Büyük dil modelleri (LLM’ler), işletmelerin çalışma şekillerini kökten değiştirirken, iç işleyişlerinin “kara kutu” doğası nedeniyle beklenmedik hatalar ve öngörülemez davranışlar sorun yaratabiliyor. Bu zorluğa çözüm olarak yapay zeka araştırma şirketi Anthropic, geliştirdiği açık kaynaklı “devre izleme” (circuit tracing) aracını yayımladı. Bu araç sayesinde geliştiriciler ve araştırmacılar, modellerin içsel mekanizmalarını derinlemesine inceleyip, spesifik işlevlerde ince ayar yapabiliyor. Araç, yapay zekanın iç aktivasyonlarına dayanarak mekanistik yorumlama yaklaşımıyla çalışıyor; böylece model kararlarının ardındaki nedenleri haritalıyor ve doğrudan müdahalelerle hataların kaynağı tespit edilebiliyor.
Şu anda yüksek bellek ihtiyacı gibi bazı zorlukları olan araç, pratikte işletmelerin veri analizi, yasal değerlendirme ve çok dilli model optimizasyonunda kullanımına uygun önemli içgörüler sunuyor. Ayrıca, model hatalarını azaltmak, halüsinasyonları önlemek ve etik uyumluluğu artırmak için ince ayar süreçlerini kolaylaştırıyor. Anthropic’in bu yeniliği, yapay zekada şeffaflık ve güven oluşturulması açısından kritik bir gelişme olarak görülüyor.
