ko‘p e’tibor qaratilmagan holda.
«0G» kompaniyasi (texnologiya kompaniyasi) bundan bir necha oy oldin muhim bosqichdan o‘tgani haqida xabar berdi. Endi esa ular aynan shu dastlabki sunʼiy intellekt modelini ochiq ravishda qayta o‘rgatmoqda. Maqsad — markazlashmagan sunʼiy intellekt tizimi haqiqatan nimalarga qodirligini va ilgari olingan natijaga ko‘proq e’tibor berilishi lozimligini ko‘rsatish.
2025 yil iyul oyida «0G» kompaniyasi Xitoyning «China Mobile» telekommunikatsiya kompaniyasi bilan birga 107 milliard parametrga ega DiLoCoX-107B modelini o‘rgatdi. Ushbu ilmiy tadqiqot keyinchalik arXiv ilmiy platformasida, mutaxassislar tomonidan ko‘rib chiqilgandan so‘ng chop etildi. Maqolaga ko‘ra, bu tizim an’anaviy AllReduce metodiga nisbatan 357 baravar samaraliroq aloqa samaradorligiga erishdi. Biroq, bu natija bozorda deyarli ko‘zga tashlanmadi.
Jamoa bu yutuqqa e’tibor yetarli bo‘lmaganining asosiy sababi vaqt masalasi bo‘lganini ta’kidlaydi. 2025 yil o‘rtalarida kripto sohasida asosiy e’tibor mainnet ishga tushirilishi va token yangiliklariga qaratilgan edi. Texnik yutuqlar esa anchayin kam baholangan. Ish qay darajada jiddiy bo‘lmasin, uni ko‘p odamlar emas, faqat sohaga aloqador oz sonli kishilar ko‘rib chiqdi.
Hozir esa, markazlashmagan sunʼiy intellekt yana muhokama markaziga aylangan bir paytda, «0G» o‘z natijasini qayta e’tiborga chiqarishni istamoqda.
Ommaviy qayta tayyorlash tashabbusi
Bu safar kompaniya qayta o‘qitish jarayonini to‘liq ochiq qiladi.
«0G» o‘qitishning har bosqichi haqida batafsil ma’lumot beradi. Uning ichiga tekshiruv nuqtalari, indikatorlar va qanday ma’lumotlardan foydalanilayotgani ham kiradi. Shuningdek, ushbu tajriba Trusted Execution Environments texnologiyasi yordamida, zerogAuth orqali mustaqil tasdiqlanadi. Ish yakunlangach, modelning vaznlari hamma uchun ochiq manba sifatida taqdim etiladi.
Aslida, «0G» kompaniyasi markazlashmagan sunʼiy intellekt tizimini hamma uchun tekshiriladigan, takrorlasa bo‘ladigan va ishonchli qilib ko‘rsatishni maqsad qilgan. Ko‘pchilik yopiq tizimlarda bunga erishib bo‘lmaydi.
Bu faqat parametrlar poygasi emas
Ko‘plab sunʼiy intellektga oid yangiliklar asosan parametrlar soniga qaratiladi. Kattaroq raqamlar ko‘proq qiziqish uyg‘otadi, lekin «0G» kompaniyasi modelning ahamiyati, uni o‘rab turgan butun tizimga bog‘liq deb hisoblaydi.
Jamoa uchun asosiy baholash jarayoni o‘qitishdan boshlanib, tekshirish, saqlash, xizmat ko‘rsatish va real mahsulotga integratsiyagacha davom etadi.
Texnik tomondan muhim jihatlardan biri – aloqa samaradorligi. DiLoCoX modelida pipeline parallelizmi, mahalliy va global yangilashlar uchun ikki xil optimizator, bir bosqichli kechikish mexanizmi va adaptiv gradient siqishdan foydalaniladi. Oddiy qilib aytganda, bu dizayn, markazlashgan holda o‘qitish jarayonida axborot almashinuvi hajmini kamaytiradi. Chunki odatda bunday tizimlarning sekinlashuvi aynan bu yerda yuzaga keladi.
«0G» modelini to‘liq infratuzilma ichida ishlatadi. Bunga blokcheyn asosida tekshirish, markazlashmagan saqlash, ma’lumot mavjudligi, natijalarni chiqarish va hisob-kitob tizimi kiradi. Bu orqali bir martalik demo emas, balki to‘liq faol muhit yaratilmoqda.
Tekshiruv ham asosiy jihatlardan biri. Trusted Execution Environments texnologiyasi yordamida foydalanuvchilar faqat model mavjudligi emas, balki uning qanday o‘qitilganini va unda qanday axborot ishlatilganini ham mustaqil ko‘ra oladilar. Markazlashmagan sunʼiy intellekt uchun bu ishonch masalasiga tubdan yangicha yondashuv olib keladi.
Asl voqea bu — tarmoq o’tkazuvchanligida
«0G» kompaniyasi fikriga ko‘ra, DiLoCoX-107B modeli yutuqlaridagi eng muhim jihat – uni o‘qitish usuli bo‘lgan.
Jamoa ta’kidlashicha, 107B modeli oddiy bir gigabit sekundli internet orqali, maxsus ma’lumot markazisiz ishlagan. Bu esa, ilgari sunʼiy intellekt sohasidagi asosiy farazga – zamonaviy model o‘qitish juda noyob va qimmat infratuzilmani talab qiladi, degan fikrga, to‘g‘ridan-to‘g‘ri zid bo‘ldi.
Agar bu natija davom etsa, natija juda muhim bo‘lishi mumkin. Texnik talablarning pasayishi sababli tadqiqotchilar, kompaniyalar va davlat muassasalari kabi ko‘plab ishtirokchilar ham model o‘qitishda qatnasha oladi. Bunday vaziyatda hamkorlik asosiy muammoga aylanadi. Markazlashmagan tizimlar esa aynan bu kabi muammolarni hal qilish uchun yaratilgan.
Boshqa turdagi xarajat modeli
«0G» shuningdek, ularning tizimi markazlashgan muqobillarga nisbatan xarajatlarni qariyb 95 foizga qisqartirishini aytmoqda.
Kompaniyaning ta’kidlashicha, bunday tejamkorlik asosan qimmat markaziy boshqaruv xarajatlarini olib tashlash bilan bog‘liq, arzon uskunalar emas. Agar bu ko‘rsatkich amalda ham isbotlansa, ilg‘or modellarni o‘qitish universitetlar, yirik korxonalar va sunʼiy intellekt uchun katta budjet ajratishga qurbi yetmaydigan davlat tashkilotlari uchun ham ochiq bo‘ladi.
Natijada, kim jiddiy va ilg‘or modellar yaratishi mumkinligi o‘zgaradi.
Markazlashmagan sunʼiy intellekt raqobat qila oladimi?
Skeptiklar uzoq yillardan beri markazlashmagan sunʼiy intellekt samaradorlik bo‘yicha yetarli emasligini aytmoqda. «0G» kompaniyasi esa, avvalgi murosalarning endi haqiqiy kuchini yo‘qotayotganini ta’kidlaydi.
Natijalar yaxshilangan sari va xarajatlar kamaydikani sari, muhokama mafkuradan ko‘ra, samaradorlikka ko‘proq bog‘liq bo‘la boshlaydi. Savol — tizim kuchli modellarni o‘qita oladimi, ularni tekshira oladimi va buni hamyonbop qilib amalga oshirayaptimi?
Ochiq ishtirok hali ham o‘z haqiqat xavfini olib keladi. Ta’sir doirasida soxtalashtirilgan ma’lumotlarni kiritish, gradientni manipulyatsiya qilish va ishtirokchilar sifati o‘zgaruvchan bo‘lishi mumkin. «0G» bunday muammolarni maxsus arxitektura, g‘ayritabiiylikni aniqlash va kriptografik tekshiruv yordamida hal qilishini bildiradi.
Gap xavfsizlikning to‘liq bo‘lishida emas. Gap xatoliklarning ko‘rinishi va ularni aniqlash imkoniyatida.
Tasdiqlanadigan sun’iy intellekt aslida nimani anglatadi
«0G» uchun tasdiqlanadigan sunʼiy intellekt — ishonchni faqat obro‘-e’tibor orqali emas, balki tekshiruv orqali ta’minlashdir.
Foydalanuvchilar provayder so‘ziga ishonish o‘rniga, model qanday o‘qitilganini va qanday ishlashini mustaqil tekshirib ko‘ra oladi. Bu g‘oya, mas’uliyat va ishonch juda muhim ahamiyat kasb etadigan moliya, sog‘liqni saqlash va davlat boshqaruvi sohalarida juda foydalidir.
Aynan shu yerda markazlashmagan sunʼiy intellekt tizimi boshqalardan ajralib turadi – odamlar ishonch emas, shaxsan tekshiruv asosida harakat qilishlari mumkin bo‘ladi.
Tadqiqot namunasidan ishchi tizimgacha
Markazlashmagan sunʼiy intellekt sohasi qisqa vaqtda katta yo‘l bosib o‘tdi. Dastlabgi tajribaviy ishlanmalar o‘rnini trening, tekshiruv, saqlash, natija chiqarish va iqtisodiy hisob-kitob uchun yaratilgan “bitta muhit ichida” ishlovchi tizimlar egallamoqda.
«0G» DiLoCoX-107B modelini ushbu taraqqiyotning yorqin isboti sifatida ko‘rsatmoqchi. Ochiq qayta o‘qitish jarayoni — bu nafaqat natija, balki butun jarayon haqida hamdir. Kompaniya markazlashmagan sunʼiy intellektni ham jiddiy model ishlab chiqish, ham ochiq bo‘lish orqali rivojlantirish mumkinligini amalda namoyish qilmoqchi.
Oldinda kutayotgan yo‘l
Kattaroq modellar hali oldinda. «0G» kompaniyasi yuzlab milliard va hatto trillion parametrli modellar yaqin kelajakda erishish mumkin deb hisoblaydi.
Navbatdagi bosqich esa, bitta ilmiy kashfiyotdan ko‘ra, yanada yaxshi hamkorlik va kuchli tarmoq ishtirokiga bog‘liq bo‘ladi. Markazlashmagan sunʼiy intellektda tashkiliy yondashuv, aynan hisoblash quvvati singari muhim omilga aylanadi.
DiLoCoX-107B nomli sunʼiy intellekt modelini qayta o‘qitish — bu «0G» (tashkilot) tomonidan bozorda birinchi marta yetarlicha eʼtibor qozonmagan mavzuga yana bir bor murojaat qilishga urinishdir. Bunda asosiy maqsad — natijalarga suyanib, shov-shuv emas, keyin esa ochiq va tekshirilishi mumkin bo‘lgan sunʼiy intellekt yechimlari orqali keng jamoatchilikning diqqatini jalb qila olish-olmasligini sinab ko‘rishdir.
Ayni damda kompaniya ochiq qayta o‘qitish, shaffof hujjatlarni taqdim etish va hamma uchun ochiq imkoniyatlar orqali markazsizlashtirilgan sunʼiy intellektga navbatdagi raqobat bosqichida yanada mustahkam poydevor yaratishga umid qilmoqda.
