Amerika Birleşik Devletleri'nden gelen iddialar, yapay zeka dünyasında yeni bir tartışma başlattı. Beyaz Saray bilim danışmanı Michael Kratsios'a göre, Çinli şirket Moonshot'un, en büyük açık kaynaklı büyük dil modeli (LLM) olan Kimi K3'ü geliştirirken, ihracatı yasaklanmış çipler kullanarak Anthropic'in Fable LLM'ini kopyaladığı öne sürülüyor.
ÇİN''DEN TEKNOLOJİ HIRSIZLIĞI MI?
Kratsios, "ABD teknolojisini çalmaya ve Amerikan araştırmalarını baltalamaya yönelik büyük ölçekli, gizli endüstriyel damıtma kabul edilemez" diyerek bu durumu sert bir dille eleştirdi. Hazine Bakanı Scott Bessent de benzer şekilde, "Çin modellerinde ABD büyük dil modellerimizin filigranlarını buluyoruz ve bu kabul edilemez" ifadelerini kullandı. Ancak, Kimi K3'ün sergilediği gelişmiş yeteneklerin sadece damıtma (distillation) yoluyla elde edilebileceğine dair uzmanlar arasında şüpheler bulunuyor. Laude Enstitüsü araştırmacısı Braden Hancock, "Fable'dan yalnızca damıtma yaparak bu kadar güçlü bir modeli bu kadar kısa sürede elde edebileceğinizi sanmıyorum" diyerek, Fable'ın halka açık hale gelmesinin üzerinden henüz kısa bir süre geçtiğini ve bu kadar kısa sürede bu kadar çok veriyi damıtıp yeni bir model eğitemeyeceğini belirtti.
UZMANLAR ŞÜPHECİ YAKLAŞIYOR
Allen Institute for AI'dan yapay zeka araştırmacısı Nathan Lambert ise, "Damıtmanın zamanla etkisinin azaldığına inanıyorum, çünkü Çin modelleri sınıra yaklaşıyor ve eğitim rejimi takviyeli öğrenmeye kayıyor" dedi. Lambert'e göre, eğer iddialar doğru olsaydı, herkesin damıtma yoluyla kolayca bir GLM veya K3'e yetişebilmesi gerekirdi, ancak durum böyle değil. Damıtma süreci, bir modelin iç işleyişini anlamak ve yeteneklerini kopyalamak için sistematik olarak sorgulanmasını gerektirir. Bazen bu, modelin problem çözme şeklini anlamak için düşünce zincirini ifade etmesini istemeyi içerir. Diğer zamanlarda ise, denetimli ince ayar (supervised fine-tuning - SFT) adı verilen bir süreçte, modelin komutları ve yanıtları yeni bir modeli eğitmek için kullanılır. Bu ince ayar süreci, üçüncü bir tarafça oluşturulduğu iddia edilen bir modelin Claude olduğunu iddia etmesine yol açabilir. Ancak Lambert, SFT'nin faydalarının modeller karmaşıklaştıkça azaldığını vurguluyor. Fable benzeri yetenekleri damıtmak, muhtemelen takviyeli öğrenme tekniklerini gerektirecektir. Bu, genellikle daha büyük modelin bir temsilcisinin daha küçük modelin yanıtlarını derecelendirmesini ve derecelendirmeye göre ayarlamalar yapmasını içerir. Daha gelişmiş teknikler daha önemli altyapı gerektirir. Büyük takviyeli öğrenme çalışmaları milyonlarca temsilci gerektirebilir. Bir sınır laboratuvarının API'sini kullanmak "çılgınca pahalı olurdu ve muhtemelen zaman darboğazı yaratırdı, çünkü bu modeller oldukça yavaş ve dürüst olmak gerekirse performans artışı bile sağlamayabilir." Daha önceki sınır modellerinin Kimi'ye katkıda bulunmuş olması muhtemel görünüyor; Anthropic daha önce bu yıl Moonshot, DeepSeek ve MiniMax'i modellerini sistematik olarak damıttığı iddiasıyla suçlamıştı. Anthropic, bu şirketlerdeki IP adresleri ve diğer meta veriler aracılığıyla tespit ettiği kullanıcılara ait modelleriyle milyonlarca alışveriş keşfettiğini belirtmişti. Bu sorgulamalar "normal kullanım modellerinden farklıydı ve meşru kullanımdan ziyade kasıtlı yetenek çıkarımını yansıtıyordu." Anthropic, Fable damıtmasıyla ilgili soruları yanıtlamadı. Ancak damıtma, yalnızca Çin'de değil, yapay zeka şirketleri arasında yaygın olarak görülüyor. Elon Musk, bu yıl şirketi SpaceXAI'nin Grok'u geliştirmek için OpenAI modellerini damıttığını ve bu uygulamanın sektörde yaygın olduğunu ifade etmişti. Damıtma ile sentetik veri kümeleri geliştirme arasındaki çizgi oldukça bulanık olabilir. Hancock, "Genel olarak Amerikalılar bu Çinli ekiplerin teknik uzmanlığını hafife alıyor" dedi. "Moonshot'un kurucularından biri CMU'da doktora öğrencisiydi. Bunlar meşru araştırmacılar ve mühendisler, sağlam işler yapıyorlar. ...Amerikan modelleri durma noktasına gelse, Çin'in ilerlemesinin yavaşlayacağını düşünüyorum, ancak yine de devam edecektir. Sadece arkadan gelmiyorlar." Kratsios'un yorumunun ikinci kısmı olan Moonshot'un gelişmiş Nvidia Çipleri, Grace Blackwell 300'leri elde ettiği ve Tayland'da GB300 donanımlı sunuculara eriştiği iddialarını da ayırmak zor. Bu çiplerin Çin'e ihracatı yasak, ancak Georgetown Üniversitesi Güvenlik ve Gelişen Teknoloji Merkezi'nden araştırma görevlisi Sam Bresnick'e göre bir kara borsa mevcut. Mayıs ayında, ABD sunucu üreticisi Supermicro'nun kurucusu, gelişmiş çiplerin Çin'e kaçakçılığı nedeniyle iddianameyle karşı karşıya kaldı. Bresnick, "Dünya çapındaki veri merkezleri için 'müşterini tanı' yasalarının savunucusuyum" dedi. "Eğer bir şirketin son teknoloji donanımınızda büyük eğitim çalışmaları yapmasına izin veriyorsanız, o şirketin kim olduğu ve ne yaptığına dair bir raporlama mekanizması olmalıdır." Başkan Joe Biden'ın Ticaret Bakanlığı 2024'te veri merkezleri için federal 'müşterini tanı' kuralları önerdi, ancak Donald Trump döneminde herhangi bir ilerleme kaydedilmedi. Bununla birlikte, gelişmiş çiplerin yurt dışına sevkiyatını yapan ihracatçıların, yalnızca onaylanmış amaçlar için kullanıldıklarından emin olmaları gerekiyor.
