Geçtiğimiz gün GPT-5.1 modelini kullanıcıların beğenisine sunan OpenAI, yeni araştırmasını da paylaştı. Bu çalışma yapay zekayı anlamak için önemli bir adım atıyor. İşte detaylar…
Bir yapay zeka modelinin içinde ne gibi fırtınaların koptuğunu anlamak pek kolay olmuyor. Çünkü bu sistemlerdeki sinir ağları milyonlarca hatta milyarlarca bağlantıyla çalışıyor. Böyle olunca yapay zekanın hangi kararı neden verdiğini çözmek zorlaşıyor. OpenAI’ın yeni araştırması tam da bu noktada devreye giriyor. Amaç sinir ağlarındaki akışı daha görünür hale getirmek.
Araştırma ekibi bunun için basit bir fikirden yola çıkmış. Modelleri yoğun bağlantılarla eğitmek yerine, bağlantı yükünü kısmışlar. Diğer bir deyişle işleyen hat sayısı ciddi şekilde azaltılmış. Bu sayede modelin karar verirken neyi kullandığı daha açık şekilde tespit edilmiş. Bunu bir sürü kablonun olduğu bir çantada, size gerekli olan kabloyu arayıp bulmak gibi düşünebilirsiniz. Uygulanan yöntem modellerin yeteneğini tamamen aşağı çekmiyor. Hatta bazı sistemlerde hem performans hem de anlaşılmanın birlikte arttığı gözlemlenmiş.
Ekip dikkat çekici küçük karar mekanizmaları da keşfetmiş. Örneğin bir modelin tek tırnak mı, çift tırnak mı kullanacağına karar veren mini bir yapı ortaya çıkmış. Normalde bu tür detaylar büyük modellerde görünmez hale gelir. Çünkü sinyaller binlerce bağlantı arasında kaybolur. Bağlantılar seyrekleştiğinde bu karar mekanizmaları kolayca fark ediliyor.
Bu çalışma henüz en büyük yapay zeka modellerine uygulanmış değil. Ancak durum belli. Modeller gelişip büyüdükçe onları daha şeffaf hale getiren yöntemlere ihtiyaç artıyor.
