OpenAI Düşük Kaynaklı Diller İçin Yeni Yapay Zeka Modellerini Duyurdu

OpenAI, COBOL, Fortran ve Visual Basic gibi az kod ve dokümantasyona sahip düşük kaynaklı programlama dillerinde yazılım geliştirme ve modernizasyon süreçlerini destekleyen yeni model yeteneklerini tanıttı. Küresel çapta kritik altyapılarda kullanılan bu dillerdeki performansı ölçmek amacıyla MultiLangBench ve COBOL göç değerlendirmesi geliştirildi.

COBOL, çevrimiçi bankacılık sistemlerinin yüzde 40'ından fazlasını, yüz yüze kredi kartı işlemlerinin yüzde 80'ini ve ATM işlemlerinin yüzde 95'ini desteklerken; Fortran hava durumu tahminleri ve nükleer reaktör güvenlik analizlerinde kullanılıyor. Bu dillerin Python ve JavaScript gibi yaygın dillere kıyasla daha az kaynak barındırması, yapay zeka modelleri için önemli bir zorluk oluşturuyor.

İlerlemenini ölçülmesi için geliştirilen MultiLangBench, modellerin 20 farklı programlama dilinde sıfırdan SQLite uyumlu bir veritabanı motoru kurup kuramayacağını test ediyor. COBOL göç değerlendirmesi ise mevcut programların davranışlarını koruyarak başka bir dile taşınıp taşınamayacağını ölçüyor.

Yeni modeller her iki değerlendirmede de yüksek doğruluk ve düşük maliyet oranları sergiledi. MultiLangBench üzerinde GPT-6 Astra yüzde 87.4 test başarı oranına ulaşırken, GPT-6 Luna yüzde 40.3 başarı oranını daha düşük tahmini API maliyetiyle sağladı. COBOL göç testinde ise GPT-6.1 Sol düşük muhakeme çabasında yüzde 86.6, yüksek muhakeme çabasında ise yüzde 97.9 doğruluk oranına ulaştı.