Eski OpenAI Araştırmacısından Yazılım Otomasyonuna Odaklanan Yeni Yapay Zeka Modeli

Serdar HocamYazar & Editör

Eski OpenAI araştırmacısı Diogo Almeida'nın kurduğu TypeSafe AI, metin üretmek yerine kalibre edilmiş kararlar sunan Jev modelini tanıttı.

◉ 0 okunma
A new kind of AI model from a ChatGPT inventor is thrilling developers | TechCrunch

OpenAI bünyesinde ChatGPT ve pekiştirmeli öğrenme çalışmalarında yer alan Diogo Almeida, yapay zeka alanındaki dil optimizasyonu odaklı yaklaşımlardan duyduğu hayal kırıklığı sonucunda iki yıl önce TypeSafe AI şirketini kurdu ve Jev adlı yeni modelini duyurdu.

TypeSafe AI ve Jev Modelinin Ortaya Çıkışı

Eski OpenAI araştırmacısı Diogo Almeida, insan dili optimizasyonunun otomasyon süreçlerinde tam anlamıyla yeterli olmadığını fark ederek iki yıl önce OpenAI'dan ayrıldı ve TypeSafe AI şirketini hayata geçirdi.

Şirket bu hafta, büyük dil modeli olmayan ve metin üretmek yerine olasılıklar ile kalibre edilmiş kararlar üreten transformer tabanlı yeni Jev modelini piyasaya sürdü.

Jev Modelinin Çalışma Prensibi ve Avantajları

Geleneksel büyük dil modellerinden farklı olarak Jev, kullanıcıların çıktıları önceden tanımlaması sayesinde metin çıktısı vermez ve bu sayede halüsinasyon görme ihtimalini ortadan kaldırır.

Olasılıklar ve kalibre edilmiş kararlar üretecek şekilde tasarlanan bu yeni model, düşük maliyetli ve hızlı yapısıyla yazılım geliştiricilerin büyük ilgisini çekmeyi başardı.

Yazılım Dünyasında Gerçek Dünya Testleri

Vercel şirketi, güvenlik sınıflandırma süreçlerinde OpenAI modeli yerine Jev modelini entegre etti ve daha yüksek doğruluk oranıyla birlikte 5 ila 18 kat daha hızlı sonuçlar elde etti.

Bir diğer şirket olan Bryo AI ise e-posta sınıflandırma süreçlerinde Jev modelini Gemini ile karşılaştırarak modelin maliyet avantajını ve sunduğu gerçek olasılık skorlarını doğruladı.

Eğitim Süreci ve Diğer Modelleri Destekleme Kapasitesi

Jev, iktisatçı William Stanley Jevons'ın anısına isimlendirilmiş olup, tamamen sentetik veriler üzerinde kalibre edilmiş kararlardan pekiştirmeli öğrenme tekniğiyle eğitilmiştir.

Bu model ayrıca ajan izlerini denetleyerek, güvenlik açıklarını önleyerek ve model yönlendirmesini düşük maliyetle gerçekleştirerek büyük dil modellerini destekleme yeteneğine de sahiptir.