मिला जोवोविच का मेमपैलेस एआई की मेमोरी समस्या का समाधान करने का लक्ष्य है

लाखों लोग दैनिक रूप से एक चैट विंडो खोलते हैं और खुद को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को समझाना शुरू कर देते हैं। यह ध्यान से सुनता है, तुरंत एक चतुर ध्वनि वाला उत्तर उत्पन्न करता है, और फिर, जब सत्र समाप्त हो जाता है, तो प्रत्येक विवरण को भूल जाता है बातचीत के बारे में।

इस अनुष्ठान का पैमाना आश्चर्यजनक है। ChatGPT अकेले ही एक अरब से अधिक प्रश्नों को दैनिक रूप से संभालता है, जिसमें 2025 के अंत में 800 मिलियन से अधिक साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ता हैं। जनरेटिव एआई की अपनाई गई पहुंच विश्व की आबादी के 16% से अधिक है, जो तीन साल पहले अर्थपूर्ण रूप से नहीं थी।

इस मॉडल का समर्थन करने वाला एक विशाल बुनियादी ढांचा है जिसकी पर्यावरणीय कीमत बढ़ रही है: 2024 में, अमेरिकी डेटा सेंटर ने 183 टेरावाट-घंटे बिजली की खपत की, जो देश के कुल उपयोग के 4% से अधिक है, या पाकिस्तान की वार्षिक बिजली मांग के बराबर।

एआई प्रणालियों की स्मृति की कमी के कारण, उस ऊर्जा का एक बड़ा हिस्सा संदर्भ को फिर से स्थापित करने में खर्च किया जाता है। प्रत्येक सत्र की शुरुआत में दोहराई जाने वाली व्याख्याएं, परियोजना की पुनः प्रस्तुति, और संदर्भ डंप व्यर्थ गणना हैं।

मेमोरी वह है जो एक टूल को एक सहयोगी में बदलता है

एआई सहायकों में डिफ़ॉल्ट रूप से कोई स्थायी स्मृति नहीं होती है। यह मायने नहीं रखेगा अगर हम एआई का उपयोग एक कैलकुलेटर की तरह करते हैं: एक नंबर डालें, परिणाम प्राप्त करें, आगे बढ़ें।

लेकिन अधिकांश लोग अब इसका उपयोग उस तरह से नहीं करते हैं। वे एआई के साथ लंबे, पुनरावृत्ति, गहरे संदर्भ वाली बातचीत करते हैं – हफ्तों या महीनों में, साझा भाषा, निर्णय और इतिहास का निर्माण करते हैं। किसी भी समय एआई द्वारा सक्रिय रूप से रखी जा सकने वाली संदर्भ की मात्रा सदस्यता स्तर पर निर्भर करती है।

अब तक, एआई एक अद्भुत उपकरण साबित हुआ है, लेकिन प्रारंभिक विकास चरण से यह एक साथी माना जाने का लक्ष्य रखता है। उस महत्वाकांक्षा के लिए स्मृति की आवश्यकता है। इसके बिना, प्रगति जारी रहेगी रीसेट होना।

स्थायी स्मृति यह बदल देती है कि एआई व्यावहारिक रूप से क्या कर सकता है। एक डेवलपर को एआई मिलता है जो वास्तुकला निर्णयों और उनके पीछे के तर्क को बनाए रखता है। एक टीम को एक मिलता है जो परियोजना के इतिहास को जानता है बिना फिर से ब्रीफ किए। एक लेखक को एक मिलता है जिसने समय के साथ उनके काम के बारे में ज्ञान जमा किया है। मॉडल की क्षमता मायने रखती है कम यह कि क्या यह वास्तव में उपयोगकर्ता के बारे में ज्ञान जमा कर सकता है।

यह क्यों हल करना मुश्किल है

चुनौती सिर्फ स्टोरेज नहीं है, बल्कि पुनर्प्राप्ति है। सिद्धांत रूप में, आप प्रत्येक पिछली बातचीत को एक नए सत्र में डाल सकते हैं। लेकिन यह जल्द ही गणनात्मक रूप से अविश्वसनीय हो जाता है। संदर्भ विंडो, हालांकि विस्तारित, अनंत नहीं हैं। महीनों की असंरचित चैट को एक प्रॉम्प्ट में डंप करना न केवल अप्रभावी है, बल्कि समय और ऊर्जा की खपत भी है।

डेटा इंजीनियर पारस पांडे ने मूल कठिनाई को सादगी से रखा है: “एआई मेमोरी वास्तव में एक पुनर्प्राप्ति विश्वासता समस्या है जो एक स्टोरेज समस्या के रूप में तैयार की गई है। आप कुछ भी बनाए रख सकते हैं, कठिन हिस्सा यह है कि अनुमान के समय बिना अंतराल को हॉलुसिनेट किए सही स्लाइस को पुनर्प्राप्त करना। यह हम जो वर्षों से डेटा सिस्टम में हल कर रहे हैं उसका एक कठिन संस्करण है, और क्षेत्र अभी भी शुरुआती है।”

वर्तमान एआई मेमोरी दृष्टिकोण प्रणालियों को यह तय करने देना शामिल है कि क्या याद रखने लायक है। लेकिन अक्सर एआई को यह तय करने देना कि क्या मायने रखता है, वास्तविक आदान-प्रदान के मूल्य को खो देता है जो मूल आदान-प्रदान को मूल्यवान बनाता है। आप सामान्य विचार को बनाए रखते हैं लेकिन पूरी बातचीत खो देते हैं जहां आपने अपनी विशिष्ट चिंताओं को समझाया, और विकल्पों पर विचार किया और अस्वीकार कर दिया।

आदर्श परिदृश्य यह होगा कि सही जानकारी सही समय पर खोजी जा सके।

मेमपैलेस का प्रवेश

यह वही समस्या है जिस पर मेमपैलेस नामक एक हाल ही में जारी ओपन-सोर्स परियोजना निशाना साधती है। सारांशित या त्यागने के बजाय, यह पूरी बातचीत को संग्रहीत करता है और एक नेविगेबल संरचना का निर्माण करता है, जो प्राचीन ग्रीक तकनीक से उधार लेता है मेमोरी पैलेस, जहां वक्ता बाद में उन्हें याद करने के लिए विचारों को एक कल्पनाशील इमारत के विशिष्ट कमरों में मानसिक रूप से रखते थे।

जो मेमपैलेस को उल्लेखनीय बनाता है वह सिर्फ दृष्टिकोण की सुंदरता नहीं है। यह परिणाम हैं। मानक अकादमिक बेंचमार्क के लिए एआई मेमोरी पुनर्प्राप्ति में, मेमपैलेस ने एक नि:शुल्क प्रणाली के लिए कभी प्रकाशित सबसे उच्च स्कोर पोस्ट किए हैं, और यह करता है जबकि पूरी तरह से आपकी मशीन पर चल रहा है, किसी सदस्यता के बिना, किसी क्लाउड निर्भरता के बिना, और किसी बाहरी एपीआई की आवश्यकता के बिना।

प्रतिस्पर्धी व्यावसायिक सेवाएं तुलनात्मक, और अक्सर खराब प्रदर्शन करने वाली कार्यक्षमता के लिए $20 से $250 प्रति माह तक चार्ज करती हैं।

सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास प्रदर्शन, पूरी तरह से स्थानीय, और पूरी तरह से नि:शुल्क का यह संयोजन असामान्य होने के लिए पर्याप्त है कि इसके लिए ध्यान देने योग्य हो। और क्योंकि यह दूरस्थ सर्वर के बजाय आपके हार्डवेयर पर चलता है, इसलिए मेमपैलेस के माध्यम से आप जो भी प्रश्न रूट करते हैं वह डेटा सेंटर उद्योग के फुलाए हुए ऊर्जा लेजर में जोड़ता है।

बड़ा चित्र

मेमपैलेस एक परियोजना है, लेकिन यह कुछ बड़े की ओर इशारा करता है: स्थायी स्मृति को एआई प्रणालियों में एक प्रीमियम ऐड-ऑन के रूप में नहीं माना जाता है, यह एआई के नए उपयोग मामलों के लिए एक मूलभूत कार्य है।

परियोजना का निर्माण एक छोटी टीम द्वारा किया गया था, मिला जोवोविच (हाँ, रेजिडेंट ईविल की अभिनेत्री), बेन सिगमैन, और क्लॉड, और इसमें केवल सात कमिट्स सूचीबद्ध हैं।

एक ऐसी प्रणाली जो व्यावसायिक उत्पादों को पार करती है जिसमें समर्पित इंजीनियरिंग टीमें हैं, ऐसे पतले प्रयास से आया है कि यह बताता है कि वास्तविक कठिनाई कहां है।

समस्या कंप्यूटर या संसाधन नहीं थे। यह स्मृति वास्तव में क्या करने की आवश्यकता है का एक स्पष्ट मॉडल था।