Bittensor Eğitim Programındaki Önemli Adım, Chamath Palihapitiya ve Nvidia CEO'su Jensen Huang'ın Dikkatini Çekti

Nvidia CEO'sunun Desteğiyle Açık Kaynak Yapay Zeka İvmesi Artıyor

Chamath Palihapitiya, All-In Podcast'in bir bölümünde Bittensor'un Covenant-72B'sini öne çıkardı ve bunu, teorinin ötesine geçen merkezi olmayan yapay zekanın (AI) somut bir örneği olarak nitelendirdi. Bittensor, makine öğrenimi modelleri ve AI hesaplamalarının takas edildiği ve teşvik edildiği bir eşler arası pazar yeri kuran, merkezi olmayan, blok zinciri tabanlı bir ağ olarak çalışıyor.

Palihapitiya bu çabayı basit bir dille açıkladı: merkezi bir altyapı olmadan eğitilmiş, bunun yerine bağımsız katkıcıların oluşturduğu bir ağ tarafından desteklenen büyük ölçekli bir dil modeli (LLM). "Bir grup insanın fazla hesaplama gücüyle katkıda bulunduğu, tamamen dağıtılmış 4 milyar parametreli bir LLaMA modelini eğitmeyi başardılar," dedi ve bunu "oldukça çılgın bir teknik başarı" olarak nitelendirdi.

Karşılaştırma, tanıdık bir benzetmeyle sonuçlandı. Palihapitiya, dünya çapında atıl donanımı kullanan ilk dağıtık hesaplama projesine atıfta bulunarak, "Rastgele insanlar var ve her bir kişi küçük bir pay alıyor" diye ekledi.

Huang bu fikri reddetmedi. Bunun yerine, AI pazarının daha geniş bir çerçevesine odaklanarak, merkezi olmayan ve tescilli yaklaşımların birbirini dışlamadığını öne sürdü. Huang, “Bu iki şey A ya da B değil; hem A hem de B’dir” dedi. “Buna şüphe yok.”

Bu çift yönlü vizyon, AI içinde büyüyen bir bölünmeyi ve örtüşmeyi yansıtıyor. Bir tarafta ChatGPT, Claude ve Gemini gibi kapalı, son derece gelişmiş sistemler var. Diğer tarafta ise geliştiricilerin ve kuruluşların sistemleri belirli ihtiyaçlara göre özelleştirmelerine olanak tanıyan açık kaynaklı ve merkezi olmayan modeller var.

Huang, her iki yolu da gerekli gördüğünü açıkça belirtti. “Modeller bir teknolojidir, bir ürün değil,” diyen Huang, çoğu kullanıcının sıfırdan kendi sistemlerini oluşturmak yerine, gelişmiş, genel amaçlı sistemlere güvenmeye devam edeceğini belirtti.

Aynı zamanda, özelleştirmenin isteğe bağlı olmadığı sektörlere de işaret etti. Huang, “Kendi alan uzmanlıklarının… kontrol edebilecekleri bir şekilde yakalanması gereken birçok sektör var,” diye açıkladı ve “bunun ancak açık modellerden gelebileceğini” ekledi.

Bu açıklama, Bittensor’un uzmanlık alanına tam olarak uyuyor. Subnet 3 (Templar) aracılığıyla geliştirilen Covenant-72B, bugüne kadarki en büyük merkezi olmayan eğitim çalışmalarından birini temsil ediyor ve merkezi bir otorite olmaksızın standart internet bağlantıları üzerinden 70’ten fazla katılımcıyı koordine ediyor.

Teknik olarak, model sınırları zorluyor. 72 milyar parametre ile oluşturulmuş ve yaklaşık 1,1 trilyon token üzerinde eğitilmiş olan model, sıkıştırılmış iletişim protokolleri ve dağıtılmış veri paralelliği gibi yeniliklerden yararlanarak, geleneksel veri merkezlerinin dışında da eğitimin uygulanabilir olmasını sağlıyor.

Performans ölçütleri, bunun sadece deneysel bir çalışma olmadığını gösteriyor. Karşılaştırma sonuçları, onu yerleşik merkezi modellerle rekabet edebilecek bir konuma getiriyor; bu ayrıntı, projenin kripto para dünyasından dışındaki kitlelerin de dikkatini çekmesinin nedenini açıklamaya yardımcı oluyor.

Piyasa da bunu fark etti. Duyurunun ardından, Palihapitiya ve Huang'ın videosu sosyal medyada yayılmaya başladığından beri projenin TAO tokeni %24 değer kazandı.

Yine de Huang'ın yorumları, asıl hikayenin bir devrim değil, ikisi arasındaki bir arada var olma olduğunu gösteriyor. Özel AI sistemleri genel kullanıcılar için muhtemelen baskın olmaya devam edecek, açık ve merkezi olmayan modeller ise uzmanlaşmış, maliyet duyarlı veya egemenlik odaklı uygulamalarda rol üstlenecek.

Startup'lar için Nvidia CEO'su pragmatik bir yol haritası çizdi: açık olarak başlayın, ardından özel avantajları ekleyin. "Şu anda yatırım yaptığımız her startup önce açık kaynak kodlu, ardından özel modele geçiyor," dedi.

Diğer bir deyişle, AI'nın geleceği tek bir mimariye veya felsefeye ait olmayabilir. Her ikisini de kullanabilen ve ne zaman hangisini kullanacağını bilenlere ait olabilir.

SSS 🔎

• Bittensor’un Covenant-72B’si nedir?
  Merkezi bir altyapı olmadan, katkıda bulunanların oluşturduğu merkezi olmayan bir ağ üzerinden eğitilmiş, 72 milyar parametreli bir dil modeli.
• Jensen Huang, merkezi olmayan yapay zeka hakkında ne söyledi?
  Açık ve özel yapay zeka modellerinin bir arada var olacağını söyledi ve bu ilişkiyi, aralarında bir seçim değil, “A ve B” olarak tanımladı.
• Bu gelişme neden önemlidir?
  Bu, büyük ölçekli AI modellerinin geleneksel veri merkezlerinin dışında eğitilebileceğini göstererek, altyapı ihtiyaçlarına ilişkin varsayımları sorgulamaktadır.
• Bu, AI sektörünü nasıl etkiliyor?
  Merkezi platformların ve merkezi olmayan modellerin sektörler genelinde farklı roller üstlendiği hibrit bir geleceği destekliyor.