OpenAI matematik deposundaki hızlı Fourier dönüşümü iddiası eleştirildi
Öne çıkanlar
- OpenAI deposundaki algoritma, 10 üzeri 100 civarındaki devasa sabit katsayısı nedeniyle pratikte çalıştırılamıyor.
- Algoritma, gerçek donanımlarda bulunmayan sınırsız hassasiyette karmaşık sayı aritmetiği varsayımına dayanıyor.
- Klasik Cooley-Tukey FFT algoritması, 10 üzeri 100 girdi boyutunda bile bu yeni yöntemden 10 üzeri 99 kat daha hızlı kalıyor.
OpenAI tarafından yayımlanan matematik deposundaki yeni bir çalışma, Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) algoritmasını teorik olarak daha hızlı çalıştırdığını öne sürdü. Ancak yayımlanan analizler, bu algoritmanın pratik bir hızlandırma sağlamadığını ve son derece büyük sabit çarpanlar barındıran teorik bir kurgudan ibaret olduğunu ortaya koydu. Bilgisayar biliminde "galaktik algoritma" olarak adlandırılan bu tür modeller, asimptotik olarak üstün görünse de gerçek dünya donanımlarında çalıştırılamıyor.
Söz konusu algoritmanın geçerli olabilmesi için gereken sabit katsayının 10 üzeri 100 civarında olduğu, girdi boyutunun ise evrendeki atom sayısını aşan akılalmaz büyüklüklere ulaşması gerektiği belirtildi. Ayrıca algoritma, donanım düzeyinde karşılığı bulunmayan bir hesaplama modeli varsayıyor. Sonsuz hassasiyette karmaşık sayı aritmetiği gerektiren yöntem, katsayıların boyutunun aşırı büyümesi nedeniyle girdinin uzunluğuna oranla üssel bellek ihtiyacı yaratıyor.
Eleştirmenler, bu sonucun kuramsal bilgisayar bilimindeki soyutlama sorunlarının bir yansıması olduğuna dikkat çekti. Jacques Morgenstern'in 1973 yılında katsayı büyüklüğü sınırlandırıldığında FFT sınırının aşılamayacağını kanıtladığı hatırlatılırken, üretken yapay zekanın pratik değer taşımayan akademik teorik boşlukları otomatik olarak suistimal ettiği kaydedildi.
Bu özet yapay zekâ ile hazırlanmıştır; ayrıntılar ve doğrulama için orijinal kaynağa başvurun.