Türkçe altyazı Turkish subtitles
0:03 Sonunda inanılmaz bir şey oldu. Gördüğünüz gibi, bugün yapay zeka modelleri neredeyse komik boyutlara ulaştı. DeepSeek gibi en büyük açık kaynak ve ücretsiz yapay zeka modellerinden bazıları, 1,6 trilyon parametrenin üzerine çıktı. Üstelik bu, en büyüğü bile değil. Finally, something amazing happened. You see, today AI models have become almost comically large. Some of the biggest open and free AI models, like DeepSeek, reached over 1.6 trillion parameters in size. And that's not even the biggest 0:17 Bu modelleri çalıştırmak yüz binlerce dolara mal oluyor. Sonra çılgınca bir şey keşfediyorsunuz. Onlara bir görsel gösterip "Bu görsel neyi tasvir ediyor?" diye soruyorsunuz. Cevabı duyunca şaşıracaksınız. Bilmiyor. Evet, göremiyor. one. So, these cost hundreds of thousands of dollars to run. And then, you find out something crazy. You show them an image and you ask, "What does this image depict?" And you will be surprised to hear the answer. It doesn't 0:30 Peki, size karşılaştırmalı olarak toz zerre kadar küçük, %99 daha küçük bir model vaat etseler ve bu minik modelin görebildiğini söylesem? know. Yes, it cannot see. Now, what if I told you that they promised you a model that is 99% smaller, a speck of dust comparatively, and yet this tiny guy can see? That 0:45 Bu imkânsız gibi görünüyor. Evet, belki rüyalarımızda, dileklerimizde olabilir. Ama aslında var. DeepMind tarafından geliştirildi ve adı Gemma 4. Bu, dizüstü bilgisayarınızda çalışıyor. Kesinlikle bir mücevher. Ücretsiz ve açık kaynak, biz araştırmacılar tarafından 300 milyondan fazla kez indirildi. Bu çılgınlık. Bunu seviyorum. sounds impossible. Yes, maybe in our dreams, wishful thinking. But, it actually exists. It is made by DeepMind and is called Gemma 4. This runs on your laptop. It is an absolute gem. Free and 1:00 Ve sonra, inanılmaz bir şey oldu. Şimdi, araştırmacı arkadaşlar, kağıtlarınızı sıkıca tutun, çünkü evet, open, downloaded more than 300 million times by us fellow scholars. That is insane. I love it. And then, something amazing happened. Now, hold on to your papers, fellow scholars, because, yep, 1:14 Bize o gizli tarifi verdiler. they gave us the secret sauce. 1:18 Gemma 4 için kullandıkları mimariyi sonunda görmemize izin verdiler ve bu biraz çılgınca. Yani, bu modelin nasıl olup da bu kadar kolay işler yaptığını, mesela orta çağ bir şairi gibi konuşurken aynı zamanda videonuzdaki nesneleri tanımlamasını ve daha fazlasını nasıl başardığını nihayet anlıyoruz. Peki, sıra dışı derecede küçük yerel bir modele görme ve çok modlu akıl yürütme nasıl eklendi? Sırlar sonunda ortaya çıktı. Sevgili meslektaşlar, They finally told us the architecture they used for Gemma 4 to see. And it's kind of crazy. So, we finally understand how this can pull off things so easily, like talking as a medieval bard while 1:32 bu, Dr. Károly Zsolnai-Fehér ile Two Minute Papers. identifying objects in your video, and so much more. So, how did they add vision and multimodal reasoning into an unusually small local model? The secrets are finally out. Dear fellow scholars, 1:46 Dolayısıyla, geleneksel bir yapay zeka aslında birbirine bağlı birkaç sinir ağıdır. this is Two Minute Papers with Dr. 1:48 Bir görseliniz varsa, sadece bunun için özel bir görsel modele ihtiyacınız vardır. Ya da peki, Károly Zsolnai-Fehér. So, a conventional AI is really several neural networks connected together. And if you have an image, you need a dedicated visual model just for that. Or Okay, what about 2:01 Ses mi? Ona kulaklar vermek. Evet, bunun için bir ses kodlayıcı gerekiyor. Bu görevlerin her biri için özel bir parça. Ama bu aslında görmek ya da dinlemek değil. Bu sadece farklı bir sinir ağı tarafından oluşturulan bir çeviriyi audio? Giving it ears. Yep, that needs an audio encoder. A specialized part for each of these tasks. But this is not really looking or listening. This is just passing a translation around that 2:15 dolaştırıyor. En küçük modelleri bunu yapıyor, ama 12 milyar parametreli modele geçtiğimizde işler çılgınca değişiyor. DeepMind'daki bilim insanları diyor ki, "Bunların hepsini at. Dışarı. is created by a different neural network. Their smallest models do that, but when we upgrade to the 12 billion model, things get crazy. Scientists at DeepMind say, "Throw that all away. Out. 2:29 Hemen şimdi." Bunun yerine, mhm, görüntüyü küçük yamalar halinde kesiyor. Sonra bu pikselleri doğrudan modelin içsel temsil alanına yansıtıyor. Yani, her yamanın nereden geldiğini biliyor. Tamam, Right now." Instead, mhm, it cuts your picture into small patches. Then it projects those pixels directly into the model's internal representation. So, it knows where each patch came from. Okay, 2:45 ama buradaki amaç ne? Neden bunu yapıyorlar? but what is the point here? Why do that? 2:47 Çünkü görüntüyü sizin için yorumlamak üzere ayrı bir sinir ağına, bir görme dönüştürücüsüne ihtiyacınız yok. Hayır. Onu atın. Ses için de aynı. Onu 40 milisaniyelik parçalara bölün ve sonra sihir başlar. Well, you don't need a separate neural network, a vision transformer, to interpret the image for you. No. Throw it out. Same for audio. Slice it up into 40-ms chunks, and then comes the magic. 3:03 Sadece tüm bu tokenleri ana dönüştürücünüze döküyorsunuz, peki sonra ne oluyor? You just pour all these tokens into your main transformer, and then what happens? 3:08 Bu sistem, aynı anda gözleri, kulakları ve beyni olmak zorunda kalıyor. Ve bence bu, Gemma 4'teki en önemli mimari fikirlerden biri. Yüz milyonlarca Well, this system is forced to learn to be the eyes, ears, and brain at the same time. And I think this is one of the most important architectural ideas in Gemma 4. It removes hundreds of millions 3:23 uzman parametreyi ortadan kaldırıyor ve algı ile düşünme arasındaki sınırı bulanıklaştırıyor. Sonuç ise ağırlığının çok üzerinde bir yumruk atan bir yapay zeka sistemi. Görüntüleri işliyor, sesi işliyor ve of specialist parameters, and it blurs the boundary between perception and thinking. And the result is an AI system that punches way above its weight. It handles images, it handles audio, and it 3:37 son derece akıllı. Ve bu, sahip olabileceğiniz bir şey. Şimdi, iki nokta daha var. is bloody smart. And this is something that you can own. Now, two more points. 3:42 Birincisi, Gemma 4 ekosistemi daha hızlı ve daha iyi hale getirmek için sürekli iyileştirmeler alıyor. Tanıtım bölümünde size bir bağlantı vereceğim. İkincisi, orada gizli formülü paylaştılar. Yani Gemma 4 sadece kendi başına harika olmakla kalmıyor, aynı zamanda One, the Gemma 4 ecosystem continues to get improvements to make it faster and better. I'll give you a link to So in the description. Two, they shared the secret sauce there. So Gemma 4 is not just amazing in and of itself, but it 3:58 Deep Seek ve diğer sistemlerin daha iyi ve verimli görmesini öğrenmesine yardımcı olabilir. Bu kesinlikle muhteşem. can help Deep Seek and other systems learn to see better and more efficiently. That is absolutely amazing. 4:06 Hayatta bulunmak için ne harika bir zaman. Ve gelecekte bu muhteşem açık modellerin sürekli gelmeye devam edeceğini varsaymayın. Bunlar hepimize verilen hediyelerdir ve yetenekler arttıkça bu hediyeler gelmeyi durdurabilir. What a time to be alive. And please do not take it for granted that these amazing open models will just keep coming in the future. These are gifts to all of us and these gifts may stop coming as capabilities increase. It is 4:22 Gelecekte de bu modelleri ücretsiz alacağımızın bir doğa yasası olmadığını unutmayın. Bu yüzden dünyanın neresinde olursanız olun, açık modeller üzerinde çalışan herkese sesleniyorum: Siz kahramansınız. Bilim insanlarının, öğrencilerin ve milyonlarca not a law of nature that we just get these models for free in the future, too. So, to everyone who is working on open models, wherever you are in the world, you are heroes. You help scientists, students, and millions of 4:36 diğer insanın işlerini daha iyi yapmasına yardımcı oluyorsunuz. other people to do their work better. 4:39 Çok teşekkür ederim. Ve biz, bir topluluk olarak, bu açık sistemleri desteklemek için elimizden gelen her şeyi yapmalıyız. Yapay zeka araştırma makalelerini genellikle dakikalar içinde yeniden üretmek için Lambda'yı kullanıyorum. Thank you so much. And we, as a community, have to come together and do everything we can to support these open systems. I use Lambda to reproduce AI research papers often in minutes. It's 4:53 Kendi modellerinizi eğitmek veya mevcut bir modelin ince ayarını yapmak da harika. Çıkarım veya metinden görüntüye ya da videoya dönüştürme işlemleri, son derece kolay. also great to train your own models or fine-tune an existing one. Run inference or text-to-image or video, easy-peasy. 5:02 Deep Seek sohbet botu veya ajan çalıştırmak, süper hızlı ve süper güvenilir. Lambda, kendi deneylerinizi gerçekleştirmek için güçlü Nvidia GPU'ları sunar. Ele aldığım makalelerdeki fikirleri test eder ve anlar içinde Running a Deep Seek chatbot or agent, super fast, super reliable. Lambda gives you powerful Nvidia GPUs to run your own experiments. I test ideas from the papers I cover and moments later, 5:16 sonuçları alırım. Bunu çok seviyorum. Ciddiyim, şimdi lambda.ai/papers adresinde deneyin. results. Love it. Seriously, try it out now at lambda.ai/papers. Altyazı bilgisayarımda üretildi ve videoyla ilerler; bir satıra tıklayın, o ana atlasın. Subtitles generated on my computer; they follow the video — click a line to jump there.
DeepMind'ın Gemma 4 modeli, yapay zekânın görme yeteneğini devasa parametre sayılarına bağımlı olmadan küçük ve verimli bir mimariyle nasıl sağladığını açıklıyor. DeepMind's Gemma 4 model explains how artificial intelligence achieves visual capabilities without relying on massive parameter counts, using a small and efficient architecture.
Bu video youtube.com üzerinde yayımlandı; buradaki oynatıcı YouTube’undur. Türkçe özet ve altyazı AiPulse için hazırlanmıştır. This video is published on youtube.com ; the player here is YouTube’s. The Turkish summary and subtitles are prepared for AiPulse .
YouTube’da izle Watch on YouTube AI Kritik → AI Critique →