Microsoft Research, büyük dil modellerini taklit ederek öğrenen Orca adlı yeni bir yapay zeka modelini tanıttı. Orca, GPT-4 gibi büyük temel modellerinin akıl yürütme süreçlerini taklit ederek daha küçük modellerin sınırlamalarının üstesinden gelmek için tasarlandı.
· Microsoft Orca, Windows Installer paketleri ve birleştirme modülleri oluşturmak ve düzenlemek için bir veritabanı tablosu editörüdür.
· Orca, 13 milyar parametreyle çalışan bir yapay zeka modelidir ve GPT-4 gibi büyük dil modellerini taklit ederek öğrenebilir.
· Orca, daha küçük boyutu nedeniyle çalıştırmak ve işletmek için daha az bilgi işlem kaynağı gerektirir ve araştırmacılar modellerini kendi gereksinimlerine göre optimize edebilirler.
· Orca, karmaşık muhakeme ölçütlerinde diğer açık kaynaklı modelleri büyük bir farkla geride bırakmıştır ve akademik sınavlarda rekabetçi bir performans sergilemiştir.
· Orca, Office 365 kiracı yöneticilerinin anti-spam ve anti-malware ayarlarını Microsoft’un önerileriyle karşılaştırmalarına yardımcı olan bir projedir.
Microsoft Orca Logo
Orca gibi yapay zeka modelleri, belirli görevlere yönelik olarak optimize edilebilir ve daha büyük dil modelleriyle eğitilebilir. Küçük boyutu nedeniyle Orca, daha az kaynak tüketir ve optimize edilebilirliği artırır. Ayrıca mobil cihazlarda yerel olarak çalışabilen yapay zekalar için önemli bir adım olarak değerlendirilebilir.
Orca, küçük bir dil modeli olmasına rağmen olgusal doğruluk ve karmaşık düşünme konularında sıklıkla diğer küçük modellerden daha üstün performans sergilemektedir. Orca, açıklamaları, adım adım düşünce süreçlerini ve diğer karmaşık talimatları öğrenme yeteneğiyle dikkat çekmektedir. Büyük dil modellerinin düşünme süreçlerini taklit etmeyi öğrenen Orca, 13 milyar parametreli yapısıyla bu açığı kapatmaktadır.
Orca, birçok kıyaslama ve testte diğer açık kaynaklı modelleri geride bırakmıştır. Dahası, Orca, düşünme yeteneği testinde GPT-4 ile eşdeğer bir performans sergilemektedir. Karmaşık muhakeme ölçütleri, örneğin Big-Bench Hard (BBH) gibi, ChatGPT ile aynı seviyede bulunmaktadır. Orca, büyük boyutlu GPT-4'ün bir adım gerisinde kalsa da, SAT, LSAT, GRE ve GMAT gibi akademik sınavlarda rekabetçi bir performans göstermektedir.
Yapay zeka modelleri, daha küçük boyutlarına rağmen büyük işler başardıkça, özel kullanımlar için daha fazla tercih edilecektir. Orca, yerel olarak çalışan yapay zekalara yönelik önemli bir adım olarak görülebilir. Ayrıca, Orca gibi modeller, güvenlik ve verimlilik açısından daha iyi sonuçlar elde etmek amacıyla kullanılabilir. Örneğin, Office 365 kiracı yöneticileri, anti-spam ve anti-malware ayarlarını Microsoft’un önerileriyle karşılaştırmak için Orca gibi modellerden faydalanabilirler. Bu sayede, daha güvenli ve verimli bir çalışma ortamı oluşturulabilir.
Orca gibi yapay zeka modelleri, küçük boyutlarına rağmen büyük başarılara imza atarak dil işleme alanında önemli bir ilerleme sağlamaktadır. Orca’nın yetenekleri, olgusal doğruluk, karmaşık düşünme ve test performansı gibi konularda diğer benzer boyuttaki modellerden ayrılmaktadır. Orca, gelecekte daha özel kullanımlara yönelerek, yapay zekanın çeşitli alanlarda daha etkin bir şekilde kullanılmasını sağlayacaktır.