Хиймэл оюун ухаан дахь чимээгүй хувьсал: хиймэл оюун ухааны уламжлалт загвараас давсан нийлмэл AI системүүдийн өсөлт

Хиймэл оюун ухааны (AI) сүүлийн үеийн бүтээн байгуулалтуудыг судалж байх үед бие даасан хиймэл оюун ухааны загварт тулгуурласнаас үл хамааран нарийн боловч мэдэгдэхүйц шилжилт явагдаж байна. том хэлний загварууд (LLMs) илүү нарийн, хамтран ажиллах нийлмэл AI системүүд шиг Альфа геометр болон Retrieval Augmented Generation (RAG) систем. Энэхүү хувьсал 2023 онд эрч хүчээ авч, хиймэл оюун ухаан нь зөвхөн загваруудыг өргөжүүлэх замаар бус, харин олон бүрэлдэхүүн хэсэгтэй системийг стратегийн угсралтаар дамжуулан янз бүрийн хувилбаруудыг хэрхэн зохицуулж чадах тухай парадигмын өөрчлөлтийг тусгасан болно. Энэхүү арга нь нарийн төвөгтэй асуудлуудыг илүү үр дүнтэй, үр дүнтэй шийдвэрлэхийн тулд янз бүрийн AI технологийн хосолсон давуу талыг ашигладаг. Энэ нийтлэлд бид хиймэл оюун ухааны нийлмэл системүүд, тэдгээрийн давуу тал, ийм системийг зохион бүтээхэд тулгарч буй бэрхшээлүүдийг судлах болно.

Нийлмэл AI систем (CAS) гэж юу вэ?

Нийлмэл AI систем (CAS) нь хиймэл оюун ухааны даалгавруудыг үр дүнтэй шийдвэрлэхийн тулд хиймэл оюун ухааны загвар, сэргээгч, мэдээллийн сан, гадаад хэрэгслүүд зэрэг өөр өөр бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг нэгтгэсэн систем юм. Transformer-д суурилсан LLM гэх мэт ганцхан хиймэл оюун ухааны загварыг ашигладаг хуучин хиймэл оюун ухааны системээс ялгаатай нь CAS нь олон хэрэгслийг нэгтгэхийг чухалчилдаг. CAS-ийн жишээнд LLM-ийг олимпиадын асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд уламжлалт симбол шийдэгчтэй хослуулсан AlphaGeometry, LLM-ийг өгөгдсөн баримт бичигтэй холбоотой асуултанд хариулах ретривер болон мэдээллийн сантай хослуулсан RAG систем орно. Энд хоёрын ялгааг ойлгох нь чухал юм multimodal AI болон CAS. Мультимодал хиймэл оюун ухаан нь мэдээлэлтэй таамаглал гаргах, эсвэл хариулт өгөхийн тулд текст, зураг, аудио зэрэг янз бүрийн горимын өгөгдлийг боловсруулж, нэгтгэхэд анхаарлаа төвлөрүүлдэг. Gemini загвар, CAS нь AI даалгаврын гүйцэтгэл, дасан зохицох чадварыг нэмэгдүүлэхийн тулд хэлний загвар, хайлтын систем гэх мэт харилцан үйлчилдэг олон бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг нэгтгэдэг.

CAS-ийн давуу тал

CAS нь уламжлалт ганц загварт суурилсан хиймэл оюун ухаанаас олон давуу талыг санал болгодог. Эдгээр давуу талуудын зарим нь дараах байдалтай байна.

• Сайжруулсан гүйцэтгэл: CAS нь олон бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг нэгтгэдэг бөгөөд тус бүр нь тодорхой үүрэг даалгаварт мэргэшсэн байдаг. Тусдаа бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн давуу талыг ашигласнаар эдгээр системүүд ерөнхий гүйцэтгэлийг сайжруулдаг. Жишээлбэл, хэлний загварыг симбол шийдэгчтэй хослуулах нь програмчлалын болон логик үндэслэлийн даалгавруудад илүү нарийвчлалтай үр дүнд хүргэдэг.
• Уян хатан байдал, дасан зохицох чадвар: Нийлмэл системүүд нь янз бүрийн оролт, даалгаварт дасан зохицож чаддаг. Хөгжүүлэгчид бүхэл бүтэн системийг дахин төлөвлөхгүйгээр бие даасан бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг сольж эсвэл сайжруулах боломжтой. Энэхүү уян хатан байдал нь хурдан тохируулах, сайжруулах боломжийг олгодог.
• Бат бөх, уян хатан байдал: Төрөл бүрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүд нь илүүдэл, бат бөх байдлыг хангадаг. Хэрэв нэг бүрэлдэхүүн хэсэг бүтэлгүйтвэл бусад нь нөхөн төлж, системийн тогтвортой байдлыг хангана. Жишээлбэл, хайлтыг сайжруулсан генераци (RAG) ашигладаг чатбот нь алга болсон мэдээллийг хялбархан шийдвэрлэх боломжтой.
• Тайлбарлах боломжтой, тайлбарлах боломжтой: Олон бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг ашиглах нь бүрэлдэхүүн хэсэг тус бүр нь эцсийн гаралтад хэрхэн хувь нэмрээ оруулж байгааг тайлбарлах боломжийг олгодог бөгөөд ингэснээр эдгээр системийг тайлбарлах боломжтой, ил тод болгодог. Энэхүү ил тод байдал нь дибаг хийх, итгэлцэхэд маш чухал юм.
• Мэргэшсэн байдал ба үр ашиг: CAS нь хиймэл оюун ухааны тодорхой ажлуудад мэргэшсэн олон бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг ашигладаг. Жишээлбэл, эмнэлгийн оношлогоонд зориулагдсан CAS нь өвчтөний түүх, тэмдэглэлийг тайлбарлахын тулд байгалийн хэлээр боловсруулахад мэргэшсэн өөр нэг бүрэлдэхүүн хэсэгтэй хамт MRI эсвэл CT скан гэх мэт эмнэлгийн зургийг шинжлэхэд шилдэг бүрэлдэхүүн хэсгийг агуулж болно. Энэхүү мэргэшсэн байдал нь системийн хэсэг бүрийг өөрийн хүрээнд үр ашигтай ажиллуулах боломжийг олгож, оношилгооны ерөнхий үр нөлөө, нарийвчлалыг сайжруулдаг.
• Бүтээлч хамтын ажиллагаа: Төрөл бүрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг нэгтгэх нь бүтээлч байдлыг нээж, шинэлэг чадварыг бий болгодог. Жишээлбэл, текст үүсгэх, дүрслэл үүсгэх, хөгжмийн найруулгыг нэгтгэсэн систем нь нэгдмэл мультимедиа өгүүлэл үүсгэх боломжтой. Энэхүү интеграцчилал нь системд тусгаарлагдсан бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн тусламжтайгаар хүрэхэд хэцүү, нарийн төвөгтэй, олон мэдрэхүйн агуулгыг бүтээх боломжийг олгож, төрөл бүрийн хиймэл оюун ухааны технологиудын хамтын ажиллагаа нь бүтээлч илэрхийллийн шинэ хэлбэрийг хэрхэн хөгжүүлж болохыг харуулж байна.

CAS байгуулах: Стратеги ба арга

CAS-ийн ашиг тусыг ашиглахын тулд хөгжүүлэгчид болон судлаачид тэдгээрийг бүтээх янз бүрийн арга зүйг судалж байна. Доор дурьдсан хоёр үндсэн арга барил:

• Мэдрэлийн бэлгэдлийн хандлага: Энэхүү стратеги нь давуу талыг хослуулсан мэдрэлийн сүлжээ -ийн логик үндэслэл, бүтэцлэгдсэн мэдлэг боловсруулах чадвар бүхий хэв маягийг таних, сурахад бэлгэдлийн хиймэл оюун ухаан. Зорилго нь мэдрэлийн сүлжээний өгөгдөл боловсруулах чадварыг симбол хиймэл оюун ухааны бүтэцтэй, логик үндэслэлтэй нэгтгэх явдал юм. Энэхүү хослол нь AI-ийн суралцах, дүгнэлт хийх, дасан зохицох чадварыг нэмэгдүүлэх зорилготой юм. Энэ аргын жишээ бол Google-ийн AlphaGeometry, энэ нь геометрийн хэв маягийг урьдчилан таамаглахад мэдрэлийн том хэлний загваруудыг ашигладаг бол AI-ийн симбол бүрэлдэхүүн хэсгүүд нь логик болон нотлох баримтыг бий болгодог. Энэ арга нь үр ашигтай бөгөөд тайлбарлах боломжтой шийдлүүдийг гаргах чадвартай хиймэл оюун ухааны системийг бий болгох зорилготой юм.
• Хэлний загвар програмчлал: Энэ арга нь том хэлний загваруудыг бусад AI загвар, API болон өгөгдлийн эх сурвалжтай нэгтгэх зорилготой хүрээг ашиглах явдал юм. Ийм хүрээ нь төрөл бүрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдтэй хиймэл оюун ухааны загварт дуудлага хийх боломжийг олгодог бөгөөд ингэснээр нарийн төвөгтэй програмуудыг хөгжүүлэх боломжийг олгодог. гэх мэт номын сангуудыг ашиглах LangChain болон Лама индекс, зэрэг агентын хүрээний хамт AutoGPT болон BabyAGI, энэ стратеги нь RAG систем болон харилцан ярианы агентууд зэрэг дэвшилтэт програмуудыг үүсгэхийг дэмждэг WikiChat. Энэхүү арга нь хиймэл оюун ухааны хэрэглээг баяжуулж, төрөлжүүлэхийн тулд хэлний загваруудын өргөн боломжуудыг ашиглахад чиглэдэг.

CAS хөгжүүлэхэд тулгарч буй бэрхшээлүүд

CAS-ийг хөгжүүлэх нь хөгжүүлэгчид болон судлаачдын шийдвэрлэх ёстой хэд хэдэн чухал сорилтуудыг танилцуулдаг. Уг процесс нь RAG системийг бий болгоход retriever, вектор мэдээллийн сан, хэлний загварыг нэгтгэх зэрэг олон төрлийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг нэгтгэх явдал юм. Бүрэлдэхүүн хэсэг бүрийн хувьд янз бүрийн сонголтууд байгаа нь AI системийн дизайныг бүтээх нь боломжит хослолуудыг нарийвчлан шинжлэхийг шаарддаг хэцүү ажил болгодог. Хөгжлийн үйл явцыг аль болох үр ашигтай байлгахын тулд цаг хугацаа, мөнгө гэх мэт нөөцийг сайтар зохицуулах шаардлагатай байгаа нь энэ нөхцөл байдлыг улам хүндрүүлж байна.

Нийлмэл AI системийн дизайныг тохируулсны дараа энэ нь ерөнхий гүйцэтгэлийг сайжруулахад чиглэсэн сайжруулалтын үе шатанд ордог. Энэ үе шат нь системийн үр ашгийг нэмэгдүүлэхийн тулд янз бүрийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн хоорондын харилцан үйлчлэлийг нарийн тохируулахыг шаарддаг. RAG системийн жишээг авч үзвэл, энэ үйл явц нь мэдээлэл олж авах, үүсгэх чадварыг сайжруулахын тулд retriever, вектор мэдээллийн сан, LLM-ууд хэрхэн хамтран ажиллахыг тохируулахыг хамарч болно. Харьцангуй энгийн загваруудыг оновчтой болгохоос ялгаатай нь RAG гэх мэт системийг оновчтой болгох нь нэмэлт бэрхшээлүүдийг дагуулдаг. Систем нь тохируулгын хувьд уян хатан бус хайлтын систем гэх мэт бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг агуулсан тохиолдолд энэ нь ялангуяа үнэн юм. Энэхүү хязгаарлалт нь оновчлолын процесст нэмэлт төвөгтэй байдлыг бий болгож, нэг бүрэлдэхүүн хэсэгтэй системийг оновчтой болгохоос илүү төвөгтэй болгодог.

Доод шугам

Нийлмэл AI систем (CAS) руу шилжих нь хиймэл оюун ухааныг хөгжүүлэхэд боловсронгуй хандлагыг илэрхийлж, бие даасан загваруудыг сайжруулахаас илүү олон хиймэл оюун ухааны технологийг нэгтгэсэн гар урлалын системд анхаарлаа хандуулж байна. AlphaGeometry болон Retrieval Augmented Generation (RAG) зэрэг шинэлэг зүйлсээр онцолсон энэхүү хувьсал нь хиймэл оюун ухааныг илүү уян хатан, бат бөх, нарийн төвөгтэй асуудлуудыг нарийн ойлголттойгоор шийдвэрлэх чадвартай болгох дэвшилттэй алхмыг харуулж байна. Төрөл бүрийн хиймэл оюун ухааны бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн синергетик чадавхийг ашигласнаар CAS нь хиймэл оюун ухаанд хүрч чадах зүйлийн хил хязгаарыг даваад зогсохгүй, хиймэл оюун ухааны технологиудын хамтын ажиллагаа нь илүү ухаалаг, илүү дасан зохицох шийдлүүдийн замыг нээж өгөх ирээдүйн дэвшлийн хүрээг бий болгодог.