मिला जोवोविच का मेमपैलेस एआई की मेमोरी समस्या का समाधान करने का प्रयास करता है

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

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

इस मॉडल का समर्थन करने वाला एक विशाल बुनियादी ढांचा है, जिसकी पर्यावरणीय लागत बढ़ रही है: 2024 में, अमेरिकी डेटा सेंटर ने 183 टेरावाट-घंटे बिजली की खपत की, जो देश की कुल बिजली खपत का 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। बार-बार स्पष्टीकरण, परियोजना की पुनः प्रस्तुति, और प्रत्येक सत्र की शुरुआत में संदर्भ डंप व्यर्थ गणना है।

स्मृति वह है जो एक उपकरण को एक सहयोगी में बदल देती 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 संख्या दर्ज करें, परिणाम प्राप्त करें, और आगे बढ़ें।

लेकिन अधिकांश लोग अब इसे उस तरह से नहीं उपयोग करते हैं। वे एआई के साथ लंबे, पुनरावृत्ति, गहरे संदर्भ वाली बातचीत करते हैं – हफ्तों या महीनों में चीजें बनाते हैं, साझा भाषा, निर्णय, और इतिहास विकसित करते हैं। कोई भी समय में एआई द्वारा सक्रिय रूप से ध्यान में रखी जाने वाली संदर्भ की मात्रा सदस्यता स्तर पर निर्भर करती है।

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

स्थायी स्मृति यह परिवर्तित करती है कि एआई व्यावहारिक रूप से क्या कर सकता है। एक डेवलपर को एक एआई मिलता है जो वास्तुकला निर्णयों और उनके पीछे के तर्क को बनाए रखता है। एक टीम को एक एआई मिलता है जो परियोजना के इतिहास को जानता है बिना पुनः ब्रीफिंग के। एक लेखक को एक एआई मिलता है जिसने समय के साथ उनके काम के बारे में ज्ञान जमा किया है। मॉडल की क्षमता मायने रखती है कम है कि क्या यह वास्तव में उस व्यक्ति के बारे में ज्ञान जमा कर सकता है जो इसका उपयोग कर रहा है।

यह समस्या क्यों हल करना मुश्किल है

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

परस पांडे, एक डेटा इंजीनियर, कोर कठिनाई को स्पष्ट रूप से कहते हैं: “एआई स्मृति वास्तव में एक पुनर्प्राप्ति विश्वसनीयता समस्या है जो एक भंडारण समस्या के रूप में प्रस्तुत की जाती है। आप कुछ भी बनाए रख सकते हैं, कठिन भाग यह है कि अनुमान समय पर सही स्लाइस को पुनर्प्राप्त करना बिना अंतराल की कल्पना किए। यह डेटा सिस्टम में वर्षों से हल की जा रही समस्या का एक कठिन संस्करण है, और यह क्षेत्र अभी भी शुरुआती है।”

वर्तमान एआई स्मृति दृष्टिकोण प्रणालियों को यह तय करने देते हैं कि क्या याद रखने योग्य है। लेकिन एआई को यह तय करने देना कि क्या महत्वपूर्ण है, अक्सर उस सूक्ष्म संदर्भ को फेंक देता है जिसने मूल विनिमय को मूल्यवान बनाया। आप सामान्य विचार को बनाए रखते हैं, लेकिन पूरी बातचीत को खो देते हैं जहां आपने अपनी विशिष्ट चिंताओं को समझाया, और वैकल्पिकों पर विचार किया और अस्वीकार कर दिया।

आदर्श स्थिति यह होगी कि सही जानकारी सही समय पर खोजी जा सके।

मेमपैलेस का आगमन

यही समस्या है जिस पर मेमपैलेस, एक हाल ही में जारी खुला स्रोत परियोजना, निशाना साधता है। यह सारांशित या छोड़ने के बजाय, पूरी बातचीत को संग्रहीत करता है और एक नेविगेबल संरचना का निर्माण करता है, जो प्राचीन ग्रीक तकनीक से उधार लेता है, जहां वक्ता अपने विचारों को एक कल्पनाशील भवन के विशिष्ट कमरों में रखते थे ताकि बाद में उन्हें याद किया जा सके।

मेमपैलेस को उल्लेखनीय बनाने वाली बात नहीं है कि यह दृष्टिकोण की सुंदरता है। यह परिणाम है। मानक अकादमिक बेंचमार्क में एआई स्मृति पुनर्प्राप्ति के लिए, मेमपैलेस ने एक मुफ्त प्रणाली के लिए कभी प्रकाशित उच्चतम स्कोर पोस्ट किए हैं, और यह ऐसा करता है जबकि पूरी तरह से आपकी अपनी मशीन पर चलता है, किसी सदस्यता के बिना, किसी क्लाउड निर्भरता के बिना, और किसी बाहरी एपीआई की आवश्यकता के बिना।

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

यह संयोजन – श्रेणी में सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन, पूरी तरह से स्थानीय, और पूरी तरह से मुफ्त – असामान्य होने के लिए पर्याप्त है कि इस पर ध्यान देने योग्य है। और चूंकि यह दूरस्थ सर्वर के बजाय आपके हार्डवेयर पर चलता है, इसलिए मेमपैलेस के माध्यम से आप जो भी प्रश्न रूट करते हैं वह डेटा केंद्र उद्योग के फूलते ऊर्जा लेजर में जोड़ा नहीं जाता 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 के 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 हैं।

व्यावसायिक उत्पादों के साथ समर्पित इंजीनियरिंग टीमों को पार करने वाली प्रणाली का ऐसा पतला प्रयास से यह पता चलता है कि वास्तविक कठिनाई कहां है।

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