Teknoloji haberleri sitesi The Information'ın kaynaklarına dayandırdığı haberine göre, Orion, firmanın önceki modeli GPT-4 ile hemen hemen aynı seviyede kalmış durumda. Bu durum, yapay zeka dünyasında büyük bir heyecan yaratmış olsa da, modelin geliştirilmesinde öngörülen ilerlemelerin sınırlı kaldığına işaret ediyor.
Orion'daki İyileştirmeler Yetersiz Kaldı
Orion’un, GPT-3 ile GPT-4 arasındaki iyileştirmeler kadar belirgin gelişmeler sunmadığı ifade ediliyor. Özellikle programlama gibi alanlarda önceki modellerin gerisinde kalan Orion’un, sadece dil yetenekleri konusunda bazı küçük iyileştirmeler sunduğu belirtiliyor.
- Veri Merkezi Maliyetleri: Yeni modelin çalıştırılması, önceki sürümlere kıyasla daha pahalı olabilir.
- Sentetik Verilerin Kullanımı: Orion’ın, OpenAI'nin yeni "akıl yürütme" modeli o1 ve sentetik verilerden faydalandığı iddia ediliyor. Ancak, uzmanlar bu yaklaşımın modelin "belirli yönlerden eski modellere benzemesi" riskini taşıdığını vurguluyor.
Yapay Zekanın Geleceği İçin Uyarılar
OpenAI araştırmacılarına göre, Orion’daki iyileştirmelerin yetersiz kalmasının temel nedeni, yüksek kaliteli eğitim verilerinin eksikliği. Kamuya açık verilerin büyük bir kısmı zaten kullanıldığı için, şirketler eğitim verisi sağlama konusunda zorluklarla karşılaşıyor. Bu durum, yapay zekanın gelişiminin gelecekte nasıl şekilleneceğine dair önemli sorulara yol açıyor.
Bir çözüm olarak, OpenAI'nin "Temeller Ekibi" tarafından sentetik veri kullanımı öneriliyor. Bu, modelin kendi ürettiği eğitim materyallerine dayanarak ilerlemesini sağlayabilir. Ancak bu yaklaşımın, modelin gerçek dünya verilerine uygunluk sağlamasını engelleme riski bulunuyor.
Sektördeki Genel Yavaşlama
Yapay zeka alanında, büyük dil modellerinin (LLM) ilerlemesinde bir yavaşlama olduğu, sektör genelinde beklenen bir durumdu. OpenAI dışında, Google’ın Gemini 2.0 ve Anthropic’in Opus 3.5 modellerinin de beklentilerin gerisinde kaldığı bildirildi. Bu, teknoloji dünyasında, yapay zekanın geleceği için endişeleri artıran bir gelişme olarak öne çıkıyor.
Sentetik Verilerin Riskleri ve Veri Sorunları
Sentetik veri, yapay zekanın daha etkili ve proaktif olmasını sağlamak için kullanılan veriler olsa da, bu verilerin kalitesi gerçek dünya verilerinin karmaşıklığından yoksun olabilir. Forbes’a göre, bu tür verilerle eğitilen modellerin, gerçek dünya senaryolarında beklenen performansı göstermemesi riski bulunuyor.
Telif Hakları Sorunu ve Medya İşbirlikleri
OpenAI için bir diğer zorluk, internetteki içeriklerin telif haklarıyla ilgili sorunlar. Medya kuruluşları, OpenAI ve büyük yatırımcıları Microsoft’a, telif hakları ödenmeden kullanılan içerikler nedeniyle dava açmıştı. Bu davalar sonrası OpenAI, büyük medya kuruluşlarıyla anlaşmalar yaparak, içerik kullanımında yasal sorunları çözmeye çalıştı.
Veri Doygunluğu: Son Sınır?
Kurumsal yazılım şirketi Databricks’in kurucu ortağı Ion Stoica, "Gerçek veriler sentetik verilerden daha faydalıdır," diyerek, büyük dil modellerinin performansında bir duraklama noktasına gelindiği görüşünü dile getirdi. Bu, yapay zekanın gelişimindeki doğal bir engel olarak yorumlanabilir.
OpenAI'nin Orion modelinin gerisinde kalan bu gelişmeler, yapay zekanın geleceği ve özellikle veri kullanımı konusunda önemli soruları gündeme getiriyor.
