötü, bu ölçütler Meta gibi büyük yapay zeka oyuncuları tarafından modellerini değerlendirmek için kullanılmaya devam ediyor. Bu durum, Meta’nın modellerinin pazar içinde nasıl bir konumlandırma yaptığını ve yapay zeka teknolojisindeki yerini göstermesi açısından önemli bir gösterge olarak kabul ediliyor.
Meta’nın yapay zeka alanındaki en son yeniliği olan Llama 3 8B modeli, sektördeki diğer önemli açık kaynak modeller arasında dikkat çekici bir performans sergiliyor. Özellikle, 7 milyar parametre kapasitesine sahip olan Mistral’in Mistral 7B ve Google’ın Gemma 7B modelleri gibi rakiplerini, çeşitli performans metriklerinde geride bıraktığı kesinleşti. Llama 3 8B, toplamda dokuz farklı kıyaslama testinde bu modellerden daha üstün sonuçlar elde etti.
Bu metrikler, yapay zeka modellerinin çeşitli yeteneklerini ölçmek için tasarlanan metrikler olmakla birlikte Llama 3 8B’nin öne çıktığı alanlar şunlardır:
- MMLU (Multiple-Choice Machine Learning Understanding): Modelin birden fazla seçenekli bir yapıdaki bilgiyi nasıl ölçtüğünü temsil eder.
- ARC (AI2 Reasoning Challenge): Modelin anlama becerisinin kalitesini temsil eder.
- DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs): Paragraflar ve bilgiler arasındaki mantıksal muhakeme yeteneğini belirler.
Bunların yanı sıra, Llama 3 8B biyoloji, fizik ve kimya sorularını içeren GPQA (General Purpose Question Answering), kod oluşturma yeteneklerini test eden HumanEval, matematik kelime problemleri çözme yeteneğini ölçen GSM-8K, genel matematik yeteneklerini değerlendiren MATH, problem çözme becerilerini sınayan AGIEval, ve sağduyu muhakemesini test eden BIG-Bench Hard gibi spesifik ölçütlerde de üstün başarılar gösterdi.
Bu sonuçlar, Llama 3 8B’nin sadece tek bir alanda değil, bir dizi farklı zorlukta görevleri başarıyla tamamlayabilecek kapasitede olduğunu gösteriyor. Meta’nın bu modeli, yapay zeka modellerinin gelişimindeki son trendleri ve teknolojik ilerlemeleri yansıtan, çok yönlü ve etkili bir araç olarak sektördeki yerini sağlamlaştırıyor. Bu başarılar, Llama 3 8B’nin alanında bir lider olarak kabul edilmesine yol açarak yapay zeka uygulamalarının geleceğine dair umutları artırıyor.
Mistral 7B ve Google’ın Gemma 7B modelleri, en son teknolojiyi temsil etmese de (Mistral 7B örneğin geçen yılın Eylül ayında piyasaya sürülmüştü), Llama 3 8B’nin onlarla rekabet edebilmesi ve hatta birkaç puan farkla öne geçmesi, Meta’nın yapay zeka alanındaki ilerlemesini gösteriyor.
Daha da önemlisi, Meta’nın Llama 3 serisinden Llama 3 70B modeli, daha büyük parametre hacmine sahip olması sayesinde, sektördeki diğer amiral gemisi yapay zeka modelleriyle rekabet edebilecek düzeyde olduğu biliniyor. Şirket, bu modelin Google’ın en yeni üretken yapay zeka modeli olan Gemini 1.5 Pro ile yapılan kıyaslamalarda rekabetçi sonuçlar elde ettiğini iddia ediyor. Bu durum, Llama 3 70B’nin, yapay zeka teknolojilerindeki en son yenilikleri barındırdığını ve yüksek performans potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor.
Meta’nın bu başarısı, yapay zeka alanındaki rekabetin ne kadar hızlı ilerlediğinin ve modellerin nasıl sürekli olarak geliştirildiğinin altını çiziyor. Ayrıca, bu gelişmeler, yapay zekanın çeşitli sektörlerde nasıl daha etkin kullanılabileceğine dair önemli ipuçları sunuyor. Llama 3 serisinin piyasaya sürülmesiyle Meta, yapay zeka teknolojisinde önemli bir adım atarak bu alandaki liderliğini korumaya devam ediyor.
Meta, yapay zeka teknolojilerindeki yeniliklerine devam ederken, aynı zamanda kodlama, yaratıcı bir şekilde yazı yazma, yazıları özetleme, akıl ve mantık yürütme gibi farklı kullanım durumlarını kapsayan özel bir test seti geliştirdi. Bu yeni test seti ile Llama 3 70B modeli, sektördeki diğer önemli modeller olan Mistral’in Mistral Medium modeli, OpenAI’nin GPT-3.5 modeli ve Claude Sonnet modeli ile yapılan karşılaştırmalarda üstün performans sergileyerek zirveye ulaştı. Meta’nın bu başarısının arkasında, test sürecinin şeffaflığına dair önemli bir adım da bulunuyor. Şirket, test setinin objektifliğini korumak amacıyla modelleme ekiplerinin bu sete erişimini kısıtladığı biliniyor. Bu, potansiyel çıkar çatışmalarını önlemek ve test sonuçlarının güvenilirliğini artırmak için atılmış bir adım olarak değerlendiriliyor.
Ancak, Meta tarafından tasarlanmış olan bu test seti nedeniyle, elde edilen sonuçların tamamen objektif olduğunu söylemek mümkün değil. Bu durum, sonuçların yorumlanmasında bir miktar dikkatli ve ölçülü yaklaşılması gerektiğine işaret ediyor. Meta’nın iddialarının ve test sonuçlarının, bağımsız ve dış kaynaklar tarafından da doğrulanması, bu başarıların gerçek değerini anlamak için önem taşıyor.
Bu gelişmeler, Meta’nın yapay zeka alanındaki yenilikçi çalışmalarını ve sektördeki rekabetçi konumunu pekiştirirken, şirketin teknolojik ilerlemeleri sunma konusundaki kararlılığını da gösteriyor. Ancak elde edilen başarının tam anlamıyla kıymetini ortaya koymak için, bağımsız değerlendirmelerin ve karşılaştırmaların yapılması büyük önem arz ediyor.
Meta, yapay zeka alanında yaptığı son gelişmelerle, yeni Llama modellerinin kullanıcılarının bir dizi önemli iyileşmeyi tecrübe edeceğini duyurdu. Bu iyileştirmeler arasında, modellerin yönlendirilmesinin kolaylaşması, istenmeyen veya önemsiz soruları reddetme olasılığının azalması ve özellikle STEM (Science (Bilim), Technology (Teknoloji), Engineering (Mühendislik) ve Mathematics) alanları ile genel kodlama önerilerinde sorulan sorulara verilen yanıtların doğruluğunun artması yer alıyor.
Meta’nın bu gelişmeleri sağlayabilmesinin arkasında, önceki Llama 2 eğitim setinin yedi kat büyüklüğünde olan devasa bir veri seti yatıyor. Bu veri seti, 15 trilyon token (Tokenlar, yapay zeka terminolojisinde, bir metindeki kelimelerin veya kelime gruplarının parçalanmış hallerini ifade ediyor) olarak adlandırılan yapılardan oluşuyor ve yaklaşık 750 milyar kelime içeriyor.
Meta, bu geniş veri setinin, hem mevcut hem de yeni dillerde performansın artırılmasını sağlamak amacıyla özellikle çeşitlendirildiğini belirtiyor. Firmanın açıklamasına göre, bu veri setinin yalnızca %5’i İngilizce dışındaki dillerden oluşuyor ve bu oran, yaklaşık 30 farklı dilde veri içeriyor. Ayrıca, bu verilerin büyük bir kısmının “kamuya açık kaynaklardan” sağlandığı iddia ediliyor.
Ancak, Meta’nın bu verileri nasıl elde ettiği konusunda tam bir açıklama yapmaktan kaçınması, bazı tartışmalara neden oluyor. Şirket, Llama 3 modellerini eğitmek için kullanılan sentetik verilerin (yani yapay zeka tarafından üretilen verilerin) oluşturulduğu daha uzun belgelerin, potansiyel performans dezavantajları nedeniyle eleştiriye açık bir konu olduğunu kabul ediyor. Meta’nın bu kabulü, yapay zeka topluluğunda performans ve etik arasındaki dengeyi bulma çabası olarak değerlendiriliyor.
Meta, TechCrunch adlı dijital haber şirketi ile paylaştığı bir blog yazısında “Bugün yayınladığımız modeller yalnızca İngilizce çıktılar için ince ayarlanmış olsa da, artan veri çeşitliliği modellerin nüansları ve kalıpları daha iyi tanımasına ve çeşitli görevlerde güçlü performans göstermesine yardımcı oluyor” şeklinde açıklama yaptığı biliniyor.
Üretken yapay zeka tedarikçileri arasında eğitim verilerinin gizliliği, rekabetçi bir avantaj olarak görülüyor. Üretken yapay zeka modellerini oluşturan firmalar, algoritmalarını eğitmek için kullandıkları verileri ve bu verilere dair detayları genellikle açıklamaktan kaçınıyorlar. Bunun temel nedeni, eğitim verilerinin açıklanmasının, hem fikri mülkiyet ihlallerine yol açabilecek olması hem de rekabetçi dezavantajlar yaratabilmesi olarak yorumlanıyor.
Eğitim verileri hakkında fazla bilgi vermek, özellikle telif hakkı ile korunan materyallerin kullanımı söz konusu olduğunda, hukuki sorunlara yol açabiliyor. Yakın zamanda ortaya çıkan bir rapor, Meta’nın yapay zeka sektöründeki rakipleriyle rekabet edebilmek adına, zaman zaman şirket avukatlarının uyarılarına rağmen telif hakkıyla korunan e-kitapları eğitim verileri olarak kullandığını belirtiyor. Buna örnek olabilecek bir olay, Meta ve OpenAI gibi büyük teknoloji şirketlerinin karıştığı ve yazarların, özellikle komedyen Sarah Silverman’ın da aralarında bulunduğu kişiler tarafından açılan bir dava ile sonuçlanmıştı. Davada şirketler, bu şirketlerin telif hakkıyla korunan içerikleri izinsiz olarak kullanmakla suçlanmışlardı.
Bu tarz olaylar, yapay zeka eğitimi için kullanılan verilerin yasal yönlerinin ne kadar karmaşık ve dikkatle ele alınması gerektiğini gösteriyor. Şirketlerin, rekabet avantajını korumak ve inovasyonlarını sürdürmek için kullanacakları veriler konusunda daha şeffaf ve etik olmaları konusundaki baskı gün geçtikçe artıyor. Ayrıca bu şirketlerin, telif hakkı gibi yasal konularda daha dikkatli davranmaları ve potansiyel hukuki sorunları önlemek için gereken önlemleri almaları büyük önem taşıyor.
Üretken yapay zeka modelleri, günlük kullanımda pek çok fayda sunmasına rağmen, bazı durumlarda modellerin ürettiği bilgilerde kötü niyetli davranışlar ve önyargı gibi sorunlarla da mücadele edilmek zorunda kalınıyor. Meta’nın yeni modeli Llama 3, bu sorunlara çözüm bulma iddiasıyla da dikkat çekiyor.
Meta, Llama 3 ve diğer yapay zeka modellerinin daha etik ve güvenli bir şekilde çalışmasını sağlamak için bir dizi önlem aldığını açıkladı. Şirket, model eğitim verilerinin kalitesini artırmak amacıyla yeni veri filtreleme boru hatları geliştirdiğini söyledi. Bu boru hatları, verilerin daha temiz ve daha az önyargılı olmasını sağlayarak, yapay zekanın toksik veya istenmeyen metin üretme olasılığını azaltmayı amaçlıyor.
Ayrıca, Meta Llama Guard ve CybersecEval adlı güvenlik paketlerini güncelleyerek, modellerin kötüye kullanımını önlemeye yönelik tedbirlerini artırdı. Bu güvenlik paketleri, yapay zekanın zararlı ve tehlikeli içerik üretmesini engellemek için tasarlanan paketler olduğu biliniyor. Şirketin bu çabalara ek olarak tanıttığı Code Shield ise, yapay zeka modellerinden kaynaklanabilecek güvenlik açıklarını tespit etmek üzere tasarlanmış yeni bir araç olarak ön plana çıkıyor.
Meta’nın bu yeni araçları ve filtreleme teknikleri, yapay zekanın daha güvenli bir şekilde kullanılmasını sağlama potansiyeline sahip olsa da, bu sistemlerin mükemmel olmadığı biliniyor. Örnek olarak Llama 2 modeli, geçmişte sorulara yanlış cevaplar vermesi veya özel bilgileri sızdırması gibi sorunlar yaşamıştı. Llama 3’ün bu tür sorunları ne ölçüde çözebileceği ve gerçek dünya koşullarında nasıl bir performans sergileyeceği, akademisyenler tarafından yapılacak olan bağımsız testlerle daha net bir şekilde anlaşılacağı düşünülüyor. Bu sebeplerden ötürü Llama 3’ün piyasadaki performansı konusunda kesin bir yargıya varabilmek için daha fazla veri ve test sonucuna ihtiyaç duyulduğu kanaati yaygın görüşler arasında.
Meta’nın Llama 3 modelleri’nin kullanım alanaları ve kısıtlamaları
Meta, yapay zeka dünyasında öne çıkan yeni gelişmelerle dikkatleri üzerine çekmeye devam ediyor. Şirketin en yeni yapay zeka modelleri olan Llama 3 serisi, şimdiden Meta’nın çeşitli platformlarında — Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger ve Meta’nın web asistanında — kullanılıyor. Meta, bu modellerin yakın gelecekte Amazon Web Services (AWS), Databricks, Google Cloud, Hugging Face, Kaggle, IBM’s WatsonX, Microsoft Azure, Nvidia’s NIM ve Snowflake gibi geniş bir yelpazede bulut platformlarında da yaygın bir şekilde bulunacağını duyurdu. Ayrıca, bu modellerin AMD, AWS, Dell, Intel, Nvidia ve Qualcomm gibi donanımlar için optimize edilmiş versiyonlarının da piyasaya sürüleceği bildirildi.
Llama 3 modelleri, araştırma ve ticari uygulamalar da dahil olmak üzere çeşitli kullanım alanlarına hitap ediyor. Meta, bu modellerin “açık” olarak herhangi bir kısıtlamadan bağımsız olarak kullanılabilir olduğunu ifade ediyor. Ancak Meta’nın açıklamalarına göre, bu modellerin diğer yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılması yasaklanmış durumda. Bununla birlikte, Meta’nın aylık 700 milyondan fazla kullanıcısı olan uygulamaları geliştiren kişiler, şirketin kararına bağlı olarak verebileceği özel bir lisans talep etmek zorunda kalabilirler.
Bu durum, Meta’nın yapay zeka modellerini nasıl kontrol altında tutmayı hedeflediğini ve aynı zamanda bu modellerin geniş bir kullanım potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor. Bu strateji, hem şirketin teknoloji üzerindeki hakimiyetini korumasına yardımcı oluyor hem de yapay zeka teknolojilerinin evriminde önemli ve büyük bir rol oynuyor.
Meta yapay zeka alanında sınırları zorlamaya devam ediyor ve büyük planlarını açıklıyor
Meta’nın şu anda, çoklu dil desteği sağlayan ve metin ile görüntüler gibi farklı modaliteleri anlayabilen, 400 milyar parametre büyüklüğünde yeni Llama 3 modelleri üzerinde çalıştığı biliniyor. Bu yeni modeller, daha fazla veri işleyebilme kapasitesine sahip olması ile birlikte Hugging Face’in Idefics2 gibi açık kaynak yapay zeka modelleriyle rekabet edebilecek düzeyde olacağı tahmin ediliyor.
Meta’nın blog yazısında belirttiğine göre, şirketin yakın gelecekteki hedefleri arasında Llama 3’ü çok dilli ve çok modlu bir platform haline getirmek bulunuyor. Bu, modelin sadece metin tabanlı görevlerde değil, aynı zamanda görsel ve diğer sensor tabanlı verileri işleyerek daha kapsamlı bağlamlarda anlam üretebilmesi anlamına geliyor. Ayrıca, Meta, Llama 3’ün akıl yürütme, kodlama ve diğer temel büyük dil modeli yeteneklerinde genel performansını artırmayı hedeflediğini de söyledi. Şirketin vurguladığı gibi, “Daha yapılacak çok şey var” ifadesi, yapay zeka teknolojisinin sürekli gelişen doğasını ve bu alandaki yeniliklerin sınırlarını zorlama potansiyelini gösteriyor.
