O-TITANS: Google'nin TITANS Mimarisi ile Gemma 3 için Orthogonal LoRAs Geliştirildi

2026 yılında, yapay zeka alanında önemli bir ilerleme kaydedildi: Google'ın TITANS (Tensor-Integrated Temporal Attention Neural System) hafıza mimarisi, Gemma 3 gibi açık kaynaklı küçük dil modellerine entegre edilerek O-TITANS adı verilen yeni bir optimizasyon tekniği geliştirildi. Bu yöntem, Orthogonal LoRAs (Low-Rank Adaptations) kullanarak modelin öğrenme kapasitesini artırırken, parametre sayısında %90'a varan bir azalma sağlıyor. Bu gelişme, özellikle kenar cihazlarında (edge devices) ve düşük güç tüketimli sistemlerde AI model deploy edilmesini mümkün kılıyor.

O-TITANS Nedir ve Nasıl Çalışır?

O-TITANS, geleneksel LoRA tekniklerinin temel sınırlamalarını aşarak, ağırlık güncellemelerini ortogonal (birbirine dik) vektör uzaylarında gerçekleştiriyor. Bu sayede, modelin orijinal ağırlıkları bozulmadan, yeni görevlere hızlı ve verimli şekilde adapte olabiliyor. Google'ın TITANS mimarisi ise, bu güncellemeleri zamanla birlikte dinamik olarak yöneten bir hafıza katmanı sunuyor. Böylece, model sadece bir görev için değil, ardışık görevlerde bile geçmiş bilgileri kaybetmeden öğrenmeye devam edebiliyor.

Gemma 3 ile Entegrasyon: Neden Önemli?

Gemma 3, Google'ın 2025 sonunda açıkladığı ve 7B parametrelik açık kaynaklı bir dil modeli. Daha önceki sürümlerindeki performans sınırlamaları, özellikle çoklu görevli (multi-task) senaryolarda dikkat çekiyordu. O-TITANS entegrasyonu ile Gemma 3, yalnızca 2 GB RAM ile bile karmaşık metin üretimi, özetleme ve kod yazma görevlerini gerçekleştirebiliyor. Bu, akıllı telefonlar, IoT cihazları ve otomotiv sistemleri gibi kaynak sınırlı ortamlarda AI kullanımını tamamen yeniden tanımlıyor.

Endüstriye Etkileri ve Gelecek Uygulamaları

O-TITANS teknolojisi, özellikle sağlık, eğitim ve finans sektörlerinde büyük potansiyele sahip. Örneğin, bir hastane sistemi, lokal bir Gemma 3 + O-TITANS modeli ile hasta kayıtlarını gizlilik kuralları ihlal edilmeden analiz edebilir. Eğitim platformları ise, öğrencilerin bireysel öğrenme tarzlarına göre anlık içerik üretmek için cihazlarda çalışan bu modeli kullanabilir. Ayrıca, bu teknik, büyük dil modellerinin (LLM) bulutta çalıştırılması zorunluluğunu ortadan kaldırarak, veri gizliliği ve gecikme (latency) sorunlarını çözüyor.

Teknik Detaylar ve Performans Verileri

• Parametre Azalması: Orijinal Gemma 3 modelinden %91.3 daha az parametre kullanılıyor.
• Performans Kaybı: Sadece %1.8lik bir doğruluk kaybı, 15 farklı görevde test edildi.
• Çalışma Hızı: NVIDIA Jetson AGX Orin üzerinde 42 token/sn hızla işlem yapıyor.
• Power Tüketimi: 3.2W altında çalışıyor — önceki modellere göre %78 daha verimli.

Teknoloji, 2026 Şubat itibarıyla GitHub üzerinde açık kaynak olarak yayınlandı ve Hugging Face'de ücretsiz indirilebilir hale getirildi. Geliştiriciler, O-TITANS modülünü yalnızca birkaç satır kodla Gemma 3’e entegre edebiliyor. Bu, küçük şirketlerin ve akademik araştırmacıların büyük dil modelleriyle rekabet etmesini kolaylaştırıyor.

Google, bu gelişmeyi yalnızca bir teknik yenilik olarak değil, yapay zekanın daha adil, erişilebilir ve sürdürülebilir bir geleceğe yönlendirildiğini ifade ediyor. O-TITANS, AI’nın merkezi bulut modeli yerine, her cihazda yerel olarak çalışabilecek bir ekosisteme geçişin ilk büyük adımı olarak değerlendiriliyor.