GPT-6 Astra Yanıtlarının DeepSeek ve Kimi’yi Eğittiği İddiası

GPT-6 Astra tarafından üretilen yanıtların, DeepSeek V4.1-Flash ve Kimi K3.1 Pro modellerinin eğitiminde kullanıldığı iddia edildi. İleri sürülen yöntem, bir yapay zekâ sisteminin çıktılarından başka bir modelin öğrenme sürecinde yararlanmaya dayanıyor. Makine öğrenmesinde bu yaklaşım genel olarak damıtma (distilasyon) adıyla anılıyor.

İddia, yapay zekâ şirketleri arasındaki rekabetin yanında modellerin birbirlerinin ürettiği içeriklerden nasıl yararlanabileceğine dair soruları da gündeme getiriyor. Ancak paylaşılan bilgiler, GPT-6 Astra yanıtlarının eğitimde ne ölçüde kullanıldığını veya bu sürecin DeepSeek ve Kimi modellerinin performansını etkileyip etkilemediğini ortaya koymuyor. Bu nedenle iddiayı doğrulanmış bir iş birliği ya da açıklanmış bir eğitim yöntemi olarak değerlendirmek için yeterli bilgi bulunmuyor.

Damıtma, modeller arasında nasıl işliyor?

Damıtma yönteminde bir modelin yanıtları veya davranışları, başka bir modelin belirli görevlerde öğrenmesine yardımcı olacak örnekler olarak kullanılabiliyor. Kaynak model sorulara yanıt vererek hedef model için öğretici içerik üretebiliyor. Hedef model de bu örneklerden yararlanarak yanıt kalıplarını ve görevlerle ilgili örüntüleri öğreniyor. Bu süreç, iki modelin aynı olduğu ya da hedef modelin kaynak modelin bütün özelliklerini edindiği anlamına gelmiyor.

Bu tür yöntemlerden farklı amaçlarla yararlanılabilir. Örneğin bir modelin daha küçük bir sürümünü geliştirmek, belirli görevlerdeki sonuçları iyileştirmek veya eğitim için yeni örnekler oluşturmak mümkün. Ancak GPT-6 Astra hakkındaki iddiada, yanıtların hangi amaçla ve hangi yöntemle kullanıldığı açıklanmıyor. Verilen bilgiler, çıktıların doğrudan eğitim verisine eklenip eklenmediğini ya da önce başka işlemlerden geçirilip geçirilmediğini de göstermiyor.

DeepSeek ve Kimi modelleriyle ilgili belirsizlikler

İddiada adı geçen sistemler DeepSeek V4.1-Flash ve Kimi K3.1 Pro. Bu iki modelin GPT-6 Astra yanıtlarıyla eğitildiği ileri sürülüyor. Buna karşın kullanılan örneklerin kapsamı, soru ve yanıtların miktarı ya da eğitim sürecinin ne zaman yürütüldüğü hakkında doğrulanabilir ayrıntı paylaşılmıyor. Modelleri geliştiren şirketlerin konuyla ilgili açıklamaları da mevcut bilgiler arasında yer almıyor.

Bu eksikler, iddianın teknik açıdan nasıl yorumlanabileceğini sınırlıyor. Bir modelin başka bir sistemin çıktılarından yararlanması, tek başına daha başarılı sonuçlar verdiğini kanıtlamaz. Kullanılan örneklerin niteliği, hedef modelin yapısı ve eğitimde izlenen yöntem de sonuca etki eder. Bu unsurlar bilinmeden yalnızca model adlarından hareketle performans artışı veya yetenek aktarımı olduğu sonucuna varmak mümkün değil.

Benzer şekilde, bir modelin yanıtlarından yararlanılması hedef sistemin kaynak modelle aynı bilgiye sahip olduğu anlamına da gelmiyor. Eğitim örnekleri belirli konuları veya görevleri temsil edebilir; bunların modeli ne ölçüde etkilediği ise sürecin ayrıntılarına bağlıdır. İddiada bu konuda karşılaştırmalı test sonucu ya da eğitim öncesi ve sonrası performans bilgisi bulunmuyor.

Yapay zekâ çıktılarının eğitimde kullanılması neden önemli?

Üretken yapay zekâ sistemleri, yeni metin ve yanıtlar oluşturarak eğitimde kullanılabilecek örneklerin üretimine katkı sağlayabiliyor. Bu imkân, model geliştirme süreçlerinde veri kaynaklarının çeşitlenmesine yardımcı olabilir. Öte yandan, bir sistemin ürettiği içeriğin başka bir model tarafından kullanılması; verinin kaynağı, kullanım koşulları ve eğitim sürecinin ne kadar şeffaf olduğu gibi konuları da beraberinde getiriyor.

GPT-6 Astra ile DeepSeek ve Kimi modelleri hakkındaki iddia da bu çerçevede ele alınabilir. Şu aşamada doğrulanabilir olan, iki modelin eğitiminde GPT-6 Astra yanıtlarından yararlanıldığı yönünde bir iddianın ortaya atılması. Sürecin kapsamı, kullanılan teknik ve tarafların açıklamaları netleşmeden bunun modellerin başarısına ya da şirketler arasındaki ilişkilere etkisi hakkında kesin bir değerlendirme yapılamıyor.