Açık ağırlıklı dört model, dört ayrı kullanım alanı
NVIDIA, Mistral ve Liquid AI tarafından yayımlanan dört model; robot kolu denetimi, sürüş verisi işleme, içerik denetimi ve cihaz üstü ajanlar için farklı araçlar sunuyor.
Yapay Zekâ··Akşam
Robot kollarından sürüş verisine
NVIDIA'nın iki yayını, fiziksel yapay zekâ için aynı gün açılan iki ayrı çalışma yolunu kapsıyor. Cosmos 3 ailesinde Edge 4 milyar, Nano 16 milyar ve Super 64 milyar parametre taşıyor. Edge cihaz üstü kullanıma, Nano iş istasyonunda çalıştırmaya ayrılmış; Nano ve Edge tabanlı iki politika modeli de Franka Panda kolları ile Robotiq tutucuları için sonradan eğitilmiş. Modeller dil komutlarıyla çoklu kamera görüntülerinden robot eylem yörüngeleri üretiyor. Ağırlıkların yanı sıra veri kümeleri, sonradan eğitim tarifi, değerlendirme araçları ve sunum katmanı ticari kullanıma izin veren bir lisansla dağıtılıyor. Alpamayo 2 Super ise 34 milyar parametreli başka bir açık model olarak özerk araç geliştirme işlerine yöneliyor. Yapı, 32 milyar parametreli Cosmos 3 Super akıl yürütücüsünü 2 milyar parametreli yayılım tabanlı bir eylem uzmanıyla birleştiriyor. Yedi kameraya kadar çevre videosunu işleyerek gelecekteki araç yörüngeleri, gerekçe izleri, üst düzey eylemler, görüntüye dayalı yanıtlar ve kendiliğinden etiketler üretebiliyor. Ağırlıklar Hugging Face'te, çıkarım defterleri GitHub'da OpenMDW-1.1 lisansıyla yer alıyor. Böylece Cosmos 3 robot politikalarını kurmak ve çalıştırmak için genel bir temel sunarken Alpamayo 2 Super, sürüş görüntülerini açıklama, etiketleme, değerlendirme ve araç davranışına dönüştürme işlerine ayrılıyor.[1], [2]
İçerik kuralı çalışma anında veriliyor
Mistral'ın Shieldstral modeli daha dar ve doğrudan bir göreve ayrılıyor: bir istemin, yanıtın, istem-yanıt çiftinin ya da görüntünün verilen içerik kuralına uyup uymadığını sınıflandırmak. 3 milyar parametreli model, denetimi ikili soru-cevap işi olarak yürütüyor. Şiddet, yaşa uygunluk veya bir asistanın yanıt vermeyi reddedip reddetmediği gibi ölçütler kullanılabiliyor; ürün geliştiricisi denetim politikasını yeniden eğitim yapmadan, çalışma anında düz dille tanımlayabiliyor. Bu düzen, değişmez bir zarar etiketleri listesi yerine ürünün hedef kitlesine ve kullanım bağlamına göre yazılan kuralları modele girdi olarak veriyor. Shieldstral hem metni hem görüntüyü inceleyebildiği için ayrı metin ve görsel koruma modelleri gerektiren işlerin bir bölümünü tek sınıflandırıcıda topluyor. Mistral, ağırlıkları Hugging Face'te yayımladı ve Apache 2.0 lisansını seçti; şirket modelin tek bir 16 gigabaytlık NVIDIA ekran kartında çalışabildiğini bildiriyor. Şirket ayrıca Shieldstral'ın dört değerlendirme ekseninde kendisinden yedi kata kadar büyük açık koruma modelleriyle eşit ya da daha iyi sonuç verdiğini söylüyor. Bu karşılaştırma Mistral'ın kendi ölçümüne dayanıyor ve duyuru sayısal tablo yerine çizelgeler sunuyor. Çok dilli kapsam gelecekteki öncelik olarak anılıyor, ancak desteklenen diller sıralanmıyor. Yayının bugünkü kullanımı bu nedenle uyarlanabilir metin ve görüntü denetimi; dil kapsamı ise açıklanmış bir sonraki çalışma alanı.[3]
Yerel ajan için daha küçük gövde
Liquid AI'nin LFM2.5-2.6B modeli, açık ağırlıkları ağ bağlantısından uzakta çalışabilen genel amaçlı ajanlara taşıyor. 2,6 milyar parametreli modelin bağlam uzunluğu ara eğitim sırasında 128.000 belirtece çıkarılmış. Liquid AI, modelin 2,5 gigabayttan az bellekte çalıştığını ve telefonda saniyede 30 belirteç üretebildiğini bildiriyor. Model llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang, ONNX ve WebGPU ile çalışıyor; temel ve sonradan eğitilmiş sürümler Hugging Face'te bulunuyor. Buna karşılık kabul edilen haber kartında lisans bilgisi yer almıyor. Dört yayın birlikte ele alındığında açık ağırlıklar tek bir ürün sınıfını anlatmıyor: Cosmos 3 robot kolu politikaları için farklı donanım ölçekleri sağlıyor; Alpamayo 2 Super çok kameralı sürüş verisini yörünge ve etikete çeviriyor; Shieldstral ürün politikasını çalışma anında alan bir güvenlik sınıflandırıcısı sunuyor; LFM2.5-2.6B ise düşük bellekli yerel ajanları hedefliyor. Mistral Apache 2.0'ı, NVIDIA'nın iki yayını ticari kullanıma izin veren lisansları açıkça adlandırırken Liquid AI duyurusunun haber kartı lisans belirtmiyor. Bu seçki, ağırlıklara erişimin yanında modelin görevi, çalışacağı donanım ve dağıtım koşullarının da ayrı ayrı okunması gerektiğini gösteriyor.[4], [1], [2], [3]
