Ekonomi
Tether, yapay zekâ eğitimi için Genesis III'ü yayımladı
Tether AI Research, bilim, teknoloji, mühendislik ve matematik alanlarında daha
yetkin küçük yapay zekâ modelleri geliştirmek amacıyla tasarlanan 191,43 milyar
tokenlık sentetik veri seti QVAC Genesis III'ü yayımladı.
Tether AI Research tarafından geliştirilen Genesis III, bilim, teknoloji, mühendislik
ve matematik alanlarında daha yetkin küçük yapay zekâ modelleri geliştirmek
üzere tasarlanan 191,43 milyar tokenlık sentetik veri setini sunuyor. Genesis
III ile eğitilen modeller, bilim ve STEM testlerinde açık kaynaklı referansları
geride bırakırken, yapay zekânın günlük cihazlarda yerel olarak çalıştırılmasına
yönelik yeni olanaklar sağlıyor.
Genesis III, daha küçük yapay zekâ modellerinin performansını artırarak yapay zekânın
doğrudan telefon, bilgisayar ve yerel sunucularda çalıştırılmasına yönelik
olanakları genişletiyor. QVAC Genesis I ve II'nin devamı olan veri seti, 159,6
milyon dokümanda 191,43 milyar token içeriyor ve QVAC Genesis III araştırması,
COLM 2026'da sunulmak üzere kabul edildi.
Genesis III, STEM eğitiminde yeni olanaklar sunuyor
Genesis III ile eğitilen modeller, bilim ve STEM alanlarındaki akıl yürütme testlerinde
açık kaynaklı referansları geride bıraktı. 1,7 milyar parametreli model,
benchmark yanıtlarının yüzde 99,45'inde geçerli sonuç üretirken, veri seti, 19
STEM alanını kapsayarak eğitimde fizik problemlerini çözebilen, hataları açıklayabilen
ve akıl yürütme süreçlerini analiz edebilen yapay zekâ öğretmenlerinin
geliştirilmesine olanak sağlıyor. Daha küçük modellerin yerel olarak çalışabilmesi,
bu teknolojilerin sınırlı internet erişimine sahip ortamlarda da kullanılmasını
mümkün kılıyor.
Akıl yürütmeye destek
Araştırmacılar ve profesyoneller için Genesis III, hassas bilgi ve soruları sürekli
olarak harici sunuculara göndermeden yerel ortamda çalışabilen uzmanlaşmış
teknik asistanların geliştirilmesini destekliyor. 159,6 milyon dokümandan oluşan
veri seti, modellerin yalnızca doğru cevabı bulmasına odaklanmak yerine, nasıl
düşündüğünü ve hatalarını nasıl düzelteceğini öğrenmesini hedefliyor. Bu kapsamda
Failure Analysis yöntemi, modelin yaptığı hataları analiz ederek yanlış akıl
yürütmenin nedenini ve doğru çözüm yolunu öğretirken, Option-Level Reasoning
yöntemi, doğru cevabın neden doğru olduğunu ve diğer seçeneklerin neden yanlış
olduğunu açıklıyor. Böylece Genesis III, daha küçük yapay zekâ modellerinin daha
az işlem gücüyle daha doğru, güvenilir ve açıklanabilir sonuçlar üretmesine
katkı sağlamayı amaçlıyor.
Performans karşılaştırması
Araştırmacılar, Genesis III'ün Option-Level veri setiyle eğitilen modellerin Qwen,
Llama, SmolLM ve Gemma gibi farklı mimarilerde Cosmopedia-v2'ye kıyasla daha
yüksek performans gösterdiğini belirledi. Aynı token sayısıyla karşılaştırıldığında
Genesis III, ARC-Easy'de 28,57, ARC-Challenge'da 21,35 ve MMLU STEM'de 15,03
puan artış sağladı. Genesis III ile ön eğitimden geçirilen model, daha büyük
ve ek matematik ile kod verileriyle eğitilmiş Cosmo-1B'yi de değerlendirilen
testlerde geride bıraktı.
Amacımız, faydalı yapay zekâyı insanların sahip olduğu cihazlara taşımak
Tether CEO'su Paolo Ardoino, Yapay zekâ sektörünün büyük bölümü modelleri büyütmeye
ve onlara daha fazla işlem gücü sağlamaya odaklandı. Genesis III ise daha
küçük modellerin öğrendiği veriyi iyileştirdiğimizde neler olabileceğini gösteriyor.
STEM açısından bu, bir modele yalnızca nihai cevabı öğretmekten fazlası
anlamına geliyor. Bir şeyin neden doğru olduğunu, akıl yürütmenin nerede hatalı
olduğunu ve hatanın nasıl düzeltileceğini öğretmek anlamına geliyor. Amacımız,
faydalı yapay zekâyı büyük bulut altyapılarından insanların hali hazırda sahip
olduğu cihazlara taşımak dedi.
-iDeal Haber Merkezi-
- twitter.com/iDealDataHaber // www.idealdata.com.tr -
yetkin küçük yapay zekâ modelleri geliştirmek amacıyla tasarlanan 191,43 milyar
tokenlık sentetik veri seti QVAC Genesis III'ü yayımladı.
Tether AI Research tarafından geliştirilen Genesis III, bilim, teknoloji, mühendislik
ve matematik alanlarında daha yetkin küçük yapay zekâ modelleri geliştirmek
üzere tasarlanan 191,43 milyar tokenlık sentetik veri setini sunuyor. Genesis
III ile eğitilen modeller, bilim ve STEM testlerinde açık kaynaklı referansları
geride bırakırken, yapay zekânın günlük cihazlarda yerel olarak çalıştırılmasına
yönelik yeni olanaklar sağlıyor.
Genesis III, daha küçük yapay zekâ modellerinin performansını artırarak yapay zekânın
doğrudan telefon, bilgisayar ve yerel sunucularda çalıştırılmasına yönelik
olanakları genişletiyor. QVAC Genesis I ve II'nin devamı olan veri seti, 159,6
milyon dokümanda 191,43 milyar token içeriyor ve QVAC Genesis III araştırması,
COLM 2026'da sunulmak üzere kabul edildi.
Genesis III, STEM eğitiminde yeni olanaklar sunuyor
Genesis III ile eğitilen modeller, bilim ve STEM alanlarındaki akıl yürütme testlerinde
açık kaynaklı referansları geride bıraktı. 1,7 milyar parametreli model,
benchmark yanıtlarının yüzde 99,45'inde geçerli sonuç üretirken, veri seti, 19
STEM alanını kapsayarak eğitimde fizik problemlerini çözebilen, hataları açıklayabilen
ve akıl yürütme süreçlerini analiz edebilen yapay zekâ öğretmenlerinin
geliştirilmesine olanak sağlıyor. Daha küçük modellerin yerel olarak çalışabilmesi,
bu teknolojilerin sınırlı internet erişimine sahip ortamlarda da kullanılmasını
mümkün kılıyor.
Akıl yürütmeye destek
Araştırmacılar ve profesyoneller için Genesis III, hassas bilgi ve soruları sürekli
olarak harici sunuculara göndermeden yerel ortamda çalışabilen uzmanlaşmış
teknik asistanların geliştirilmesini destekliyor. 159,6 milyon dokümandan oluşan
veri seti, modellerin yalnızca doğru cevabı bulmasına odaklanmak yerine, nasıl
düşündüğünü ve hatalarını nasıl düzelteceğini öğrenmesini hedefliyor. Bu kapsamda
Failure Analysis yöntemi, modelin yaptığı hataları analiz ederek yanlış akıl
yürütmenin nedenini ve doğru çözüm yolunu öğretirken, Option-Level Reasoning
yöntemi, doğru cevabın neden doğru olduğunu ve diğer seçeneklerin neden yanlış
olduğunu açıklıyor. Böylece Genesis III, daha küçük yapay zekâ modellerinin daha
az işlem gücüyle daha doğru, güvenilir ve açıklanabilir sonuçlar üretmesine
katkı sağlamayı amaçlıyor.
Performans karşılaştırması
Araştırmacılar, Genesis III'ün Option-Level veri setiyle eğitilen modellerin Qwen,
Llama, SmolLM ve Gemma gibi farklı mimarilerde Cosmopedia-v2'ye kıyasla daha
yüksek performans gösterdiğini belirledi. Aynı token sayısıyla karşılaştırıldığında
Genesis III, ARC-Easy'de 28,57, ARC-Challenge'da 21,35 ve MMLU STEM'de 15,03
puan artış sağladı. Genesis III ile ön eğitimden geçirilen model, daha büyük
ve ek matematik ile kod verileriyle eğitilmiş Cosmo-1B'yi de değerlendirilen
testlerde geride bıraktı.
Amacımız, faydalı yapay zekâyı insanların sahip olduğu cihazlara taşımak
Tether CEO'su Paolo Ardoino, Yapay zekâ sektörünün büyük bölümü modelleri büyütmeye
ve onlara daha fazla işlem gücü sağlamaya odaklandı. Genesis III ise daha
küçük modellerin öğrendiği veriyi iyileştirdiğimizde neler olabileceğini gösteriyor.
STEM açısından bu, bir modele yalnızca nihai cevabı öğretmekten fazlası
anlamına geliyor. Bir şeyin neden doğru olduğunu, akıl yürütmenin nerede hatalı
olduğunu ve hatanın nasıl düzeltileceğini öğretmek anlamına geliyor. Amacımız,
faydalı yapay zekâyı büyük bulut altyapılarından insanların hali hazırda sahip
olduğu cihazlara taşımak dedi.
-iDeal Haber Merkezi-
- twitter.com/iDealDataHaber // www.idealdata.com.tr -