Šesnaestogodišnji Mak Sirčo iz Visokog već tri godine samostalno istražuje umjetnu inteligenciju i sistemsko inženjerstvo. Učenik Franjevačke klasične gimnazije znanje stiče kroz predavanja, stručnu literaturu, dokumentaciju i eksperimente. Njegov cilj nije samo korištenje gotovih alata, već razumijevanje načina na koji tehnologija funkcioniše i razvoj vlastitih rješenja.
Od ChatGPT-a do lokalnih AI eksperimenata
Makovo interesovanje za umjetnu inteligenciju počelo je krajem 2022. godine, nakon pojave ChatGPT-a. Tehnologija ga je privukla, ali ga je istovremeno zabrinula mogućnost potpune zavisnosti od velikih vanjskih servisa koji upravljaju ključnim alatima.
Zbog toga se okrenuo open-source modelima i njihovom lokalnom pokretanju na vlastitom računaru. Želio je razumjeti šta se događa u pozadini sistema, umjesto da se zadrži na korištenju već pripremljenih aplikacija i rješenja.
U narednim godinama kroz praktičan rad razvijao je znanje iz programiranja, algoritama, mašinskog učenja i sistemskog inženjerstva. Njegovo učenje uglavnom se odvijalo samostalno, uz besplatna predavanja, tehničku dokumentaciju, stručnu literaturu i vlastite pokušaje.
Algoritamski botovi kao korak prema modelu
Početkom 2025. godine Mak je napravio prvi ozbiljniji projekat s AI i algoritamskim elementima. Nakon gubitka dijela kriptoportfolija, izradio je trading bota zasnovanog na hedgingu, strategiji koja služi smanjenju rizika od gubitaka na tržištu.
Njegov sistem nije koristio neuronsku mrežu, već matematički algoritam. Mak navodi da je bot bio imun na emocije i da mu je pomogao da izađe iz minusa, što mu je dodatno pokazalo kako se algoritamski sistemi mogu primijeniti na konkretan problem.
Nekoliko mjeseci kasnije napravio je i šahovskog bota koji je predviđao poteze i igrao protiv protivnika. Iako je projekat opisao kao relativno bazičan, poslužio mu je kao važna potvrda da može samostalno napraviti funkcionalan sistem i podstakao ga na ambiciozniji poduhvat.
Omnia Uno i razvoj nove verzije
Tako je nastala Omnia Uno, njegov prvi pokušaj da od početka napravi i trenira vlastiti jezički model. Model je obučavao na vlastitom računaru, ali su ograničene hardverske mogućnosti uticale na brzinu rada i preciznost rezultata.
Ipak, Mak vrijednost Omnije Uno ne mjeri samo njenim performansama. Kako objašnjava, projekat mu je bio ključni dokaz da razumije proces obuke i način na koji jezički modeli nastaju, od arhitekture do treninga.
Početkom juna počeo je raditi na Omniji V2, ozbiljnijem sistemu koji bi mogao biti osnova buduće AI infrastrukture. Za razliku od prve verzije, novu je prilagođavao vlastitim datasetovima kroz fine-tuning otvorenog modela sa sedam milijardi parametara, dok je za treniranje iznajmio cloud GPU infrastrukturu.
Izvor: Radio Sarajevo