Yapay zeka modellerinde işlem maliyetlerini düşüren yeni mimari geliştirildi
Yeni geliştirilen yapay zeka mimarisi, metin tabanlı akıl yürütme yerine gizli hesaplama yaparak işlem maliyetlerini 11 kat düşürüyor.
Atlas Newsdesk ·
Yapay zeka modellerinin akıl yürütme süreçlerinde metin tabanlı token kullanımı yerine gizli hesaplama yöntemine geçilmesi, işlem maliyetlerini önemli ölçüde düşürüyor. Yeni geliştirilen BDH-CQ modeli, ara adımları metne dönüştürmeden doğrudan nihai sonuca odaklanarak işlem gücü tasarrufu sağlıyor.
Söz konusu model, 150 milyon parametre ile karmaşık bilişsel testlerde verimlilik rekoru kırdı. Mevcut büyük dil modellerine kıyasla 11 kat daha düşük maliyetle çalışan sistem, görev başına 0,1 sentin altında bir maliyetle işlem yapabiliyor.
Bu mimari yaklaşım, yapay zeka ölçeklendirmesinde parametre sayısından ziyade hesaplama verimliliğine odaklanan yeni bir dönemi işaret ediyor. Geliştiriciler, teknolojinin siber güvenlik gibi yüksek işlem gücü gerektiren alanlarda kritik bir maliyet avantajı sağlayacağını öngörüyor. Modelin parametre kapasitesinin 600 milyara çıkarılması ve daha karmaşık test süreçlerine dahil edilmesi planlanıyor.