Eski OpenAI araştırmacısı Andrew Ho ile Cambridge araştırmacısı Adam Hunt, büyük dil modellerinin (LLM) karşı karşıya olduğu temel bir sorunu tanımlamışlardır. Mevcut modeller, ölçeklendirme stratejileri yoluyla genel yeteneklerini artırmaktan ziyade giderek daha da özelleşmektedir; kodlama ve matematik alanlarında mükemmelleşirken, başka alanlarda stagnasyon yaşamakta hatta gerileme göstermektedir.\n\nHo, OpenAI'den ayrılarak özelleştirilmiş eğitim verilerine odaklanan yeni bir şirket kurmaya hazırlanmaktadır. Araştırmacılara göre, tek başına ölçeklendirme artık yeterli olmamakta; yapay zeka laboratuvarları modellerin dengeli ve çok yönlü gelişimi için hedeflenmiş veri toplama stratejilerine yatırım yapması gerekecektir. Ho, bu alanda yapılacak toplam harcamanın 100 milyar doları aşacağını tahmin etmektedir.
OpenAI'den Ayrılan Araştırmacı: Eğitim Verisi Pazarına 100 Milyar Dolar Akacak

Eski OpenAI çalışanı Andrew Ho, büyük dil modellerinin ölçeklendirme stratejisinin sınırlarına ulaştığını savunuyor. Ho, yapay zeka laboratuvarlarının hedeflenmiş veri toplama için 100 milyar dolardan fazla harcayması gerektiğini öngörerek, bu alanda bir şirket kurmak üzere ayrılıyor.
Bu haber The Decoder ↗ kaynağındaki içerikten derlenerek hazırlanmıştır.
İlgili Haberler

Moonshot AI, Kimi K3 model ağırlıklarını ve altyapısını açık kaynak olarak yayınladı

Claude Opus 5, ARC-AGI-3 benchmark'te rekor kırdı

Anthropic, Claude Opus 5'i Sundu: Fable 5 Düzeyinde Performans, Yarı Fiyatla

Kanadalı Milletvekili Parlamento Konuşmasında LLM Çıktısı Okudu

Alibaba, 2.4 Trilyon Parametreli Qwen 3.8'i Açık Ağırlıklarla Sundu
