Source article: DeepSeek and the Coming AI Cambrian Explosion | by the New SingularityNet | SingularityNET
Translation by: Faruk
Dework task: https://app.dework.xyz/singularitynet-ambas/test-38287?taskId=b47f67f5-d21d-4599-b7a1-62c71ab421d4
Community review: Please leave comments below about translation quality or like this post if it is well translated
DeepSeek ve Yaklaşan Yapay Zeka Kambriyen Patlaması
İçindekiler
Dr. Ben Goertzel’in makalesi
CEO, Yapay Süper Zeka İttifakı
DeepSeek’e duyulan heyecan anlaşılabilir - ancak gördüğüm tepkilerin çoğu oldukça yersiz hissettiriyor. DeepSeek, LLM alanında önemli bir verimlilik kazanımını temsil ediyor ve bu da LLM uygulamalarının doğası ve ekonomisi üzerinde büyük bir etkiye sahip olacak. Ancak, yapay genel zekada (AGI) temel bir atılımı veya AI inovasyonunun ağırlık merkezinde temel bir değişimi işaret etmiyor. Bozucu bir paradigma değişiminden ziyade beklenen bir yörüngede ani bir sıçrama.
Verimlilik Eğrisi Boyunca Yarış
DeepSeek’in etkileyici başarısı, teknolojik ilerlemenin daha geniş tarihsel örüntüsünü yansıtıyor. 1990’ların başlarında, üst düzey bilgisayar grafikleri oluşturma süper bilgisayarlar gerektiriyordu; şimdi, akıllı telefonlarda yapılıyor. Bir zamanlar pahalı bir niş uygulama olan yüz tanıma, artık bir emtia özelliği. Aynı ilke, büyük dil modelleri (LLM’ler) için de geçerlidir. Sürpriz, ilerlemenin doğası değil, hızdır.
Üstel teknolojik büyümeye dikkat edenler için bu şaşırtıcı değil. Teknolojik Tekillik kavramı, özellikle yapay zeka gibi otomatik keşif ve icat alanlarında hızlanan değişimi öngörüyor. Tekilliğe yaklaştıkça, atılımlar giderek daha hızlı görünecek. DeepSeek, bu gelişen megatrenddeki birçok andan sadece biri.
DeepSeek’in Mimari Yenilikleri: Etkileyici, Ancak Yeni Değil
DeepSeek’in temel başarısı, AI mimarisini yeniden tanımlamaktan ziyade verimliliği optimize etmesinde yatmaktadır. Uzmanların Karışımı (MoE) modeli, AI araştırmalarında yıllardır kullanılan köklü bir topluluk öğrenme tekniğinin yeni bir ayarlamasıdır. DeepSeek’in özellikle iyi yaptığı şey, hesaplama maliyetlerini en aza indirmek için MoE’yi diğer verimlilik hileleriyle birlikte iyileştirmekti:
- Parametre Verimliliği : DeepSeek’in MoE tasarımı, 671 milyar parametresinin yalnızca 37 milyarını aynı anda etkinleştirir. Bu, geleneksel LLM’lerin hesaplama gücünün yalnızca 1/18’ini gerektirdiği anlamına gelir.
- Muhakeme İçin Takviyeli Öğrenme : DeepSeek’in R1 modeli, manuel mühendislik yerine takviyeli öğrenme yoluyla düşünce zinciri muhakemesini geliştirir.
- Çoklu Jeton Eğitimi : DeepSeek-V3, birden fazla metin parçasını aynı anda tahmin edebilir ve bu sayede eğitim verimliliğini artırır.
Bu optimizasyonlar DeepSeek modellerinin hem eğitim hem de çıkarım açısından OpenAI veya Anthropic gibi rakiplerinden çok daha ucuz olmasını sağlar . Bu önemsiz bir başarı değil; yüksek kaliteli LLM’leri daha erişilebilir hale getirmek için büyük bir adım. Ancak yine de bu, AGI’ye doğru kavramsal bir sıçrama değil, yıldız gibi bir mühendislik geliştirmesidir.
Açık Kaynak Yazılımın Bilinen Gücü
DeepSeek’in en büyük hamlelerinden biri modelini açık kaynaklı hale getirmektir. Bu, OpenAI, Anthropic ve Google’ın duvarlı bahçe stratejilerine keskin bir tezat oluşturmaktadır ve Meta’nın Yann LeCun’una bir selam niteliğindedir. Açık kaynaklı AI, hızlı inovasyonu, daha geniş bir benimsemeyi ve kolektif iyileştirmeyi teşvik eder. Tescilli modeller firmaların daha fazla doğrudan gelir elde etmesine olanak tanırken, DeepSeek’in yaklaşımı daha merkezi olmayan bir AI geleceğiyle uyumludur; araçların daha fazla araştırmacı, şirket ve bağımsız geliştirici tarafından kullanılabildiği bir gelecek.
DeepSeek’in arkasındaki hedge fonu HighFlyer, açık kaynaklı AI’nın yalnızca felsefe ve dünya için iyi şeyler yapmakla ilgili olmadığını; aynı zamanda iyi bir iş olduğunu biliyor. OpenAI ve Anthropic, araştırma ve para kazanma arasında denge kurmakta zorlanıyor. DeepSeek’in R1’i açık kaynaklı hale getirme kararı, hizmetlere, kurumsal entegrasyona ve ölçeklenebilir barındırmaya dayalı farklı bir ekonomik modele olan güveni gösteriyor. Ayrıca küresel AI topluluğuna rekabetçi bir araç seti sunarak Amerikan Büyük Teknoloji hegemonyasının etkisini azaltıyor.
Yapay Zeka Yarışında Çin’in Rolü
Batı’daki bazıları DeepSeek’in atılımının Çin’den gelmesine şaşırdı. Ben çok şaşırmadım. Çin’de on yıl geçirmiş biri olarak, yapay zeka araştırmalarına yapılan yatırımın ölçeğine, artan sayıda doktora derecesine ve yapay zekayı hem güçlü hem de maliyet açısından verimli hale getirmeye yönelik yoğun odaklanmaya ilk elden tanık oldum. Çin’in Batı’dan bir yeniliği alıp onu verimlilik ve ölçek açısından hızla optimize etmesi bu ilk sefer değil.
Ancak, bunu yalnızca jeopolitik bir mücadele olarak görmektense, daha küresel olarak entegre bir AI manzarasına doğru atılmış bir adım olarak görüyorum. Faydalı AGI’nin milliyetçi silolardan ziyade açık iş birliğinden ortaya çıkma olasılığı çok daha yüksektir. Tek bir ülke veya şirketin tekelinden ziyade merkezi olmayan, küresel olarak dağıtılmış bir AGI geliştirme çabası, AI’nın tüm insanlığa hizmet etmesini sağlama konusunda bize daha iyi bir şans verir.
DeepSeek’in Daha Geniş Etkileri: LLM’lerin Ötesindeki Gelecek
DeepSeek etrafındaki abartı büyük ölçüde maliyet etkinliği ve LLM pazarı üzerindeki etkisine odaklanıyor. Ancak şimdi her zamankinden daha fazla, bir adım geri çekilip daha büyük resmi düşünmemiz gerekiyor.
- LLM’ler AGI’nin Geleceği Değil
- Transformatör tabanlı modeller ekonomik görevleri otomatikleştirebilir ve çeşitli endüstrilere entegre olabilirken, yerleşik kompozisyonel soyutlama ve kendi kendine yönlendirilen akıl yürütme gibi temel AGI yeteneklerinden yoksundur.
- AGI önümüzdeki on yıl içinde ortaya çıkarsa, tamamen transformatör tabanlı olması pek olası değildir. OpenCog Hyperon ve nöromorfik hesaplama gibi alternatif mimariler, gerçek genel zekaya ulaşmak için daha temel olabilir.
- LLM’lerin Meta Haline Gelmesi Yapay Zeka Yatırımını Değiştirecek
- DeepSeek’in verimlilik kazanımları, LLM’lerin bir meta haline gelme eğilimini hızlandırıyor. Maliyetler düştükçe, yatırımcılar AI inovasyonunun bir sonraki sınırına bakmaya başlayabilir.
- Bu, transformatörlerin ötesinde AGI mimarilerine, alternatif AI donanımlarına (örneğin, ilişkisel işlem birimleri, nöromorfik çipler) ve merkezi olmayan AI ağlarına fon sağlayabilir.
- Merkeziyetsizlik Yapay Zeka’nın Geleceğini Şekillendirecek
- Yapay zeka alanı, gizliliğe, birlikte çalışabilirliğe ve kullanıcı kontrolüne öncelik veren merkezi olmayan mimarilere doğru kayıyor.
- DeepSeek’in verimlilik kazanımları, SingularityNET ve ASI Alliance gibi merkezi olmayan ağlarda yapay zeka modellerinin dağıtımını kolaylaştırarak merkezi teknoloji devlerine olan bağımlılığı azaltıyor.
DeepSeek’in Yapay Zeka Kambriyen Patlamasındaki Rolü
DeepSeek, AI verimliliğinde önemli bir dönüm noktasını temsil ediyor, ancak AGI gelişiminin temel yörüngesini yeniden yazmıyor. Öngörülebilir bir eğri boyunca ani bir hızlanma, bir paradigma değişimi değil. Yine de, AI ekosistemi üzerindeki etkisi önemli:
- OpenAI ve Anthropic gibi mevcut şirketlere iş modellerini yeniden düşünmeleri yönünde baskı yapıyor.
- Yüksek kaliteli yapay zekanın daha erişilebilir ve uygun fiyatlı olmasını sağlar.
- Bu durum, Çin’in ileri düzey yapay zeka geliştirme alanındaki varlığının arttığını gösteriyor.
- Yapay zekada üstel ilerlemenin kaçınılmazlığını pekiştiriyor.
En önemlisi, DeepSeek’in başarısı, AGI geliştirmenin yalnızca dönüştürücüleri ölçeklendirmekle ilgili olmadığını hatırlatmalı. Gerçekten insan seviyesinde AGI inşa etmeyi hedefliyorsak, günümüz modellerini optimize etmenin ötesine geçmeli ve temelde yeni yaklaşımlara yatırım yapmalıyız.
Tekillik hızla geliyor—ancak bunun faydalı olmasını istiyorsak, merkezsiz, küresel ve açık kalmasını sağlamalıyız. DeepSeek AGI değil, ancak dönüştürücü bir AI geleceğine doğru daha geniş bir dansta heyecan verici bir adım.