ChatGPT, Gemini ve Claude gibi yapay zeka modelleri, karmaşık problemleri çözerken adım adım akıl yürütme süreçlerini kullanıyor. Ancak bu süreçte oluşturulan her ara metin, daha fazla token, işlem gücü ve maliyet anlamına geliyor.
Pathway'in geliştirdiği BDH-CQ modeli, düşünme sürecini metne dönüştürmek yerine yüksek boyutlu bir çalışma alanında hesaplamalar gerçekleştiriyor ve yalnızca nihai cevabı üretiyor. Model, yapay zekanın bilişsel yeteneklerini ölçen ARC-AGI-1 testinde bulmacaların yaklaşık yüzde 30'unu iki veya daha az denemede çözebildi.
Bu sonuç, birçok gelişmiş modelin gerisinde kalsa da Pathway, BDH-CQ'nun görev başına maliyetinin 1 sentin onda birinden daha düşük olduğunu belirtiyor. Araştırmacılar, OpenAI'ın GPT 5.6 Luna modeliyle benzer puan alan BDH-CQ'nun 11 kat daha düşük maliyetle çalıştığını ifade ediyor.
BDH-CQ, yalnızca 150 milyon parametre içeriyor. Pathway, bu modeli gelecekte 600 milyar parametreye çıkarmayı ve daha kapsamlı testlere tabi tutmayı planlıyor. Şirket, teknolojinin özellikle siber güvenlik gibi karmaşık akıl yürütme gerektiren alanlarda kullanılabileceğini düşünüyor.
Yapay zeka şirketi Pathway, akıl yürütme sırasında her adımı sözcüklere dökmek yerine hesaplamaları kendi içinde yapan yeni bir model geliştirdi. BDH-CQ'nun benzer performans gösteren OpenAI modellerinden 11 kat daha ucuza çalıştığı belirtiliyor.
Başarısı daha düşük, maliyeti ise çok daha az. BDH-CQ, 150 milyon parametreyle çalışıyor.
