Silicon Valley tabanlı yapay zeka (AI) bilgi işlem girişimi Cerebras Systems, ChatGPT benzeri yedi açık kaynaklı AI modelinin piyasaya sürüldüğünü duyurdu. Hareket, araştırma ve iş toplulukları içinde işbirliğini ve yeniliği teşvik etmeyi amaçlıyor.
Tümü Cerebras’ın AI süper bilgisayarı Andromeda üzerinde eğitilen modeller, daha küçük 111 milyon parametreli dil modellerinden 13 milyarlık devasa bir parametre modeline kadar uzanıyor.
Cerebras’ın kurucusu ve CEO’su Andrew Feldman , AI topluluğunda açık kaynağın önemini vurguladı ve ilerlemesinin çoğunu işbirlikçi ortama bağladı. Son zamanlarda ticari potansiyelleri nedeniyle açık kaynaklı AI projelerini kapatmaya yönelik bir eğilim olsa da, sürekli inovasyon için açıklığın sürdürülmesinin çok önemli olduğunu kabul etti.
Cerebras’ın model yelpazesi, çeşitli cihazlarda kullanıma izin veriyor. Daha küçük modeller akıllı telefonlarda veya akıllı hoparlörlerde çalıştırılabilirken, daha büyük modeller bilgisayar veya sunucu gerektiriyor. Bu esneklik, farklı ihtiyaçlara ve uygulamalara hitap ediyor, ancak büyük pasaj özetleme gibi daha karmaşık görevler için daha büyük modeller gerekli.
Daha büyük modeller tipik olarak daha gelişmiş üretken işlevler sunsa da, Cambrian AI’da çip danışmanı olan Karl Freund, boyutun her şey olmadığına dikkat çekiyor. Daha küçük modellerin daha etkili bir şekilde eğitildiklerinde aynı derecede doğru olabileceğini gösteren ve boyut ile eğitim kalitesi arasında bir denge olduğunu öne süren son araştırmalara atıfta bulunuyor.
Feldman, en büyük modellerinin eğitilmesinin bir haftadan biraz uzun sürdüğünü, bu sürecin genellikle aylar süreceğini açıkladı. Bu hızlanma, AI eğitimi için özel olarak tasarlanmış yemek tabağı boyutunda bir çip içeren Cerebras sisteminin benzersiz mimarisine bağlanabilir.
Şu anda, çoğu AI modeli Nvidia Corp’un çipleri üzerinde eğitiliyor, ancak Cerebras gibi artan sayıda yeni girişim, paylarını almak için pazara giriyor. Feldman, Cerebras makinelerinde eğitilen modellerin, kullanıcılara esneklik ve uyarlanabilirlik sunarak, ek eğitim veya özelleştirme için Nvidia sistemlerinde kullanılabileceğini doğruladı.
