01.ai'nin kurucusu ve eski Google Çin Başkanı Lee Kai-Fu, anakaradaki şirketlerin daha az miktarda veri üzerinde eğitilen, daha az işlem gücü ancak optimize edilmiş donanım gerektiren modeller oluşturarak maliyetleri azalttığını söyledi.

UC Berkeley SkyLab ve LMSYS tarafından yakın zamanda açıklanan sıralamalara göre, 01.ai adlı girişimin Yi-Lingtning modeli, x.AI'nin Grok-2 modeliyle birlikte OpenAI ve Google'ın ardından üçüncü sırada yer aldı. Bu sıralama, kullanıcıların sorgu yanıtlarına verdikleri puanlara dayanmaktadır.

2d82e5b153faa85bf01e3f82affa4e298ec4f24e.avif.jpg
Yapay zeka operasyonlarının maliyetini düşürmek, Çin'in ABD ile rekabet etmesinin bir yoludur. Fotoğraf: FT

01.ai ve DeepSeek, ucuz ve yüksek vasıflı iş gücü istihdam ederken, modelleri eğitmek için daha küçük veri kümelerine odaklanma stratejisini benimseyen anakara yapay zeka şirketleridir.

FT, Yi-Lightning'in çıkarım maliyetinin milyon token başına 14 sent olduğunu, OpenAI'nin GPT o1-mini'sinin ise 26 sent olduğunu belirtti. Bu arada, GPT 4o'nun milyon token başına maliyeti 4,40 dolara kadar çıkıyor. Bir yanıt oluşturmak için kullanılan token sayısı, her sorgunun karmaşıklığına bağlı.

Yi-Lightning kurucuları, şirketin farklı kullanım durumları için ince ayar yapmadan önce "ilk eğitime" 3 milyon dolar harcadığını açıkladı. Lee, hedeflerinin "en iyi modeli oluşturmak" değil, "5-10 kat daha ucuz" rekabetçi bir model oluşturmak olduğunu söyledi.

01.ai, DeepSeek, MiniMax ve Stepfun'un uyguladığı yönteme "uzman modelleme" adı veriliyor. Bu yöntem, alan bazlı veri kümeleri üzerinde eğitilmiş birden fazla sinir ağının birleştirilmesi anlamına geliyor.

Araştırmacılar, bu yaklaşımı büyük veri modelleriyle aynı düzeyde zekâya, ancak daha az bilgi işlem gücüyle ulaşmanın kilit bir yolu olarak görüyorlar. Ancak, bu yaklaşımın zorluğu, mühendislerin eğitim sürecini tek bir genel model yerine "birden fazla uzman" ile yönetmek zorunda olmalarıdır.

Üst düzey yapay zeka çiplerine erişimde yaşanan zorluklar nedeniyle Çinli şirketler, uzman modellerini eğitmek için kullanılabilecek yüksek kaliteli veri setleri geliştirmeye yönelerek Batılı rakipleriyle rekabet etme yoluna gittiler.

Lee, 01.ai'nin açık web sitesinde erişilemeyen kitapları taramak veya WeChat mesajlaşma uygulamasındaki makaleleri toplamak gibi geleneksel olmayan veri toplama yöntemlerine sahip olduğunu söyledi.

Kurucusu, Çin'in ucuz teknik yetenek havuzunun çok geniş olması nedeniyle ABD'den daha iyi konumda olduğuna inanıyor.

(FT, Bloomberg'e göre)

Meta, 'kendi kendine öğrenen' yapay zeka modelini duyurdu Sosyal medya devi Meta, yapay zeka geliştirme sürecinde insan müdahalesini daraltabilen, kendi kendine öğrenme değerlendirmesi (STE) özelliğine sahip yeni bir yapay zeka modelini duyurdu.