Aramizda
Aktif Üye
Kompakt AI güncellemesi: milyon dolarlık ceza, GPT-5, ScreenAI, trafik tahmini
Google için iyi
Reklamcılık
Fransız rekabet kurumu (Autorité de la Concurrence), Google'a bir kez daha ceza kesti. Grubun 250 milyon euro ödemesi gerekiyor. Haberler Online'dan Eva-Maria Weiß neden şunu açıklıyor:
Google, etkilenenlere haber vermeden kendi yapay zeka modellerini eğitmek için yayıncıların ve haber ajanslarının içeriğini kullandı. Üstelik bunu yapmaya hakkı olmasa da. Üstelik Fransa'da bunun için var olan otoriteye haber vermeden. Orada rekabet otoritesi yardımcı telif hakkı yasasını düzenler. Başlangıçta bu, Google'ın aramada gösterdiği önizlemelerle, yani bir makalenin birinin aradığını içerdiğini kanıtlaması gereken bir veya iki cümleyle ilgilidir. Google ve basın bu alıntıların nasıl telafi edileceği konusunda pazarlık yapıyor. Bunun adil olabilmesi için Google'ın ne kullandığını şeffaf bir şekilde açıklaması gerekiyor.
Yapay zeka eğitimi durumunda durum böyle değildi. Buna göre otorite artık Google'ı yayıncılara veto hakkını kullanma şansı vermediği için eleştiriyor. Bunun Google'a maliyeti şu anda 250 milyon euro. Bu aynı zamanda Google'ın Fransa'da ödemek zorunda olduğu ilk para cezası da değil. Son zamanlarda Google, adil müzakere yönündeki çeşitli taleplere uymadığı için 500 milyon euro ödemek zorunda kalmıştı. Yardımcı telif hakkı yasası, Google, Meta ve yayıncılar arasında sürekli tekrarlanan bir çekişme noktasıdır. Google ve Meta, bu makale önizlemelerini gösterdiklerinde insanların bağlantılara tıkladığını ve buna bağlı olarak sitelerin yayınlayabilecekleri reklamlardan para kazandığını söylüyor. Yayıncılar, Google ve Meta'nın yalnızca bu içeriği kullandıkları için çalıştığını söylüyor. Tüm yayıncılar içeriklerini Google aramadan kaldırsaydı, Google'ın artık pek bir faydası olmayacaktı. Ve Google, bağlantılar arasında reklam görüntüleyerek para kazanıyor.
Almanya'da bir tür geçici çözüm veya uzlaşma, Google'ın doğrudan işbirliği yaptığı yayıncılara para ödediği Google Haberler ve Google'ın Vitrin Haberleri'dir. Alman telif hakkı yasasına bakarsanız, Google'ın arama sonuçlarını görüntülemek için İnternet'i tarayabileceğini söyleyen bir bölüm vardır. Şimdi kastettikleri şey bu. Yapay zeka eğitimi, arama için tarayıcılarla eşittir. Bunun uygun olup olmadığına mahkemeler karar verecek.
GPT-5 yaz aylarında başlayabilir
Anonim kaynaklara göre OpenAI, yıl ortasında ChatGPT'nin GPT-5'li önemli ölçüde geliştirilmiş bir sürümünü yayınlamayı planlıyor. Bu kaynaklara göre, bazı kurumsal müşteriler en son modelin ve ilgili GPT iyileştirmelerinin demolarını zaten almış durumda. Bu nedenle GPT-5, Mart 2023'teki önceki GPT-4 sürümünden “önemli ölçüde daha iyi”. Özellikle GPT-4'ün tekrar tekrar tartışılan “tembelliği”, sürüm 5'te tarih olacak. GPT-4 son zamanlarda görevlerin yalnızca kısmen yürütülmesiyle daha sık fark edildi. Kaynaklara göre GPT-5 hala eğitim aşamasında ve piyasaya sürülmeden önce güvenlik açısından dahili olarak test edilecek. Her şeyden önce, yeni GPT'nin yapay zeka temsilcilerini görevleri özerk bir şekilde yürütmeleri için çağırma yeteneği etkileyici.
OpenAI CEO'su Sam Altman kısa süre önce şirketin bu yıl yeni, “şaşırtıcı” bir yapay zeka modeli başlatmayı planladığını doğruladı. Ancak OpenAI'nin GPT-5'i yayınlamadan önce yayınlayacak başka önemli şeyleri olduğunu da söyledi. Ancak GPT-4.5 Turbo ile ilgili arama motorları aracılığıyla sızdırılan bir OpenAI blog yazısı, Altman'ın GPT-5'in yakın olduğu izlenimini vermeyen açıklamalarına daha iyi uyuyor. Blog yazısının tanıtım metninde de Haziran 2024'te yapay zeka eğitimlerinin sona ereceğinden bahsediliyordu. OpenAI'nin yeni yapay zeka modelleri merakla bekleniyor. Özellikle bu, mevcut üretken yapay zekanın gerçekten önemli ölçüde daha iyi hale gelip gelemeyeceği sorusuna cevap verebilir.
Yapay zeka aslında ne kadar akıllı? Üretken yapay zekanın işimiz, boş zamanlarımız ve toplumumuz açısından ne gibi sonuçları var? Haberler'nin “Yapay Zeka Güncellemesi”nde The Decoder ile birlikte size hafta içi her gün en önemli yapay zeka gelişmelerine ilişkin güncellemeleri sunuyoruz. Cuma günleri uzmanlarla yapay zeka devriminin farklı yönlerini inceliyoruz.
Google, görüntü dili modeli ScreenAI'yi yayınladı
Gemma'nın ardından Google Research, ScreenAI ile başka bir yapay zeka modeli daha sundu. Haberler Developer'dan Wolf Hosbach, görüntü-dil modelinin mecazi dili anlamaya ve onu kullanılabilir hale getirmeye çalıştığını açıklıyor. Google'ın burada Screen AI ile yapmaya çalıştığı şey, Google Gemini veya OpenAI'nin GPT-4'ü gibi geniş bir dil modelini kullanarak artık infografikler veya Web arayüzleri gibi yapılandırılmış görüntülerden gelen verileri kullanmaktır. Ve Screen AI bu bilgileri çıkarmaya çalışıyor; bu infografikteki görsellerin içinde ne var? Bu web arayüzü ne anlama geliyor? Daha sonra bu verileri büyük dil modelinin kullanımına sunar.
Buradaki fikir, kullanıcıların aslında belirli sorular sorabilmesi ve ardından dil modelinin daha iyi yanıtlar vermek için örneğin infografiklerden ve web arayüzlerinden gelen bu bilgileri kullanabilmesidir. Bu aynı zamanda örneğin yüzeylerde gezinirken ters yönde de rol oynar. Verileri Screen AI ile analiz eden bir model, daha sonra örneğin daha ayrıntılı bilgi almak için tıklayarak veya örneğin arabadaki bir web sitesinin sesli kontrolü için tıklayarak bir yüzey üzerinde gezinebilir.
Yeni DevOps: Bulutta Yerel Yapay Zeka
Cloud Native Computing Foundation (kısaca CNCF) sizi geleneksel olarak Avrupa içi sergiye davet ediyor. 12.000'den fazla katılımcı Paris'teki KubeCon+CloudNativeCon Europe 2024'e doğru yola çıktı. Bu, bu etkinliği dünyanın en büyük açık kaynak konferansı haline getiriyor. Ve yapay zekanın büyük bir konu olması ve buna bağlı olarak yer kaplaması da şaşırtıcı değil.
En büyük anlaşmazlık noktaları, modellere ve hatta verilere erişim için lisanslar, araçlar için üreticinin bağımsızlığı ve BT güvenliğidir. Burada CNCF'ye ve topluluğa açık talep şudur: Lütfen yardım edin. Kubernetes ortamındaki iyi çalışmaları tekrarlıyor ancak bu sefer yapay zekaya ve onun gereksinimlerine göre uyarlandı. İkinci inşaat sahası GPU kümesi sınırlarının ötesinde ölçekleniyor. Kubernetes burada hâlâ başlangıç aşamasında. Üçüncüsü, AI çalışma adımlarını konteynerler ve bölmeler arasında bölmektir. Bu prensipte işe yarar ancak entegrasyonun daha iyi olması ve örneğin bir düğümdeki arızanın daha hızlı tespit edilmesi gerekir.
Sonuçta, geçen yılın Ekim ayından bu yana yapay zeka konusunda ayrı bir çalışma grubu var: CNCF Bulut Yerel Yapay Zeka Çalışma Grubu. Konferansta ilk tanıtım yazısını yayınladı. Neredeyse 30 sayfada yapay zekanın mevcut durumu, bulut tabanlı ortamdaki teknolojilerin kalan boşlukları nasıl kapatabileceği ve ufukta ne gibi gelişmelerin olduğu anlatılıyor.
Excel'deki GPT-2, dil modellerini anlaşılır hale getirir
Yazılım geliştiricisi Ishan Anand, GPT-2 Small dil modelini bir Excel dosyasına paketledi. Amacı, geliştirici olmayanlara, Transformer mimarisini temel alan modern Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) nasıl ayrıntılı olarak çalıştığını göstermektir. GPT-2 dil modeline sahip Excel dosyasının boyutu yaklaşık 1,2 GB'dir ve Windows'ta en son Excel sürümünü gerektirir. Dosya boyutu programın donmasına neden olabileceği için macOS'ta kullanılmaması konusunda uyarıyoruz. Anand'a göre dil modeli, bulut hizmetlerine veya Python komut dosyalarına erişim olmaksızın, tamamen yerel olarak yalnızca Excel'in kendi işlevleriyle çalışıyor. Ancak işlem pek kullanışlı değil: kullanıcılar kelimeleri belirli bir hücreye girebilir ve yaklaşık bir dakika sonra başka bir hücrede bir sonraki en olası kelimeyi görebilir.
Çeşitli tabloları kullanarak arka planda işlem sırasında tam olarak neler olduğunu anlayabilirsiniz. Anand, Transformer mimarisinin temelini oluşturan kavramları net ve etkileşimli hale getirmek istediğini açıkladı. Bir dil modeli genellikle bir Excel dosyası için çok uygundur çünkü esas olarak matematiksel işlemlerden oluşur. Ayrıca tablo görünümü, “düşünce zinciri” yönlendirmesi gibi tekniklerin performansı neden artırdığını anlamak için de kullanılabilir. Bağlantıları tanımak için modele daha fazla alan veya daha fazla “geçit” verirler. GPT-2, 2019'da piyasaya sürüldüğünde bir dönüm noktası olarak kabul edildi. Excel sürümü, tam modeldeki 1,5 milyar parametre yerine 124 milyonluk “küçük” GPT-2-Small'ı kullanıyor. Günümüzün GPT-4 düzeyindeki modelleri genellikle 100 milyardan fazla parametre içerir.
Üretken yapay zeka trafiği tahmin etmeyi amaçlıyor
Otonom sürüş konusunda uzmanlaşmış start-up Waabi, diğer yol kullanıcılarının sonraki hareketlerini tahmin etmek için yeni bir yapay zeka modeli kullanmak istiyor. Yalnızca makine öğrenimi değil aynı zamanda bu segmentte bir yenilik olan üretken yapay zeka da kullanılacak. Copilot4D adı verilen sistem, nesnelere olan mesafeyi ölçmek için ışık kullanan LIDAR sensörlerinden gelen verilere dayanarak eğitildi.
Modele bir durum verirseniz – örneğin, bir sürücü dikkatsizce yüksek hızda otoyola girerse, bölgedeki diğer araçların nasıl hareket edeceğini tahmin eder. Amaç, 5 ila 10 saniyelik geleceğe bakan, bu durumda örneğin bir yığılmayı tahmin eden bir LIDAR ekranı üretmektir. Copilot4D'nin ilk sürümü şu anda mevcut. Patron Raquel Urtasun'a göre Waabi, Teksas'taki otonom kamyonlardan oluşan bir test filosunda kullanılacak daha hassas sistemler üzerinde çalışıyor; bu sistemlerde sürüş yazılımı daha sonra belirli durumlara nasıl tepki vereceğine karar veriyor.
(igr)
Haberin Sonu