Pazartesi günü, veri bilimi ve yapay zeka şirketi Databricks'ten bir mühendis ve yöneticiler ekibi, Zoom aracılığıyla gerçekleşen sanal bir toplantıda, olağanüstü bir yapay zeka dil modeli oluşturma çabalarının meyvesini toplamış olup olmadığını öğrenmek için bir araya geldi. DBRX adı verilen proje, birkaç ay boyunca geliştirildi ve yaklaşık olarak 10 milyon dolarlık bir maliyetle gerçekleştirildi. OpenAI'nin ChatGPT'sine benzer bir tasarıma sahip olan DBRX'ın gerçek kabiliyetleri ancak son testlerden sonra ortaya çıkacaktı. Sonunda, Databricks'in baş yapay sinir ağı mimarı ve DBRX ekibinin lideri olan Jonathan Frankle, heyecan verici haberi meslektaşlarıyla paylaştı. "Her şeyin üzerine çıktık, " dedi. Takım, alkış ve sevinç emoji'leriyle cevap verdi. Kahve tüketiminden genellikle kaçınan Frankle, sonuçları derleyerek geçirdiği uykusuz bir gece sonrası buzlu latte'nin tadına vardı. Databricks, DBRX'ı açık kaynak bir lisans altında yayınlamayı ve diğerlerinin bu çalışmayı üzerine inşa etmelerine olanak sağlamayı amaçlıyor. Frankle, genel bilgi sorularını yanıtlama, okuma anlama, mantıksal bulmaca çözme ve kod üretme gibi çeşitli ölçütlere göre DBRX'ın diğer açık kaynak modellere kıyasla üstünlüğünü gösteren veriler sunmuştur. DBRX, Meta'nın Llama 2 ve Mistral'ın Mixtral adlı iki popüler açık kaynak yapay zeka modelini geride bıraktı. Databricks CEO'su Ali Ghodsi, puanları görünce "Evet!" dedi. Frankle, Elon Musk'ın şirketi xAI tarafından yakın zamanda açık kaynak olarak paylaşılan Grok AI modelini bile geride bıraktıklarını ekledi. Musk tarafından bir tweet almak ise başarı olarak değerlendirilebileceğini şakayla belirtti. Herkesin şaşkınlığına göre, DBRX ayrıca makine zekasının zirvesi olarak kabul edilen ChatGPT'yi çalıştıran OpenAI'nin kapalı modeli GPT-4 ile de yakından rekabet etti.

Frankle, açık kaynak büyük dil modelleri için yeni bir en-iyi-uygulama standardı belirlediklerini gururla söyledi. DBRX'ı açık kaynak olarak paylaşarak, Databricks, generatif yapay zeka alanında önde gelen şirketlerin gizlilik yaklaşımına meydan okuyan harekete katılıyor. OpenAI ve Google, GPT-4 ve Gemini adlı büyük dil modellerinin kodlarını yakından korurken, Meta gibi rakipler modellerini yayınlamayı tercih etmiştir, çünkü bu durumun daha fazla araştırmacıya, girişimciye, startup'lara ve kuruluşlara yenilikçilik ve erişilebilirlik sağlayacağını düşünmektedir. Databricks sadece açık kaynak modelini paylaşmayı değil, aynı zamanda onun oluşturulma sürecini de açıklamayı amaçlıyor. Meta, Llama 2 modelinin oluşturulmasıyla ilgili tüm ayrıntıları sağlamamıştır. Databricks, DBRX'ın on milyonlarca dolarlık eğitim sürecinde mühim kararları alırken WIRED dergisini gözlemlemeye davet ederek çalışmalarını detaylandıran bir blog yazısı yayınlamayı planlamıştır. Bu bakış, önde gelen yapay zeka modelleri yapılandırma sürecinin karmaşıklığını ortaya koyarken, alanındaki yeni gelişmeler nedeniyle maliyetlerin azaltılma potansiyelini de göstermektedir. DBRX gibi açık kaynak modellerinin kullanılabilirliğiyle birleştiğinde, bu durum yapay zeka gelişiminin hızla devam edeceğini göstermektedir. Allen Institute for AI'nın CEO'su Ali Farhadi, yapay zeka modellerinin oluşturulması ve eğitiminde daha büyük bir şeffaflık olmanın önemini vurgulamıştır. Şirketler rekabetçi bir avantaj elde etmek için giderek daha gizli hale gelirken, Farhadi ileri düzey yapay zeka modellerinin risklerle ilgili endişeler olduğunda şeffaflığın önemli olduğuna inanmaktadır. Her türlü şeffaflık çabalarını takdir ettiğini ifade etmiş ve pazarın önemli bir kısmının açık modelleri benimseyeceğini belirtmiştir. "Bunlardan daha fazlasına ihtiyacımız var, " diye sonuçlandırmıştır.