Duyarlı ROMA'yı Araştırmak @SentientAGI skor tablosuna bakıldığında yazının kalitesinin de oldukça önemli olduğu görülüyor. Bu yüzden Sentient'teki en yüksek teknolojiye sahip olduğunu düşündüğüm ROMA hakkında yazacağım. 1. ROMA bir yapay zeka modeli değildir. - ROMA, birden fazla yapay zeka aracısının, her bir aracının değerlerine dayalı olarak hiyerarşik ve özyinelemeli olarak en güvenilir ve doğru yanıtları elde ettiği bir çerçevedir. Githet Readme'ye bakarsanız, genellikle kodun temel organik ilişkisini görebilirsiniz ve yaygın olarak bildiğimiz GPT ve Gemini gibi AI modellerinin API anahtarını girip kullanacaksınız. 2. Peki amaç ne? - Dört rol bölümündedir: Atomizer, Executor, Planner ve Aggregator. Bir görev verildiğinde, onu bir veya birden fazla şey olarak ele alıp almayacağına karar verir (Atomizer), nasıl çözeceğine karar verir (Planner), planlandığı gibi yürütür (Executor) ve ardından toplar (Aggregator) ve cevabı döndürür. Ek olarak, bir seçenek olarak Doğrulayıcı aracılığıyla cevabı doğrulama adımını seçebilirsiniz. 3. Sadece bir model mi kullanılıyor? -Hayır. Hızlı Başlangıç koduna bakarsanız, Executor dışında hepsi kendi modellerini belirtir. (ör. gpt-4o-mini, gemini-2.5-flash) Bu şekilde, en iyi cevabın tek bir model yerine birden fazla model kullanılarak elde edildiği görülmektedir. 4. Cevap hep aynı mı olacak? - Bu da değil. Her yapay zeka modelinin yürütme sonuçları tek bir görev için farklıdır ve parametrelerin nasıl ayarlandığına, yani ince ayarın nasıl yapılacağına bağlıdır. Örneğin, Sıcaklık adı verilen en tipik parametre 0-2 değerine sahiptir, 0'a yakın tutarlı bir yanıt verir ve 2'ye yakın her deneme için çeşitli yanıtlar verir. Sonunda, kullanıcının nasıl kurduğuna bağlı olarak performansta büyük bir fark olacak gibi görünüyor. Yakın zamanda tesadüfen bir yapay zeka aracısı geliştirme fırsatım oldu ve bunu yazdım çünkü o zamanlar yapay zekayı çalıştırmaya devam ederken okuduğum şeyin artık kit koduna baktığımda bir hile gibi göründüğünü düşündüm:)