Kaynak: Dijital Biz’e iletilen açıklama.
Tether AI Research, küçük yapay zekâ modellerinin eğitiminde kullanılmak üzere QVAC Genesis III adlı sentetik veri setini yayımladığını duyurdu. QVAC Genesis I ve II’nin devamı olan çalışma, 159,6 milyon doküman içeriyor. Şirket, veri setine ilişkin araştırmanın COLM 2026’da sunulmak üzere kabul edildiğini de bildirdi.
Bilim, teknoloji, mühendislik ve matematik (STEM) alanlarına odaklanan Genesis III, küçük modellerin telefon, bilgisayar ve yerel sunucularda çalıştırılmasına yönelik olanakları genişletmeyi amaçlıyor. Tether’in açıklamasına göre veri setiyle eğitilen modeller, bilim ve STEM akıl yürütme testlerinde açık kaynaklı referansları geçti. Şirket, 1,7 milyar parametreli modelin benchmark yanıtlarının yüzde 99,45’inde geçerli sonuç ürettiğini belirtiyor.
Veri seti 19 STEM alanını kapsıyor. Tether, bu kapsamın fizik problemlerini çözebilen, hataları açıklayabilen ve akıl yürütme süreçlerini analiz edebilen yapay zekâ öğretmenlerinin geliştirilmesine olanak sağladığını ifade ediyor. Şirkete göre küçük modellerin yerel cihazlarda çalışabilmesi, sınırlı internet erişimi olan ortamlarda kullanımı da mümkün kılıyor. Araştırmacılar ve profesyoneller içinse hassas bilgi ve soruları sürekli harici sunuculara göndermeden çalışan uzmanlaşmış teknik asistanlar geliştirilmesi destekleniyor.
Genesis III, modellerin doğru cevaba ulaşmanın yanında akıl yürütmeyi ve hatalarını düzeltmeyi öğrenmesini hedefliyor. Failure Analysis yöntemi, modelin hatalarını inceleyerek yanlış akıl yürütmenin nedenini ve doğru çözüm yolunu öğretmeye odaklanıyor. Option-Level Reasoning yöntemi ise doğru yanıtın gerekçesini ve diğer seçeneklerin neden yanlış olduğunu açıklıyor. Bu yöntemlerle daha küçük modellerin daha az işlem gücü kullanarak daha doğru, güvenilir ve açıklanabilir sonuçlar üretmesine katkı sağlanması amaçlanıyor.
Bültende aktarılan araştırma sonuçlarına göre Option-Level veri setiyle eğitilen modeller, Qwen, Llama, SmolLM ve Gemma mimarilerinde Cosmopedia-v2’ye göre daha yüksek performans gösterdi. Eşit token sayısıyla yapılan karşılaştırmalarda ARC-Easy’de 28,57 puan, ARC-Challenge’da 21,35 puan ve MMLU STEM’de 15,03 puan artış bildirildi. Genesis III ile ön eğitimden geçirilen modelin, daha büyük olan ve ek matematik ile kod verileriyle eğitilen Cosmo-1B’yi de değerlendirilen testlerde geçtiği açıklandı.
Tether CEO’su Paolo Ardoino, sektörde modelleri ve işlem gücünü büyütmeye odaklanıldığını, Genesis III’ün ise küçük modellerin eğitim verisini iyileştirmenin etkisini gösterdiğini söyledi. Ardoino, STEM eğitiminde nihai cevabın yanı sıra doğru yanıtın gerekçesinin, akıl yürütmedeki hatanın ve düzeltme yolunun öğretilmesini önemsediklerini belirtti. Şirketin hedefini, faydalı yapay zekâyı büyük bulut altyapılarından insanların mevcut cihazlarına taşımak olarak ifade etti.