Meta’nın “Behemoth” yapay zekası bir kez daha ertelendi

Meta’nın “Behemoth” yapay zekası bir kez daha ertelendi

Meta’nın büyük beklentiler yaratan Llama 4 tabanlı yapay zeka modeli “Behemoth”, planlanan lansman tarihini bir kere daha kaçıyor. Birinci olarak Nisan ayında düzenlenen LlamaCon etkinliğinde çıkması beklenen model, evvel Haziran’a, artık ise sonbahar ya da daha ileri bir tarihe ertelendi. Wall Street Journal’ın bahse yakın kaynaklara dayandırdığı haberine nazaran, Meta mühendisleri modelin yeteneklerini manalı ölçüde geliştirmekte zorlanıyor.

Meta, amiral gemisini erteliyor

Mark Zuckerberg tarafından “dünyanın en yüksek performanslı modeli” olarak tanımlanan Behemoth, 288 milyar etkin olmak üzere toplamda 2 trilyon parametreye sahip devasa bir yapay zeka sistemi. Şirket, geçtiğimiz ay yaptığı açıklamalarda modelin GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet ve Gemini 2.0 Pro üzere rakiplerini birçok STEM testinde geride bıraktığını belirtmişti. Fakat bu argümanlara karşın modelin ne vakit kullanıma sunulacağı hala belirsizliğini koruyor.

Meta, Behemoth’un yanı sıra Llama 4 ailesine ilişkin Scout ve Maverick isimlerinde iki küçük ölçekli modeli de yayımlamış durumda. Ayrıyeten “Little Llama” kod isimli bir hafif modelin daha yolda olduğu söz ediliyor. Fakat asıl dikkatlerin üzerinde toplandığı Behemoth modelinin sahneye çıkışının gecikmesi, şirketin büyük AI planlarına dair soru işaretlerini de beraberinde getiriyor.

 

Şirketin LlamaCon aktifliği de bu meçhullükten nasibini aldı. Geliştiricilere yönelik kimi yeniliklerin duyurulduğu aktiflikte, Behemoth’tan yalnızca yüzeysel olarak bahsedildi; modelin mevcut durumu ya da çıkış tarihiyle ilgili somut bir bilgi verilmedi. Mevzuya ilişkin

Meta cephesinden ise şimdi resmi bir açıklama gelmedi. Meta, bu yıl AI altyapısı için 72 milyar dolara kadar yatırım yapmayı planlıyor ve Zuckerberg, yapay zekayı şirketin öncelikli odak alanı olarak pozisyonlandırmış durumda. Lakin yaşanılan gecikmelerin tahlili çok da kolay olmayabilir. Halihazırda birçok yapay zeka şirketi Meta üzere yeni modellerinde büyük gelişimler elde etmekte zorlanıyor. Bunun nedeni ise yapay zekayı ölçekleyerek büyütme yaklaşımında hududa gelinmiş olması.

administrator

Related Articles

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir