GPT-6 Astra model çəkilərini yenidən təlim olmadan redaktə edə bildi

The Decoder-in 4 noyabr 2026-cı il tarixli xəbərində işıqlandırılan MIT araşdırması GPT-6 Astra-nın digər süni intellekt modellərinin çəkilərini təhlil edib dəyişdirə bildiyi təcrübələri araşdırır. Tədqiqatçıların “Weight-Space Programming” adlandırdığı yanaşmada model ənənəvi üsullarla yenidən təlim edilmir, bunun əvəzinə çəki qiymətləri üzərində birbaşa işlənir. Təcrübələrdə Astra bəzən rəqəmsal çəki siyahılarından, bəzən isə kodlaşdırma alətlərindən və test nəticələrindən istifadə edib.

Astra çəkilərdən nə öyrənə bildi?

Tədqiqatçılar təlim keçmiş şəbəkələrin çəkilərini Astra-ya verərək ondan modellərin nə öyrəndiyini müəyyənləşdirməyi istəyiblər. Astra dörd kompüter oyunundan hansını oynamaq üçün təlim keçmiş şəbəkələrlə qarşılaşdığını düzgün müəyyən edib. Şəkil yaradan modellərin yaratdığı əsas fiqurları da tanıyıb, lakin dolu fiqurlarla kontur formasında olanları qarışdırdığı hallar olub. Kiçik dil modellərinin hansı dildə təlim keçdiyini, təlim məlumatlarına və ya modelləri işə salmaq imkanına çıxışı olmadan düzgün müəyyənləşdirib.

Başqa bir təcrübədə Astra-dan istifadəçilərlə daim razılaşacaq şəkildə incə sazlanmış modeli iki variant arasından tapmaq istənilib. Yalnız çəki qiymətlərinə baxarkən fərqi ayırd edə bilməyən Astra, modellərin mətn emalı zamanı nələrə diqqət etdiyini də müşahidə edə bildikdə üç model cütünün hər birində düzgün nəticəyə gəlib. Bu təcrübə göstərir ki, çəkilər özlüyündə hər zaman kifayət qədər məlumat vermir.

Oyun testlərində dəyişkən nəticələr

Astra-dan oyun qaydaları və mənbə kodundan istifadə edərək üç sadə kompüter oyunu üçün model çəkiləri yaratmaq da istənilib. Tədqiqatçıların bildirdiyinə görə, Breakout-da Astra-nın yaratdığı model orta hesabla 517 xal toplayıb; standart üsulla 100 milyon tur ərzində təlim keçmiş müqayisə modeli isə 25 xal toplayıb. Digər iki oyunda Astra-nın modeli ən uzun müddət təlim keçmiş versiyalardan geri qalıb.

9x9 xanadan ibarət Go lövhəsi üçün təxminən 1,5 milyon parametrli şəbəkənin çəkiləri yaradılıb. Astra 50 sınaq iterasiyası ərzində hər turda ən çox 128 sınaq oyununun nəticələrindən istifadə edərək çəkiləri tənzimləyib. Tədqiqatçıların sözlərinə görə, bu şəbəkə təxminən 20 milyon oyunla təlim keçmiş, oxşar ölçülü modeli üstələyib. Nəticələrin oyunlara görə dəyişməsi yanaşmanın hər tapşırıqda eyni performans göstərəcəyi demək deyil.

Qwen modelində məhdud çəki dəyişikliyi

Ən praktik təcrübədə Astra-ya kodlaşdırma mühiti və çalışma tapşırıqlarından istifadə edərək Qwen3.5-0.8B-nin riyaziyyat bacarığını inkişaf etdirmək tapşırılıb. Qiymətləndirmə Astra-nın əvvəllər görmədiyi ayrıca məsələlərlə aparılıb. Astra modelin cavab vermək əvəzinə eyni mətni təkrarladığı düşünmə dövrlərini müəyyən edib və çəkilərin cəmi 0,016 faizini dəyişib.

Tədqiqatçıların bildirdiyi nəticələrə əsasən, MATH-500 üzrə göstərici 7,9 faizdən 48,1 faizə, təlimatlara əməl etmə göstəricisi isə 21 faizdən 62 faizə yüksəlib. Bununla belə, düşünmə dövrləri tam aradan qalxmayıb: cavabların üçdə biri hələ də maksimal mətn uzunluğuna çatıb. Dəyişiklikdən əvvəl bu göstərici 93 faiz idi. Bu problemlərə nadir hallarda yol verən Gemma 3 270M-də isə ölçülə bilən yaxşılaşma əldə olunmayıb. Tədqiqatçılar Astra-nın Qwen-də mövcud olan bacarıqları zəiflədən maneəni aradan qaldırmış ola biləcəyini düşünürlər; təcrübə modeldə kökündən mövcud olmayan bacarıqların bu üsulla qazandırıla bildiyini göstərmir.

Memarlıq və vizuallaşdırma iş axınlarına təsiri

Bu iş birbaşa modelləşdirmə və ya render funksiyasının elanı deyil. Bununla belə, memarlıq və vizuallaşdırma komandalarının istifadə etdiyi süni intellekt alətlərində müəyyən davranışı dəyişmək üçün bütün modeli yenidən təlim etməkdən başqa alternativ yanaşmanın araşdırıldığını göstərir. Mənbədə bu metodun dizayn proqramlarına necə tətbiq olunacağı izah edilmir.

Studiyalar üçün nəticələri real istehsal tapşırıqlarında sınaqdan keçirmək vacibdir. Tədqiqatçılar metodun məhdudiyyətlərini qəbul edir və sistematik ölçmə üçün növbəti addım kimi müqayisəli qiymətləndirmə işini nəzərdə tuturlar. Xəbərdə avadanlıq tələbləri, lisenziya şərtləri və kommersiya istifadəsi ilə bağlı məlumat yoxdur; bunlar aydınlaşmadan iş axınına inteqrasiya barədə qərar vermək mümkün deyil.