Yapay Zeka Akıl Yürütme Modellerindeki İlerlemelerin Yavaşlaması Bekleniyor
Kâr amacı gütmeyen bir yapay zeka araştırma enstitüsü olan Epoch AI'ın yeni bir analizine göre, yapay zeka akıl yürütme modellerinde görülen hızlı performans artışları yakında durağanlaşabilir. Rapor, bir yıl içinde, muhtemelen 2026 kadar erken bir tarihte, ilerlemenin önemli ölçüde yavaşlayabileceğini öne sürüyor.
Akıl Yürütme Modeli Eğitim Zorlukları
OpenAI'ın o3'ü gibi akıl yürütme modelleri, son zamanlarda yapay zeka kıyaslamalarında, özellikle matematik ve programlamada önemli gelişmeler gösterdi. Bu modeller, karmaşık sorunları çözmek için artan işlem gücünden yararlanıyor, ancak bu, artan işlem süresi pahasına geliyor.
Akıl yürütme modellerinin geliştirilmesi, geleneksel bir modelin geniş veri kümeleri üzerinde eğitilmesini ve ardından pekiştirmeli öğrenmenin uygulanmasını içerir. Bu teknik, modele geri bildirim sağlayarak problem çözme yeteneklerini geliştirir.
Epoch AI, önde gelen yapay zeka laboratuvarlarının henüz pekiştirmeli öğrenme aşamasına uygulanan işlem gücünü maksimuma çıkarmadığını vurguluyor. Ancak bu değişiyor. OpenAI'ın, o3 için selefi o1'e kıyasla on kat daha fazla işlem gücü kullandığı bildiriliyor ve bu artışın büyük bir kısmı muhtemelen pekiştirmeli öğrenmeye ayrılmış. OpenAI araştırmacısı Dan Roberts ayrıca gelecek planlarının pekiştirmeli öğrenmeye öncelik verdiğini ve işlem kaynaklarını önemli ölçüde artıracağını belirtti.
Bu eğilime rağmen, Epoch AI, pekiştirmeli öğrenmeye ne kadar işlem gücünün etkili bir şekilde uygulanabileceği konusunda bir sınır olduğunu savunuyor.
Epoch analisti Josh You, standart yapay zeka modeli eğitim performansının yıllık olarak dört katına çıkarken, pekiştirmeli öğrenme kazanımlarının her 3-5 ayda bir on kat arttığını açıklıyor. Akıl yürütme modeli eğitim ilerlemesinin 2026 yılına kadar genel yapay zeka gelişmeleriyle uyumlu hale geleceğini tahmin ediyor.
İşlem Gücünün Ötesindeki Potansiyel Engeller
Epoch AI'ın analizi, yapay zeka şirketi yöneticilerinin varsayımlarına ve kamuoyu açıklamalarına dayandığını kabul ediyor. Ayrıca, yüksek araştırma genel giderleri gibi işlem gücünün ötesindeki zorlukların, akıl yürütme modelinin ölçeklenmesini engelleyebileceğini vurguluyor.
“Araştırma için gereken kalıcı bir genel gider varsa, akıl yürütme modelleri beklendiği kadar ölçeklenmeyebilir,” diye yazıyor You. “Hızlı işlem ölçeklendirme, akıl yürütme modeli ilerlemesinde potansiyel olarak çok önemli bir bileşendir, bu nedenle bunu yakından takip etmeye değer.”
Akıl yürütme modeli geliştirmedeki sınırlamaların potansiyeli, bu modellere büyük yatırım yapan yapay zeka endüstrisinde endişelere yol açıyor. Mevcut araştırmalar, yüksek işletme maliyetleri ve bazı geleneksel modellere kıyasla "halüsinasyonlara" (yanlış veya anlamsız çıktılar üretme) eğilim gibi dezavantajlara zaten işaret ediyor.
