Anthropic'in açık kaynak modellere karşı yaptığı açıklama başlı başına bir fiyasko ancak şu açıklama benim dikkatimi çekti.
Diyor ki: “Distillation (damıtma yöntemi), bir yapay zekâ modelini sıfırdan eğitmek yerine çok daha az compute gücü gerektiren ve çok daha verimli bir yöntemdir.”
Şimdi anladınız mı Deepseek ve Kimi-K3 gibi Çin'li yapay zekaların nasıl daha az çip ile başarılı modeller geliştirdiklerini?
Çünkü modeli sıfırdan eğitmiyorlar. OpenAI ve Anthropic'in modellerini damıtma yöntemi ile kopyalayıp üzerine ekliyorlar. Bu sayede daha az çip ile yeni model çıkarmış oluyorlar.
Kısacası "ÇALIYORLAR".
Ve her yeni Çin'li yapay zeka modeli duyurulduğunda artık donanıma ihtiyaç kalmadı mı acaba diye korkuyor Wall Street.
Halbuki modeli eğitmek problem değil. Asıl donanım ihtiyacı kullanım sırasında (çıkarım) ortaya çıkıyor.
Yani ne kadar çok model çıkarsa çıksın, altyapı ihtiyacı giderek artıyor.
Bullish!
⭕️ Yapay zeka girişimleri için 500 bin-5 milyon arasında faizsiz kredi verilecek.
⭕️ İşletmelerin yapay zeka altyapı yatırımlarını destekleyecek, krediler 1 yıllık ödemesiz dönemin ardından 1 yıl içinde 3'er aylık dönemler halinde ödenecek.
⭕️ Hangi alanda destek verilecek?
•Yüksek performanslı işlem kaynakları (GPU, CPU, RAM),
•Güvenli veri depolama hizmetleri,
•Yapay zekâ veri merkezi hizmetleri,
•Yapay zekâ araçları ve platform hizmetleri.
•İşletmeler, KOSGEB ile protokol imzalayan veri merkezlerinden alacakları hizmetler için programdan yararlanabilecek.
@huseyingokce44@EkonomimCom
Claude artık profesyonel bir danışmanlık şirketi gibi borsa araştırması yapabiliyor.
Yıllık 100.000 dolar kazanan analistlerinin yaptığı işi ücretsiz yapabilirsiniz.
İşte 10 prompt: