Yapay zeka teknolojileri alanında son dönemde büyük bir yarış yaşanıyor. Her geçen gün teknoloji şirketleri daha hızlı, daha verimli ve ekonomik çalışan modeller geliştirmek için çaba harcıyor. Bu yarışa öncülük eden firmalardan biri de Güney Kore merkezli Samsung oldu. Şirket, dikkat çekici bir adım atarak 7 milyon parametreli yeni yapay zeka modeli Tiny Recursion Model'i (TRM) duyurdu.
Araştırmacı Alexia Jolicoeur-Martineau liderliğinde geliştirilen TRM, küçük boyutuna rağmen OpenAI O3 Mini ve Google Gemini 2.5 Pro gibi oldukça büyük modelleri bazı testlerde geride bırakmayı başardı. Bu modelin en dikkat çekici özelliği ise “recursive reasoning” yani yinelemeli akıl yürütme metodunu kullanması. Bu sayede model, verdiği yanıtları sürekli analiz ederek ve güncelleyerek zaman içerisinde kendi kendini iyileştirme yetisine sahip.
Yeni Modelin Teknik Detayları
TRM’nin geliştirilme amacı, yüksek performansı minimum donanım ihtiyacıyla sunabilmek. Modelin yalnızca 7 milyon parametreye sahip olması sayesinde, güçlü donanımlara gereksinim duymadan çalışabiliyor. Bu da yapay zekanın daha fazla cihazda, daha düşük maliyetle ve daha az enerjiyle kullanılmasının önünü açıyor.
Modelin başarı anahtarı ise özyineli düşünce yapısı. Bu yapı sayesinde TRM, cevaplarını her seferinde gözden geçiriyor ve zamanı geldikçe kendini geliştiriyor. Modelin kodlarına ve teknik detaylarına GitHub üzerinden erişilebiliyor, böylece araştırmacılar ve geliştiriciler açık kaynak olarak bu teknolojiyi inceleme ve geliştirme imkanı buluyor.
Samsung’un Yapay Zeka Performans Ölçüm Standardı: TRUEBench
Samsung daha önce TRUEBench isimli kendi üretken yapay zeka model değerlendirme standardını da yayınladı. TRUEBench, büyük dil modellerinin gerçek dünyadaki iş verimliliğini 10 ana kategori ve 46 alt başlıkta analiz ediyor. Bu standart farklı diller ve senaryolarla geliştirildiği için, yapay zekaların üretkenlik, veri analizi, özet çıkarma, içerik oluşturma gibi alanlardaki başarı oranlarını karşılaştırmalı biçimde gözler önüne seriyor.
TRUEBench’in bir diğer avantajı, değerlendirme kriterlerinin hem insanlar hem de yapay zekalar tarafından birlikte gözden geçirilmesi. Böylece kişisel önyargılar en aza indiriliyor ve değerlendirmede tutarlılık sağlanıyor. Kullanıcılar, farklı modelleri Hugging Face platformu üzerinden karşılaştırabiliyor, ayrıca ortalama yanıt süreleri ve performans tabloları da yayınlanıyor.
Sektörde Etkisi ve Gelecek Perspektifi
Tiny Recursion Model’in başarısı, küçük ölçekli yapay zekaların büyük modellerle yarışabileceğini gösteriyor. Telekomünikasyon, mobil cihazlar ve internet nesneleri gibi alanlarda düşük donanım ihtiyacı sayesinde TRM benzeri modellerin daha yaygın kullanılacağı öngörülüyor. Bu da yapay zekanın erişimini genişletecek ve teknoloji şirketlerinin maliyet/verimlilik dengesini daha iyi kurmasını sağlayacak.
Samsung'un attığı bu adım, şirketin sadece donanımda değil yazılım ve yapay zeka inovasyonunda da iddiasını güçlendirdi. Özellikle yeni nesil mobil cihazlarda bu tür entegre, maliyeti düşük ve verimli yapay zekaların kullanımının hızla artacağı bekleniyor.
