Osegi
Yapay zekâ·1 dk okuma

Arete: Nous Research, Alibaba'nın Qwen3.8 modelinden Pekin çizgisini sildi

Nous Research, Alibaba'nın Qwen3.8-27B modelini Arete adıyla yeniden eğitti. Yanıtlardaki propaganda oranı %22'den %1'e düştü, bunun için 50 milyon token yetti.

Illustration of an AI model's neural network being retrained, with Chinese and American flags in the background.
Görsel: 3DNews - Daily Digital Digest
SUMODialoediviewergiftdetect

Çin'in açık ağırlıklı yapay zekâ modelleri bugün en güçlüler arasında, ama yanıtları çoğu zaman devletin resmi çizgisiyle örtüşüyor. ABD'li laboratuvar Nous Research bunu değiştirmek istedi. Alibaba'nın popüler Qwen3.8-27B modelini ek eğitimden geçirdi ve adını Arete koydu.

Geliştiricilere göre amaç, baştan Çin'de eğitilmiş bir modelde Batı değerlerini yerleştirmek. Çin devletinin ideolojisine uygun davranışların modelin ağırlıklarına, yani temel parametrelerine işlenmiş olduğunu savunuyorlar.

Arete'nin sonuçları ne?

Sonuçlar belirgin ama gösterişli değil. Arete-27B'nin olgusal doğruluk puanı beş üzerinden 2,32'den 2,98'e çıktı. Propaganda içeren yanıtların oranı %22'den %1'e düştü. Nous Research'e göre laboratuvarda test edilen Batılı modeller de aynı düzeyde.

Ekip, temel olarak Nvidia'nın Nemotron 3 Ultra modelini de düşünmüş. Ancak onun da Çin'le ilgili konularda «net olmayan bir tutum» sergilediğini gördü. Araştırmacılar bunu, Nemotron'un eğitiminde Çin modellerinin kullanılmış olabileceğine bağlıyor. Sonunda ABD'li Thinking Machines Lab'in açık modeli Inkling seçildi.

Deneyin gösterdiği şey şu: Qwen3.8-27B'deki propaganda katmanı yüzeysel. Yalnızca 50 milyon tokenlık veriyle nispeten kolay silinebiliyor.

Sorun yalnızca ideoloji değil

Çin modelleriyle ilgili riskler Pekin'in görüşlerini yaymakla sınırlı değil. Bazı koşullarda bu modellerden biri savunmasız yazılım kodu üretebiliyor. Hirundo şirketi benzer yöntemleri Alibaba'nın Qwen3.6-35B-A3B modeline uyguladı: Pekin'in tercihleriyle uyumlu yanıtların oranı %89,8'den %2,8'e geriledi.

Kullanıcı açısından çıkarım şu: açık ağırlıklı bir modelin menşei kaderi değil. Ama aynı yöntem istenen her yöne doğru da uygulanabilir.

Göz atmaya değer uygulamalar

SUMO: sayı bulmacası

Doğru kareleri seçin, toplayın, hedefe ulaşın. Öğrenmesi kolay, ustalaşması zor. Ücretsiz, her yaşa uygun.

Dialo: konuşarak dil öğrenin

Yapay zekâ sohbet partneriyle konuşun; her cümleniz düzeltilip kendi dilinizde açıklanarak geri gelsin. 9 dil, A1'den C2'ye.

Etiketler:nous researchareteqwen3.8alibabaopen weightsai bias

Aynı günden diğer haberler

Tümünü gör →

Daha fazla: Yapay zekâ

Tümünü gör →