Uues huvitavas uuringus on teadlased avastanud, et andes kunstlikule intellektile (KI) süsteemidele “sisemise monoloogi”, suurendab märkimisväärselt nende võimet mõelda. Õpetades KI-le enne vastamist mõtlema, sarnaselt inimestele, kes kaaluvad järgmisi sõnu enne rääkimist, on välja töötatud läbimurdeline metoodika nimega “Vaikiv-STaR”. See uuenduslik lähenemine juhendab KI süsteeme genereerima mitu sisemist põhjendust korraga enne vastuse koostamist, võimaldades seeläbi KI-l pakkuda parimat võimalikku vastust.
Erinevalt traditsioonilistest KI juturobotitest nagu ChatGPT, kes ei kaalu oma vastuseid ega ennusta erinevaid vestlusvõimalusi, varustab Vaikiv-STaR algoritm KI agente võimega genereerida erinevaid ennustusi koos põhjendustega. Vastuseid pakkudes kombineerib KI kõige sobivama vastuse, mida saab seejärel hindamiseks inimese osaleja põhjal küsimuse olemusele esitada. Selle protsessi käigus kõrvaldatakse valed põhjendused, võimaldades KI-l tulevaste vestluste etteaimamist ja õppimist jätkuvatest suhetest.
Kasutades Mistral 7B avatud lähtekoodiga suurt keelemudelit (LLM), kohaldasid teadlased Vaikiv-STaR algoritmi ja täheldasid märkimisväärseid edusamme. Vaikiv-STaR-õppinud versioon Mistral 7B-st saavutas mõtlemisprotsendi 47,2% võrreldes enne õppimistulemust 36,3%. Kuigi see võitles endiselt koolimatemaatika testiga, saavutades 10,9%, oli see oluline paranemine vanilla versiooni algsest tulemusest 5,9%.
Oluline on märkida, et teadlased on keskendunud olemasolevate KI mudelite piirangutele üldistava loogilise järelduse ja kontekstualiseerimise mõistmisel. Keelemudelid nagu ChatGPT ja Gemini, mis põhinevad närivõrgudel, mis üritavad jäljendada inimaju struktuuri ja õppimismustreid, pole praegu võimelised tõelist mõistmist pakkuma. Eelnevad katseid mõtlemisvõimet parandada on olnud peamiselt valdkonnaspetsiifilised, piirates nende rakendatavust erinevatele KI mudelitele.
Vaikiv-STaR metoodika paistab silma oma mitmekülgsuse, võime töötada vaikselt taustal ja võimalusega rakendada erinevat tüüpi LLM-e. Ehitaades iseõppinud mõtikese algoritmile (STaR) rajanevalele, püüavad teadlased sillutada tee närivõrgul põhinevate KI süsteemide ja inimese-sarnaste mõtlemisvõimetega vahel. See paljulubav uurimistöö avab uksi kunstliku intellekti tehnoloogia arendamise suunas.
### KKK
1. Mis on Vaikiv-STaR?
Vaikiv-STaR on metoodika, mis treenib KI süsteeme genereerima sisemisi põhjendusi enne vastamist, parandades nende mõtlemisvõimeid. See hõlmab valede põhjenduste kõrvalejätmist ja erinevate ennustuste kombinatsiooni kasutamist parima vastuse pakkumiseks.
2. Kuidas erineb Vaikiv-STaR traditsioonilistest KI juturobotitest?
Erinevalt tavalistest KI juturobotitest, mis ei mõtle ega ennusta vestluses erinevaid võimalusi, varustab Vaikiv-STaR KI agente võimega kaaluda mitmeid põhjendusi korraga ja genereerida paremaid vastuseid.
3. Millised on praeguste KI mudelite piirangud?
Olemasolevad KI mudelid võitlevad üldtaju loogilise järelduse ja kontekstualiseerimisega. Neuraalvõrkudele rajanevad mudelid, nagu ChatGPT ja Gemini, puuduvad tõelisest arusaamisest.
4. Kuidas tõstab Vaikiv-STaR KI mõtlemisvõimeid?
Treenides KI süsteeme enne vastamist mõtlema, võimaldab Vaikiv-STaR neil ette näha tulevasi vestlusi, õppida jätkuvatest suhetest ja parandada mõtlemisprotsente.
Allikad:
– arXiv Database
– Live Science
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl