Hyperspace “yapay zeka için Android” olmayı hedefliyor

Hyperspace kendisini “Yapay Zeka için Android” olarak konumlandırıyor ve kurumsal politikaları sonsuza dek sona erdirmek için ademi merkeziyetçiliği getiriyor.

OpenAI’deki son olaylardan sonra yapay zekada açık kaynak modelleri ve ademi merkeziyetçilik giderek daha cazip görünüyor.

The-Decoder’in haberine göre, Hyperspace’in iki hedefi var. İnce ayarlı modelleri yerel olarak ya da bir veri merkezi üzerinden değil, dizüstü bilgisayarlardan oluşan bir ağ üzerinden çalıştırarak yapay zekayı merkezsizleştirmek. Ve bu ağı, yeni VectorRank teknolojisini kullanarak web’deki arama deneyimini iyileştirmek için kullanmak.

Vizyonları, karar verme gücünü merkezi bir şirketten alıp açık kaynak topluluğunun ellerine geri vermek.

Yükü Yaymak

GPT 4 gibi kapalı kaynaklı LLM’leri barındıran veri merkezlerini çalıştırmanın maliyeti çok büyük. Bu yıl 16 milyar dolar yatırım yapıldı ve 2017’den bu yana %37’lik bir artış oldu. LLM’lerin kullanıcı tabanı ve özellikleri büyüdükçe, bilgi işlem üzerindeki baskı da artıyor.

Hyperspace’in “eşler arası yapay zeka motoru” olarak tanımladığı şey, ortak işlem gücünü tek bir makine yerine ağ genelinde paylaşıyor. Şirket, bilgi işlem, veri, tüketici ürünleri ve API’lerden oluşan ekosistemi aracılığıyla “Yapay Zeka için Android” adını verdiği bir yaklaşım sunuyor.

Açık Kaynak – Kapalı Kaynak

Hyperspace, OpenAI’deki çatışmanın arkasındaki itici güçlerden biri gibi görünen açık ve kapalı ve YZ güvenliği konusundaki tartışmanın kalbine gidiyor, çünkü Sam Altman, yönetim kurulu üyesi Helen Toner’in yakın tarihli bir makalede OpenAI’nin güvenlik yaklaşımını Anthropic’inkine karşı çerçevelemesine yardımcı olmasından memnun değildi.

Yapay zekanın hızından endişe duyanlar, kapalı kaynaklı modellerin bir güvenlik duvarı görevi gördüğünü, kötü aktörlerin daha gelişmiş yapay zeka modellerine erişmesini ve bunları kimlik avı dolandırıcılığı, kötü amaçlı yazılım ve derin sahtekarlıklar için kullanmasını engellediğini söylüyor. Açık kaynaklı modellerin kapalı kaynağın yaklaşık altı ay gerisinde olduğu ve Meta’nın 2024 yılının ilk çeyreğinde çıkması beklenen Llama 3’ün GPT 4 kadar iyi olacağı düşünülüyor.

Diğer taraftan, kapalı kaynak modellerinin şeffaf olmaması ve Open AI, Microsoft ve Google gibi büyük oyunculara LLM’lerinin nasıl kullanılacağını ve hatta kimlerin kullanacağını belirleme gücü vermesi. Meta’nın baş yapay zeka bilimcisi LeCun’un da belirttiği gibi, kapalı kaynak modelleri yönetim kurullarının ve özel şirketlerin eline çok fazla güç veriyor ve Open AI’da gördüğümüz gibi bu durum kaçınılmaz olarak bozuluyor.

Eşler arası ağlar aracılığıyla yapay zekanın merkezsizleştirilmesi, pahalı veri merkezlerine veya güçlü özel şirketlere dayanmayan kapalı bir ekosistem yaratır.

Yapay Zeka Arama Sorunu

LLM’ler için web tarama özelliklerinin yayınlanmasından bu yana, bu yaklaşımın dezavantajları olduğunu gördük.

MSN gibi büyük oyuncuların bile kendi siteleri için yapay zeka tarafından üretilen içerikler kullanması, giderek daha fazla halüsinatif ve gerçeklere dayanmayan makalelere yol açtı. Arama motorları neyin sıralanacağını belirlerken yüksek alan adı otoritesinin yanı sıra bir dizi başka faktörü de dikkate aldığından, bu çıktı daha sonra Bing Chat gibi siteler tarafından döndürülüyor.

Hyperspace’in çözümü vektör tabanlı bir sıralama sistemidir. Google’ın PageRank algoritması hangi web sitelerinin genel olarak en iyi olduğunu sıralarken, Hyperspace’in yeni VectorRank’i, tüm web sitelerinin en iyi kısımlarını karıştırmak ve eşleştirmek için yapay zeka için özel olarak tasarlanmış vektör odaklı bir aramaya sahip ve LLM’ler için “bilgiye daha iyi erişim” sağladığını iddia ediyor.

Yapayzeka.news’in hiçbir güncellemesini kaçırmamak için bizi Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram‘ ve Whatsapp Kanalımız‘dan takip edin.