Girêdana xalan: Vekirina Modela Q-Starê ya îdiakirî ya OpenAI

Di van demên dawî de, di nav civata AI-ê de li dora projeya îdîakirî ya OpenAI, Q-star, spekulasyonek girîng heye. Tevî agahdariya tixûbdar a di derbarê vê destpêşxeriya nepenî de, tê gotin ku ew gavek girîng berbi bidestxistina îstîxbarata giştî ya sûnî-asta îstîxbaratê ya ku bi kapasîteyên mirovî re li hev dike an jî jê derbas dibe nîşan dide. Digel ku piraniya nîqaşê li ser encamên neyînî yên potansiyel ên vê pêşkeftinê ji bo mirovahiyê sekinîn, ji bo eşkerekirina cewhera Q-stêrk û feydeyên potansiyel ên teknolojîk ên ku ew dikare bi xwe re bîne hewildanek kêm heye. Di vê gotarê de, ez ê nêzîkatiyek keşfê bikim, û hewl bidim ku vê projeyê di serî de ji navê wê derxînim, ku ez bawer dikim ku agahdariya têr peyda dike da ku têgihiştinên li ser wê berhev bike.

Background of Mystery

Hemî gava ku desteya rêveberan li OpenAI ji nişka ve dest pê kir Sam Altman derxistin, CEO, û hev-damezrîner. Her çend Altman paşê hate vegerandin jî, pirs li ser bûyeran berdewam dikin. Hin wê wekî têkoşînek hêzê dibînin, hinên din jî wê bi baldariya Altman li ser veberhênanên din ên mîna Worldcoin ve girê didin. Lêbelê, pîlan qelew dibe ji ber ku Reuters radigihîne ku projeyek veşartî ya bi navê Q-star dibe ku sedema bingehîn a dramayê be. Li gorî Reuters, Q-Star pêngavek girîng berbi armanca AGI ya OpenAI-yê nîşan dide, mijarek xemgîniyê ku ji hêla xebatkarên OpenAI-ê ve ji desteya rêveberan re hatî şandin. Derketina vê nûçeyê bû sedema lehiya spekulasyon û fikaran.

Avakirina Blokên Puzzle

Di vê beşê de, min hin blokên avahîsaziyê destnîşan kir ku dê ji me re bibin alîkar ku em vê sirê vekin.

• Fêrbûna Q: Fêrbûna xurtkirinê celebek fêrbûna makîneyê ye ku komputer bi têkiliya bi hawîrdora xwe re, wergirtina bertekên di forma xelat an cezayan de fêr dibin. Q Fêrbûn rêbazek taybetî ye di nav fêrbûna bihêzkirinê de ku ji komputeran re dibe alîkar ku bi fêrbûna kalîteya (Q-nirx) kiryarên cihêreng di rewşên cihêreng de biryar bidin. Ew bi berfirehî di senaryoyên mîna lîstik-lîstik û robotîkê de tê bikar anîn, ku dihêle komputer bi pêvajoyek ceribandin û xeletiyê de biryara çêtirîn fêr bibin.
• Lêgerîna A-Star: A-star algorîtmayek lêgerînê ye ku ji komputeran re dibe alîkar ku li îmkanan bigerin û ji bo çareserkirina pirsgirêkê çareseriya çêtirîn bibînin. Algorîtm bi taybetî ji ber karbidestiya xwe di dîtina riya herî kurt de ji xalek destpêkê heya armancek di grafek an torê de girîng e. Hêza wê ya sereke di girankirina bi aqilane de lêçûna gihîştina nodek li hember lêçûna texmînkirî ya gihîştina armanca giştî ye. Wekî encamek, A-star bi berfirehî di çareserkirina kêşeyên ku bi peydakirina rê û xweşbîniyê ve girêdayî têne bikar anîn.

• AlphaZero: alphazero, sîstemeke pêşketî AI ji Deepmind, Q-hînbûn û lêgerînê (ango, Lêgerîna Dara Monte Carlo) ji bo plansaziya stratejîk di lîstikên panelê de mîna şetrenc û Go pêk tîne. Ew bi xwe-lîstikê re, ku ji hêla tevnvîs û nirxandina pozîsyonê ve ji hêla tora neuralî ve tê rêve kirin, stratejiyên çêtirîn fêr dibe. Algorîtmaya Lêgerîna Dara Monte Carlo (MCTS) di vekolîna îmkanên lîstikê de vekolîn û îstîsmarê hevseng dike. Pêvajoya xwe-lîstik, fêrbûn û lêgerînê ya dubare ya AlphaZero rê li ber başbûnek domdar vedike, performansa sermirovî û serketinên li ser şampiyonên mirovan çêdike, bandoriya xwe di plansazkirina stratejîk û çareserkirina pirsgirêkan de destnîşan dike.
• Modelên Ziman: Modelên zimanên mezin (LLMs), wek Gpt-3, formek AI-yê ye ku ji bo têgihiştin û hilberîna nivîsa mîna mirovan hatî çêkirin. Ew li ser daneyên înternetê yên berfireh û cihêreng perwerdehiyê dibînin, ku cûrbecûr mijar û şêwazên nivîsandinê vedigirin. Taybetmendiya berbiçav a LLM-an jêhatîbûna wan e ku peyva din bi rêzek pêşbînî bikin, ku wekî modelkirina ziman tê zanîn. Armanc ev e ku meriv têgihîştina peyvan û hevokan çawa bi hev ve girêdide, bihêle ku model tekstek hevgirtî û têkildar hilberîne. Perwerdehiya berfireh LLM-yan di têgihîştina rêziman, semantîk, û tewra aliyên nuwaze yên karanîna zimên de jêhatî dike. Piştî ku werin perwerde kirin, ev modelên zimanî dikarin ji bo kar an serîlêdanên taybetî baş werin guheztin, û wan ji bo amûrên piralî bikin. proseskirina zimanên xwezayî, chatbots, hilberîna naverokê, û bêtir.

• Îstixbarata Giştî ya Artificial: Îstixbarata Giştî ya Artificial (AGI) celebek îstîxbarata sûnî ye ku bi kapasîteya têgihiştin, fêrbûn û bicihanîna peywirên ku li qadên cihêreng vedihewîne di astek ku bi şiyanên zanîna mirovî re hevûdu dike an jê mezintir e. Berevajî AI-ya teng an pispor, AGI xwedan şiyana ku bixweber biguhezîne, bifikire û fêr bibe bêyî ku bi karên taybetî ve were sînordar kirin. AGI pergalên AI-ê hêzdar dike ku biryara serbixwe, çareserkirina pirsgirêk, û ramana afirîner nîşan bide, ku îstîxbarata mirovî dişoxilîne. Di bingeh de, AGI ramana makîneyek ku karibe her peywira rewşenbîrî ya ku ji hêla mirovan ve hatî kirin bi cih bîne, piralîûçalakî û adaptebûnê di nav deverên cihêreng de ronî dike.

Sînorên sereke yên LLM-an di Gihiştina AGI de

Modelên Zimanên Mezin (LLM) di bidestxistina îstîxbarata Giştî ya Hunerî (AGI) de tixûb hene. Digel ku di hilberandin û hilberîna metnê de li ser bingeha qalibên fêrbûyî yên ji daneyên berfireh jêhatî ne, ew têdikoşin ku cîhana rastîn fam bikin, astengkirina karanîna zanîna bi bandor. AGI ji bo birêvebirina rewşên rojane, ku LLM-ê dijwar dibînin, pêdivî ye ku raman û jêhatîbûnên plansaziyê yên hevpar. Tevî ku bersivên xuya rast têne hilberandin, ew kêmasiya wan tune ku bi rêkûpêk pirsgirêkên tevlihev çareser bikin, wekî yên matematîkî.

Lêkolînên nû destnîşan dikin ku LLM dikarin her hesabkirinê mîna komputerek gerdûnî bikin, lê ji hêla hewcedariya bîranîna derveyî ya berfireh ve têne asteng kirin. Zêdekirina daneyan ji bo başkirina LLM-an pir girîng e, lê ew çavkaniyên girîng û enerjiyê yên hesabkerî dixwaze, berevajî mejiyê mirovî-kêr enerjî. Ev ji bo çêkirina LLM-an ji bo AGI-yê bi berfirehî berdest û berbelavtir dike. Lêkolîna vê dawîyê destnîşan dike ku bi tenê lê zêdekirina daneyan her gav performansê baştir nake, pirsa ku meriv di rêwîtiya berbi AGI-yê de balê bikişîne ser çi ye.

Xalên Girêdanê

Pir pisporên AI-ê bawer dikin ku kêşeyên bi Modelên Zimanên Mezin (LLM) ji baldariya wan a sereke li ser pêşbînkirina peyva din têne. Ev têgihîştina wan ji nuwazeyên ziman, raman û plansaziyê sînordar dike. Ji bo ku bi vê yekê re mijûl bibin, lêkolîner mîna Yann LeCun pêşniyar dikin ku rêbazên perwerdehiyê yên cûda biceribînin. Ew pêşniyar dikin ku LLM divê bi çalak ji bo pêşbînkirina peyvan plansaz bikin, ne tenê nîşana din.

Fikra "Q-stêrk", mîna stratejiya AlphaZero, dibe ku rêwerzkirina LLM-yan bigire ku bi rengek çalak ji bo pêşbîniya tokenê plansaz bikin, ne tenê pêşbînkirina peyva din. Ev yek sedem û plansaziya birêkûpêk tîne nav modela ziman, ku ji baldariya asayî ya li ser pêşbînkirina nîşana din wêdetir diçe. Bi karanîna stratejiyên plansaziyê yên ku ji hêla AlphaZero ve hatine îlham kirin, LLM dikarin nuwazeyên zimên çêtir fam bikin, aqilê çêtir bikin, û plansaziyê zêde bikin, û hûrguliyên rêbazên perwerdehiya LLM-ya birêkûpêk çareser bikin.

Yekbûnek weha çarçoveyek maqûl ji bo temsîlkirin û manîpulekirina zanînê saz dike, ji pergalê re dibe alîkar ku xwe bi agahdarî û peywirên nû re biguncîne. Ev adaptasyon dikare ji bo îstîxbarata Giştî ya Artificial (AGI) girîng be, ku pêdivî ye ku kar û domên cûrbecûr bi hewcedariyên cihêreng bixebite.

AGI hewceyê hişmendiya hevpar e, û perwerdekirina LLM-an ji bo aqil dikare wan bi têgihiştinek berfireh a cîhanê re bike. Di heman demê de, perwerdehiya LLM-ên mîna AlphaZero dikare ji wan re bibe alîkar ku zanyariyên razber fêr bibin, fêrbûna veguheztinê û gelemperîkirina di rewşên cihêreng de baştir bikin, beşdarî performansa bihêz a AGI bibin.

Ji xeynî navê projeyê, piştgirî ji vê ramanê re ji raportek Reutersê tê, ku şiyana Q-star ji bo çareserkirina pirsgirêkên taybetî yên matematîkî û ramanî bi serfirazî destnîşan dike.

The Bottom Line

Q-Star, projeya veşartî ya OpenAI-yê, di AI-ê de pêlan çêdike, ku ji mirovan wêdetir îstîxbaratê dike armanc. Di nav axavtina li ser xetereyên wê yên potansiyel de, ev gotar di nav puzzle de, xalên ji fêrbûna Q-ê bi AlphaZero û Modelên Zimanên Mezin (LLM) ve girêdide.

Em difikirin ku "Q-stêrk" tê wateya hevgirtinek biaqil a fêrbûn û lêgerînê, ku LLM di plansazkirin û ramanê de zêde dike. Digel ku Reuters diyar kir ku ew dikare pirsgirêkên matematîkî û maqûlbûnê yên dijwar çareser bike, ew pêşkeftinek mezin pêşniyar dike. Ev gazî dike ku meriv ji nêz ve nihêrînek li ku dibe ku fêrbûna AI-ê di pêşerojê de biçe.