Deep Cogito: YZ’de Yeni Bir Çağ, Kendini Geliştiren Modeller

Eski Google çalışanlarından Deep Cogito, YZ dünyasında çığır açıyor! Kendini geliştiren büyük dil modelleriyle muhakemeyi yeniden tanımlıyor.

Haberler İnovasyon

01.08.2025

A⁺

A^-

“`html

San Francisco merkezli, eski Google çalışanları tarafından kurulan ve pek de bilinmeyen bir yapay zeka (YZ) araştırma girişimi olan Deep Cogito, son zamanlarda dikkat çekiyor. Şirket, özellikle zamanla daha etkili muhakeme yapmayı öğrenen ve bu yeteneklerini geliştiren, “açık-gibi” (open-ish) büyük dil modelleri (BDM) üzerinde çalışıyor. Bu modeller, YZ geliştiricileri ve kuruluşların kullanımına sunuluyor. Bu makalede, Deep Cogito’nun YZ dünyasına getirdiği yenilikleri, özellikle Cogito v2 serisi modellerinin özelliklerini ve potansiyel etkilerini inceleyeceğiz. Modellerin yapısı, eğitim süreçleri, rekabet avantajları ve geleceğe dair vizyonu, girişimcilik ve YZ alanındaki gelişmeleri takip edenler için önemli bir konu başlığı olacak.

YZ’de Yeni Bir Yaklaşım: Kendini Geliştiren Modeller

Deep Cogito, geleneksel YZ modelleme yöntemlerinin ötesine geçerek, modellerin kendi muhakeme süreçlerini içselleştirmesini ve zamanla bu süreçleri geliştirmesini hedefliyor. Cogito v2 serisi modeller, hem yoğun (dense) hem de Uzman Karışımı (Mixture-of-Experts – MoE) mimarilere sahip. Yoğun modeller, daha öngörülebilir ve düşük gecikme süresi gerektiren uygulamalar için ideal. MoE modeller ise daha büyük boyutlarda, yüksek performanslı çıkarım görevleri için uygun. Bu modeller, çeşitli donanımlarda çalışabilirken, daha karmaşık muhakeme yetenekleri sergileyerek, YZ alanında yeni bir çığır açma potansiyeline sahip.

Bu yaklaşım, modellerin sadece sorgulara anında yanıt vermekle kalmayıp, aynı zamanda içsel yansımalar yaparak daha doğru ve tutarlı sonuçlar üretmesini sağlıyor. Eğitim süreci, modellerin muhakeme zincirlerini analiz etmesini ve bu süreçleri model ağırlıklarına dahil etmesini içeriyor. Bu sayede, modeller zamanla hangi düşünce yollarının daha önemli olduğunu öğreniyor ve gereksiz adımlardan kaçınarak daha verimli hale geliyor.

Cogito v2 Serisi ve Teknik Detaylar

Cogito v2 serisi, farklı ihtiyaçlara uygun çeşitli model boyutları sunuyor. Bunlar arasında 70 milyar parametreli yoğun modelden, 671 milyar parametreli Uzman Karışımı modele kadar geniş bir yelpaze bulunuyor. 671B MoE modeli, serinin amiral gemisi olarak, diğer açık kaynaklı modellere kıyasla daha kısa muhakeme zincirleri kullanarak benzer veya daha iyi performans sergiliyor. Modeller, Hugging Face, Unsloth ve Together AI, Baseten, RunPod gibi platformlar aracılığıyla kullanıma sunuluyor.

Yoğun Modeller: 70B ve 405B gibi yoğun modeller, her geçişte tüm parametreleri etkinleştirir. Bu, düşük gecikme süresi ve daha kolay donanım uyumluluğu sağlar.
Uzman Karışımı (MoE) Modeller: 109B ve 671B gibi MoE modelleri, uzman alt ağları etkinleştirerek daha büyük model boyutlarına ve yüksek performanslı çıkarımlara olanak tanır.

Modeller ayrıca, 8-bit kayan nokta (FP8) versiyonları ile donatılmış. Bu, modellerin daha hızlı ve daha az maliyetle çalışmasını sağlarken, performansta minimal bir düşüşe neden oluyor. Bu sayede, daha erişilebilir donanımlarda büyük modellerin çalıştırılması mümkün hale geliyor.

Girişimcilik ve Maliyet Etkinliği

Deep Cogito, akıllı model geliştirme yaklaşımıyla, YZ modellerinin geliştirilmesinde maliyet etkinliği konusunda önemli bir başarı elde etti. Şirket, diğer önde gelen YZ modellerine kıyasla çok daha düşük bir bütçeyle (yaklaşık 3.5 milyon dolar) tüm Cogito modellerini eğitti. Bu başarı, daha fazla veri veya daha fazla belirteç (token) yerine, daha iyi ön bilgilere (priors) odaklanarak elde edildi. Bu yaklaşım, modellerin gereksiz muhakeme yollarını atlayarak, daha güçlü performans sergilemesini sağlıyor ve çıkarım süresini kısaltıyor.

Deep Cogito’nun bu başarısı, girişimcilik dünyası için de önemli dersler içeriyor. Özellikle YZ alanında faaliyet gösteren girişimler için, maliyet etkin bir model geliştirme stratejisi, rekabet avantajı sağlayabilir. Şirketin modeli, piyasada yeni bir rekabet unsuru yaratmakla kalmıyor, aynı zamanda açık kaynaklı YZ topluluğuna yeni bir bakış açısı sunuyor. Bu durum, gelecek için YZ alanında daha erişilebilir ve yenilikçi çözümlerin ortaya çıkmasına zemin hazırlıyor.

Sonuç: YZ’nin Geleceğinde Muhakeme ve Öğrenme

Deep Cogito’nun Cogito v2 serisi modelleri, YZ alanında önemli bir dönüm noktası olarak değerlendirilebilir. Bu modeller, sadece teknik yetenekleriyle değil, aynı zamanda YZ geliştirme yaklaşımıyla da dikkat çekiyor. Modellerin kendi muhakeme süreçlerini içselleştirmesi ve zamanla gelişmesi, YZ’nin geleceğinde daha akıllı, daha verimli ve daha insan benzeri sistemlerin ortaya çıkmasına işaret ediyor.

Deep Cogito’nun “tepe tırmanışı” (hill climbing) olarak tanımladığı geliştirme süreci, her modelin bir sonraki için bir basamak taşı olmasını sağlıyor. Bu yaklaşım, YZ’nin sürekli evrim geçiren bir alan olduğunu ve öğrenme yeteneğinin, yapay zekanın başarısı için kritik öneme sahip olduğunu gösteriyor. Deep Cogito’nun açık kaynaklı modeli olma vizyonu, bu yenilikçi teknolojilerin daha geniş bir kitleye ulaşmasını ve YZ alanındaki araştırmaların hızlanmasını destekleyecektir. Sonuç olarak, Deep Cogito, YZ dünyasında muhakeme yeteneğini ve öğrenmeyi bir araya getirerek, geleceğin yapay zeka sistemlerinin nasıl olması gerektiğine dair önemli bir örnek sunuyor.

“`