Çinli Araştırmacılar, Yapay Zekaya İnsan Benzeri Hatırlama Yetisi Kazandıran İlk "Bellek İşletim Sistemi" MemOS’u Tanıttı

Shanghai Jiao Tong Üniversitesi ve Zhejiang Üniversitesi’nin de aralarında bulunduğu önde gelen kurumlardan araştırmacıların oluşturduğu bir ekip, yapay zeka modellerinin insan benzeri kalıcı bellek ve öğrenme yeteneklerine ulaşmasını engelleyen temel bir sınırlamayı ele alan, ilk “bellek işletim sistemi”ni geliştirdiklerini duyurdu.

MemOS adı verilen sistem, belleği zamanla programlanabilen, paylaşılabilen ve evrilebilen temel bir hesaplama kaynağı olarak ele alıyor. Bu yaklaşım, geleneksel işletim sistemlerinin CPU ve depolama kaynaklarını yönetmesine benzer bir model sunuyor. 4 Temmuz’da arXiv’de yayımlanan araştırmaya göre MemOS, OpenAI’nin bellek sistemlerine kıyasla zamansal akıl yürütme görevlerinde %159 oranında performans artışı sağladı.

Araştırmacılar makalelerinde şu ifadelere yer verdi: “Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), genel yapay zeka için temel bir altyapı haline geldi. Ancak tanımlı bellek yönetimi sistemlerinin eksikliği, uzun bağlamlı akıl yürütme, sürekli kişiselleştirme ve bilgi tutarlılığı gibi alanların gelişimini engelliyor.”

YZ Sistemleri, Kalıcı Hafızada Zorluk Yaşıyor

Mevcut yapay zeka sistemleri, araştırmacıların “bellek silosu” sorunu olarak tanımladığı yapısal bir kısıtla karşı karşıya. Her konuşma ya da oturum, sistem için baştan başlıyor; önceki konuşmalarda edinilen tercihler, bilgiler veya davranış kalıpları sonraki etkileşimlerde kullanılamıyor. Örneğin, kullanıcı bir konuşmada beslenme alışkanlıklarından bahsetse bile, bir sonraki restorant önerisi istendiğinde bu bilgi unutulmuş oluyor.

Retrieval-augmented generation (RAG) gibi bazı çözümler, konuşmalar sırasında harici bilgiler getirerek sorunu hafifletmeye çalışsa da, araştırmacılar bu yöntemlerin “yaşam döngüsü kontrolü olmayan durumsuz geçici çözümler” olduğunu savunuyor. Asıl sorun yalnızca bilgi çağırmak değil; insan belleği gibi deneyimlerden öğrenebilen ve evrimleşebilen sistemler oluşturmak.

Araştırma ekibi açıklamasında, “Mevcut modeller esas olarak sabit parametrelere ve kısa süreli bağlamsal durumlara dayanıyor. Bu da kullanıcı tercihlerini izlemeyi veya bilgiyi zaman içinde güncellemeyi imkansız hale getiriyor.” ifadelerini kullandı. Bu eksiklik özellikle kurumsal senaryolarda, günler veya haftalar süren çok aşamalı iş akışlarında, yapay zekanın bağlamı korumasının beklendiği durumlarda daha da belirgin hale geliyor.

Yeni Sistem, YZ Akıl Yürütme Performansında Çarpıcı Artış Sağladı

MemOS, araştırmacıların “MemCube” adını verdiği standartlaştırılmış bellek birimleriyle çalışıyor. Bu birimler; metin tabanlı açık bilgi, parametre düzeyindeki uyarlamalar ve modelin aktivasyon durumları gibi çeşitli bilgi türlerini kapsayabiliyor, taşınabiliyor ve zaman içinde evrilebiliyor. Bu yapı, daha önce var olmayan birleşik bir bellek yönetimi çerçevesi oluşturuyor.

Bellek yoğunluklu akıl yürütme görevlerini değerlendiren LOCOMO benchmark testinde, MemOS tüm kategorilerde mevcut sistemlerden daha yüksek puan aldı. OpenAI’nin bellek sistemine göre genel başarıda %38,98 oranında iyileşme sağlandı. Çok adımlı ve zamansal akıl yürütme gibi zorlu senaryolarda fark daha da büyüktü.

Araştırmada, “MemOS (MemOS-0630), mem0, LangMem, Zep ve OpenAI-Memory gibi güçlü tabanlara karşı tüm kategorilerde birinci sırada yer aldı; özellikle çoklu sıçrama ve zamansal akıl yürütme gibi zorlu koşullarda büyük farklarla öne çıktı.” ifadesine yer verildi.

Ayrıca, MemOS’un yenilikçi KV-cache bellek enjeksiyonu mekanizması, bazı konfigürasyonlarda ilk token üretim süresini %94 oranında azalttı. Böylelikle mimari sınırlamaların yapay zekanın akıl yürütme kapasitesini bugüne dek sanılandan daha fazla sınırladığı gösterildi. Araştırmacılara göre, belleğin birincil hesaplama kaynağı olarak ele alınması, bu tür sınırlamaları aşmanın anahtarı olabilir.

MemOS, Kurumsal Yapay Zeka Uygulamalarını Dönüştürebilir

MemOS’un özellikle işletmeler için büyük potansiyel taşıdığı vurgulanıyor. Araştırmacılar, sistemin “platformlar arası bellek geçişi” sağladığını ve mevcut uygulamalarda kullanıcı bağlamını hapseden “bellek adacıkları”nı ortadan kaldırabileceğini belirtiyor.

Örneğin, bir pazarlama ekibinin ChatGPT üzerinde oluşturduğu müşteri profilleri başka bir YZ aracına taşınamıyor ve her defasında süreç sıfırdan başlıyor. MemOS ise, farklı sistemler arasında taşınabilir standart bir bellek formatı oluşturarak bu sorunu çözüyor.

Araştırmada ayrıca “ücretli bellek modülleri” olasılığına da değiniliyor. Uzmanlar, bilgilerini yapılandırılmış bellek bloklarına dönüştürerek başkalarına sunabilecek. “Klinik staj yapan bir tıp öğrencisi, nadir bir otoimmün hastalık hakkında bilgi edinmek isteyebilir. Deneyimli bir doktor, tanı ipuçlarını, sorgulama yollarını ve tipik vaka örüntülerini yapılandırılmış bir bellek modülüne dönüştürerek diğer sistemlerde kullanılmasını sağlayabilir.” şeklinde örnek veriliyor.

Bu pazar modeli, uzman bilgilerin nasıl dağıtıldığı ve ticarileştirildiğine dair yeni bir yaklaşım sunarken, yüksek kaliteli alana özgü bilgiye erişimi demokratikleştirebilir.

Üç Katmanlı Mimari, İşletim Sistemlerine Benzer Yapıda

MemOS’un teknik altyapısı, geleneksel bilgisayar işletim sistemi tasarımından esinlenerek YZ’nin bellek ihtiyaçlarına uyarlanmış. Sistem; API çağrıları için bir arayüz katmanı, bellek planlama ve yaşam döngüsü yönetimi için bir işlem katmanı ve depolama ile denetim için bir altyapı katmanı olmak üzere üç katmandan oluşuyor.

MemScheduler adlı bileşen, geçici aktivasyon durumlarından kalıcı parametre değişikliklerine kadar farklı bellek türlerini dinamik şekilde yönetiyor. Hangi verinin nasıl ve nerede saklanacağı, kullanım senaryosu ve görev ihtiyacına göre optimize ediliyor. Yani, klasik model parametrelerine gömülü sabit bilgi veya konuşma bağlamıyla sınırlı geçici bilgilerle çalışan sistemlerden büyük ölçüde ayrılıyor.

Araştırmacılar, “Odağımız artık modelin ne kadar bilgi öğrendiğinden çok, deneyimi yapılandırılmış bir belleğe dönüştürüp dönüştüremediği ve bunu tekrar tekrar çağırıp yeniden yapılandırıp yapılandıramadığına kayıyor.” diyerek “Mem-eğitim” adlı yeni bir öğrenme paradigmasına işaret ediyor.

Geleneksel bilgisayar gelişimine benzer şekilde, erken dönemlerde programcıların belleği manuel yönetmesi gerekiyordu. Bugünün yapay zekaları da bilgi akışını geliştirici düzeyinde yönlendirme ihtiyacı duyuyor. MemOS, bu karmaşıklığı soyutlayarak, ileri bellek yönetimi üzerine kurulu yeni nesil YZ uygulamalarının daha kolay geliştirilmesini sağlayabilir.

Açık Kaynak Kod Yayını, Hızlı Benimsenmeyi Amaçlıyor

Araştırma ekibi, MemOS’u açık kaynak olarak yayımladı. Kodlar GitHub üzerinde erişime açık hale getirildi ve HuggingFace, OpenAI ve Ollama gibi büyük YZ platformlarına entegrasyon desteği sağlandı. Açık kaynak stratejisi, topluluk geliştirmesini teşvik ederek yaygınlaşmayı hızlandırmayı amaçlıyor.

Proje lideri Zhiyu Li, GitHub sayfasında şu yorumu yaptı: “MemOS’un, statik üreticilerden sürekli gelişen, belleğe dayalı ajanlara geçişte yapay zeka sistemlerini ilerletmesini umuyoruz.”

Sistem şu anda Linux platformlarını destekliyor, Windows ve macOS desteği ise planlanıyor. Bu önceliklendirme, tüketici yerine kurumsal ve geliştirici kullanımı hedeflendiğini gösteriyor.

Yapay Zekada Bellek Yarışı Kızışıyor

Bu araştırma, büyük YZ şirketlerinin bellek sınırlarını aşmak için çaba gösterdiği bir dönemde yayımlandı. OpenAI, yakın zamanda ChatGPT için bellek özelliklerini tanıttı; Anthropic, Google ve diğer şirketler de farklı kalıcı bağlam sistemleri denemeye başladı. Ancak mevcut çözümler genellikle sınırlı kapsamda kaldı ve MemOS’un sunduğu sistematik yaklaşımı içermiyor.

Araştırmanın zamanlaması, bellek yönetiminin YZ geliştirmede kritik bir rekabet alanı haline geldiğini gösteriyor. Bellek sorununu etkin şekilde çözen şirketler, kullanıcı bağlılığı ve memnuniyetinde büyük avantajlar elde edebilir.

Uzmanlara göre, yapay zekadaki bir sonraki büyük sıçrama daha büyük modeller ya da daha fazla veri yerine, insan zihnine daha yakın çalışan mimari yeniliklerden gelecek. Bellek yönetimi, işte tam da bu tarz bir temel ilerlemeyi temsil ediyor.

MemOS’un etkisi sadece teknik uygulama ile sınırlı olmayabilir. Asıl önem taşıyan nokta, belleği birinci sınıf bir hesaplama kaynağı olarak ele almanın, yapay zekanın yeteneklerinde büyük ilerlemeler sağlayabileceğini kanıtlaması. Endüstrinin şimdiye dek model ölçeklemesi ve eğitim verisi üzerine odaklandığı noktada, MemOS daha güçlü mimari tasarımların gerçek atılımı getirebileceğini gösteriyor.

‍

‍

‍

‍

Kaynak: https://venturebeat.com/ai/chinese-researchers-unveil-memos-the-first-memory-operating-system-that-gives-ai-human-like-recall/