Araştırmacılar, problem karmaşıklığına göre hesaplama çabasını dinamik olarak ayarlayabilen yeni nesil yapay zeka modelleri geliştirdi. Bu, yapay zekanın zorlu görevlere yaklaşımında büyük bir değişimi temsil ediyor.
Bu teknoloji, DeepSeek-R1 ve OpenAI'nin o-serisi gibi modellerde örneklendiği üzere, geliştiricilerin "önce akıl yürütme" yaklaşımı olarak adlandırdığı bir yöntemi kullanıyor ve hızlı desen eşleştirme yerine derinlemesine analiz önceliklendiriliyor. DeepSeek-R1, bu akıl yürütme odaklı metodolojiyle inşa edildiği için, bilim, kodlama ve matematik gibi alanlarda gelişmiş mantıksal çıkarım ve problem çözme yoluyla karmaşık görevlerin üstesinden gelmekte özellikle başarılı. "Cevaplamadan önce düşünme" odaklı bu yaklaşım, modeli teknik uygulamalar için son derece değerli kılıyor.
Geleneksel yapay zeka sistemlerinden farklı olarak, bu yeni akıl yürütme modelleri, yanıt vermeden önce "daha uzun süre düşünmek" üzere eğitildi. Örneğin OpenAI'nin o3 modeli, zorlu soruları mantıksal adımlara bölebiliyor, ara hesaplamalar veya araç çağrıları yapabiliyor ve ardından sağlam temellere dayanan yanıtlar üretebiliyor. Akıl yürütme modelleri olduklarından, kendi kendilerini etkin biçimde doğrulayabiliyorlar; bu da standart modellerin genellikle takıldığı tuzaklardan kaçınmalarına yardımcı oluyor. Çözüme ulaşmaları tipik, akıl yürütmeyen modellere göre saniyelerden dakikalara kadar daha uzun sürse de, fizik, bilim ve matematik gibi alanlarda genellikle daha güvenilir sonuçlar veriyorlar.
OpenAI, büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenmede de, önceki model eğitimlerinde görülen "daha fazla hesaplama = daha iyi performans" eğiliminin devam ettiğini gözlemledi. Ölçeklendirme yolunu tekrar izleyerek—bu kez pekiştirmeli öğrenmede—hem eğitim hesaplamasında hem de çıkarım sırasında akıl yürütmede bir büyüklük mertebesi daha ilerleyerek, modellerin performansının düşünmeye daha fazla zaman ayrıldıkça belirgin şekilde arttığını doğruladı.
Bu modeller, çıkarım sırasında aktif olarak birden fazla çözüm yolu üretiyor ve entegre değerlendirici modellerin yardımıyla her birini değerlendirerek en umut verici seçeneği belirliyor. Değerlendiricinin uzman etiketli verilerle eğitilmesi sayesinde, geliştiriciler modellerin karmaşık, çok adımlı problemleri akıl yürütme kapasitesini güçlendiriyor. Bu özellik, modelin kendi akıl yürütmesini yargılamasını sağlıyor ve büyük dil modellerini sadece yanıt vermekten ziyade "düşünebilmeye" bir adım daha yaklaştırıyor.
DeepSeek'in yaklaşımı, zincirleme düşünme (chain-of-thought) akıl yürütmesini, özerk bir ajanın insan talimatı olmadan deneme-yanılma yoluyla bir görevi öğrenmesini sağlayan pekiştirmeli öğrenme ile birleştiriyor. Bu, modellerin yalnızca doğru davranışın etiketli örnekleriyle eğitilerek akıl yürütme yeteneklerini geliştireceği varsayımını sorguluyor. Bir araştırmacının dediği gibi: "Modeli sadece doğruluk için ödüllendirip, en iyi düşünme yolunu kendi başına keşfetmesine izin verebilir miyiz?"
Gerçek dünya uygulamaları açısından sonuçlar oldukça derin. Bu modeller, bilimsel araştırmadan mühendisliğe, iş stratejisinden yaratıcı problem çözmeye kadar birçok alanda yapay zekanın karmaşık problemleri ele alış biçimini dönüştürebilir. Hesaplama kaynaklarını görev zorluğuna orantılı olarak ayırarak—tıpkı insanların daha zor problemler üzerinde daha fazla zaman harcaması gibi—bu sistemler, insanlığın karşılaştığı en zorlu entelektüel görevlerde daha güvenilir performans vaat ediyor.