Stanford Öğrencilerinin Yapay Zeka Modeli Teknoloji Topluluğunda Dikkat Çekiyor
Stanford Üniversitesi’nde bilgisayar bilimleri öğrencilerinden oluşan bir ekip, yapay zeka modeli Llama 3-V ile teknoloji endüstrisinde dalgalar yaratmıştır. Aksh Garg, Siddharth Sharma ve Mustafa Aljadery tarafından geliştirilen ve bağlantıları belirsiz olan Llama 3-V, geçen hafta yayımlanmasının ardından yüksek performansıyla dünya çapında dikkat çekmiş ve araştırma ekibi tarafından önde gelen yapay zeka modelleri için ciddi bir rakip olarak ilan edilmiştir.
İmpressive Bütçe Yapay Zeka ile İftira Kanıtı
Popüler yapay zeka platformu Hugging Face üzerinde ilk beş trend arasında yer almayı başaran Llama 3-V’nin kutlamaları kısa kesilmiştir. Modelin Thanh Hoa Üniversitesi Dil İşleme Laboratuvarı ve Beijing merkezli AI başlangıcı ModelBest tarafından iş birliğiyle oluşturulan MiniCPM-Llama3-V 2.5’in bir replikası olduğu yönünde suçlamalar ortaya çıkmıştır.
Llama 3-V’nin hem yapısı hem de kodu, öncüsü ile neredeyse aynı olduğu açık kaynak platformu GitHub’ta ortaya çıkmıştır. ModelBest’in kurucu ortağı Liu Zhiyuan, WeChat üzerinden, Stanford ekibinin projeyi kopyaladığına dair güçlü şüphelerini dile getirmiştir.
MiniCPM-Llama3-V 2.5’in dikkat çeken özelliklerinden biri, halka açıklanmamış bir antik Çince karakterleri tanıma yeteneği setidir. İki model arasındaki karakter tanıma hatalarının eşleşmesi suçlamaları daha da körüklemiştir.
Özür Dileyici Tutum Stanford Araştırmacılardan
Garg ve Sharma, Pazartesi günü yaptıkları açıklamada MiniCPM-Llama3-V 2.5 ile dikkat çeken benzerlikleri kabul etmiş ve orijinal yazarlara özür dilemişlerdir. Ayrıca Aljadery’nin projenin kodlamasından sorumlu olduğunu ve kaynak doğrulamanın başarısızlığından dolayı suçlandıklarını açıklamışlardır.
Bu olay, özellikle Çin’de çevrimiçi olarak oldukça yankı uyandırmıştır. Stanford AI Laboratuvarı’ndan Profesör Christopher Manning, taklitçiliği bir rezillik olarak eleştirmiştir. Olay, Çin’in AI’daki ilerlemeleri hakkında araştırmacılar tarafından da kabul edilen Google DeepMind’den Lucas Beyer gibi kişiler tarafından yorumlanarak Çin asıllı olması nedeniyle MiniCPM-Llama3-V 2.5’in istenen dikkati çekmediğine dikkat çekilmiştir.
Çin yapay zeka modelleri ile önde gelen Batı projeleri arasındaki farkı kabul ederek, Liu Zhiyuan Çin’in AI sektöründe son on yılda attığı önemli adımlara vurgu yapmıştır. Bu tartışma, bilimsel araştırmalarda etik endişeleri artırmakla kalmamış, aynı zamanda Çin’in AI teknolojisi alanındaki rekabetçi manzaradaki hızlı ilerlemesini de ortaya koymuştur.
Anahtar Sorular ve Cevaplar:
1. Yapay Zeka geliştirme sürecinde ithalatın sonuçları nelerdir? Yapay Zeka’daki ithalat, güven kaybına, potansiyel hukuki sorunlara, itibarın zarar görmesine ve orijinal yeniliğin engellenmesine yol açabilir. Bu, bilimsel topluluğun itibarını ve bütünlüğünü zayıflatır.
2. Geliştiriciler nasıl sağlayabilirler ki AI modelleri özgün olsun? Ekipler geniş kapsamlı literatür taraması yapabilir, ithalat tespit yazılımı kullanabilir, geliştirme sürecini özenle belgeleyebilir ve varolan çalışmaya dayanırken uygun şekilde atıfta bulunabilirler.
3. Neden Çin yapay zeka modelleri çok dikkat çekmiyor olabilir? Faktörler arasında dil engelleri, jeopolitik konular ve Batı gelişmelerini lehine olan teknoloji topluluğundaki önyargılar yer alabilir.
Anahtar Zorluklar ya da Tartışmalar:
– Etik Endişeler: Bu tür suçlamalar, AI geliştirme sürecinde bulanıklaşabilecek etik çizgileri vurgular, zira fikri mülkiyet haklarının ihlal edilebileceği potansiyel olarak mevcuttur.
– AI’de Şeffaflık: Önceki çalışmalar üzerine inşa edilen bir alanda orijinalliğin nasıl ölçüldüğü hakkındaki tartışma devam etmektedir ve AI geliştirme sürecinin ne kadarının açık kaynak olarak paylaşılması gerektiği üzerine de tartışmalar devam etmektedir.
Avantajlar: Llama 3-V, küçük ekiplerin önemli katkılar yapabilme kabiliyetini göstermektedir, bu da AI araştırmalarını demokratize edebilir potansiyel taşımaktadır. Bir model başarılı olursa, hızla uluslararası tanıma ulaşabilir.
Dezavantajlar: Olay, köşelerin kesilmesiyle ilişkilendirilen riskleri yansıtmaktadır. İftira suçlamaları, araştırmacıların ve kurumlarının inandırıcılığına geri dönüşü olmayan zararlar verebilir.
AI’ye ilişkin konularla ilgili daha fazla bilgi için aşağıdaki web sitelerini ziyaret etmeyi düşünebilirsiniz:
– Association for Computational Linguistics
– Google AI
– DeepMind
– Facebook AI Research
– OpenAI
Lütfen belirtilen bağlantıların yalnızca ana alan adresleri olduğunu ve bilgi kesim tarihi itibariyle geçerli olduklarını unutmayın.
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br