Geleneksel modellerin aksine daha az hesaplama kaynağı ile yüksek performans gösteren bu model, makine öğreniminde maliyet-verimlilik ilişkisini yeniden şekillendirilmiştir.
Şirketin kurucusu Liang Wenfeng, Genel Yapay Zeka (AGI) konusunda sürdürülen çalışmalarda çığır açmayı hedeflemektedir. AGI, günümüzün dar yapay zeka modellerinden farklı olarak insan zekasına eşdeğer bilişsel yeteneklere sahip sistemleri ifade etmektedir. Wenfeng'in liderliğinde geliştirilen bu yeni model, entropi optimizasyonu ve veri sentezi tekniklerini temel alarak büyük dil modellerinin (LLM) daha az veri ve enerji ile eğitilebileceğini göstermiştir.
Liang Wenfeng’in Katkıları
Liang Wenfeng’in bilimsel yolculuğu, Çin’in en prestijli üniversitelerinden biri olan Zhejiang Üniversitesi Elektronik Mühendisliği Bölümü'nde başladı. Yüksek öğrenim süresince veri analizine dayalı matematiksel modelleme ve algoritma geliştirme konularına yoğunlaştı.
2019’da DeepSeek’in temelleri atıldığında Wenfeng, yapay zeka modelleri için nicel finans stratejilerinden ilham alan algoritmalar geliştirdi. Özellikle entegre geri yayılım ağları (integrated backpropagation networks) üzerine yaptığı çalışmalar dikkat çekti. Bu yöntem, optimizasyon süreçlerinde klasik stokastik gradyan inişi (SGD) algoritmalarına göre daha hızlı ve enerji tasarruflu sonuçlar sağladı.
DeepSeek'in Bilimsel Yaklaşımı: R1 Modelinin Farkı
DeepSeek tarafından geliştirilen R1 modeli, geleneksel modellerin aksine:
Daha düşük enerji tüketimi ile öğrenim sağlayarak çevresel maliyetleri azaltıyor.
Parametre optimizasyonunda hibrit algoritmalar kullanarak veri işleme kapasitesini artırıyor.
Eğitim sürecinde, entropi düzenleme stratejileri ile bilgi kaybını minimize ediyor.
Wenfeng bu modelin temel amacını "Hedefimiz daha az veri ile daha anlamlı tahminler yapabilen modeller geliştirmek. Enerji maliyetlerini düşürerek sürdürülebilir yapay zekâ geliştirme paradigmasını destekliyoruz." ifadeleriyle açıklamaktadır.
Küresel Etkiler ve AGI Hedefi
DeepSeek’in geliştirdiği düşük maliyetli modeller, yalnızca akademik çevrelerde değil, endüstride de büyük yankı uyandırmıştır. NVIDIA ve OpenAI gibi teknoloji devleri, DeepSeek’in enerji verimliliğine odaklanan bu yeni yaklaşımından ilham almaya başladı.
DeepSeek'in AGI hedefleri doğrultusunda, sinir ağlarının nöroplastisite ilkesine dayalı esnek öğrenme yöntemleri üzerinde çalıştığı bilinmektedir. Bu yöntemler, biyolojik beyin modellemesine dayanan rekürsif ağ yapıları ile daha kapsamlı bilişsel yeteneklerin geliştirilmesini mümkün kılmaktadır.
Liang Wenfeng liderliğindeki DeepSeek, yapay zeka alanında yeni bir bilimsel paradigma önermektedir. Düşük maliyetli yapay zeka modelleri, veri merkezlerinin enerji tüketimini azaltma potansiyeli ile çevresel sürdürülebilirliğe katkı sağlamaktadır.
Bu gelişmeler, Genel Yapay Zeka (AGI) çalışmalarının hızlanmasını sağlayarak yapay zekanın geleceğine yön verme potansiyeline sahiptir. Çin’in teknoloji dünyasındaki bu yükselişi, sadece ulusal değil, küresel inovasyon ekosistemini de derinden etkilemektedir.
