माइक्रोसॉफ्ट ने "विचारों के एल्गोरिदम" - डिक्रिप्ट के माध्यम से एआई को मानव-जैसी तर्कशक्ति से भर दिया है

टेक दिग्गज माइक्रोसॉफ्ट के पास है अनावरण किया एक नई एआई प्रशिक्षण पद्धति जिसे "विचारों का एल्गोरिदम" (एओटी) कहा जाता है, को चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल को उनकी तर्क क्षमताओं में अधिक कुशल और मानव-सदृश बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

नया दृष्टिकोण कंपनी के लिए स्वाभाविक अगला कदम है, जिसने एआई और विशेष रूप से ओपनएआई में भारी निवेश किया है - जो डीएएलएल-ई, चैटजीपीटी और शक्तिशाली जीपीटी भाषा मॉडल के निर्माता हैं।

एक प्रकाशित शोध पत्र के अनुसार, माइक्रोसॉफ्ट का कहना है कि एओटी तकनीक एक संभावित गेम-चेंजर है, क्योंकि यह "अधिक सुव्यवस्थित समस्या-समाधान पथ के माध्यम से भाषा मॉडल का मार्गदर्शन करती है"। यह नया दृष्टिकोण "संदर्भ में सीखने" का उपयोग करता है, जो मॉडल को व्यवस्थित तरीके से विभिन्न समाधानों का पता लगाने में सक्षम बनाता है।

परिणाम? तेज़, कम संसाधन-गहन समस्या-समाधान।

पेपर में कहा गया है, "हमारी तकनीक पिछली एकल-क्वेरी विधियों से बेहतर प्रदर्शन करती है और व्यापक वृक्ष खोज को नियोजित करने वाले हालिया मल्टी-क्वेरी दृष्टिकोण के बराबर है।" "आश्चर्यजनक रूप से, हमारे परिणाम बताते हैं कि एक मॉडल को एल्गोरिदम के साथ निर्देश देने से एल्गोरिदम से भी बेहतर प्रदर्शन हो सकता है।"

शोधकर्ताओं का दावा है कि जब यह तकनीक अपनी खोज प्रक्रिया को अनुकूलित करती है तो मॉडल को एक बेहतर "अंतर्ज्ञान" प्राप्त होता है।

एक मानव-एल्गोरिदमिक हाइब्रिड?

एओटी विधि "चेन-ऑफ-थॉट" (सीओटी) दृष्टिकोण जैसी वर्तमान-संदर्भ शिक्षण तकनीकों की सीमाओं को संबोधित करती है। सीओटी कभी-कभी गलत मध्यवर्ती चरण प्रदान करता है, जबकि एओटी अधिक विश्वसनीय परिणामों के लिए एल्गोरिथम उदाहरणों का उपयोग करके मॉडल का मार्गदर्शन करता है।

AoT जनरेटिव AI मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए इंसानों और मशीनों दोनों से प्रेरणा लेता है। जबकि मनुष्य सहज ज्ञान में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, एल्गोरिदम अपने संगठित, विस्तृत अन्वेषण के लिए जाने जाते हैं। शोध पत्र में कहा गया है कि विचारों का एल्गोरिदम "एलएलएम के भीतर तर्क क्षमताओं को बढ़ाने के लिए इन दोहरे पहलुओं को जोड़ना चाहता है।"

माइक्रोसॉफ्ट का कहना है कि यह हाइब्रिड तकनीक मॉडल को मानव कार्यशील स्मृति सीमाओं को पार करने में सक्षम बनाती है, जिससे विचारों के अधिक व्यापक विश्लेषण की अनुमति मिलती है।

सीओटी के रैखिक तर्क या "विचारों का वृक्ष" (टीओटी) तकनीक के विपरीत, एओटी न्यूनतम संकेत के साथ प्रभावकारिता बनाए रखते हुए, उप-समस्याओं के लिए विभिन्न विकल्पों के लचीले चिंतन की अनुमति देता है। यह लागत और गणनाओं को कुशलतापूर्वक संतुलित करते हुए बाहरी वृक्ष-खोज उपकरणों को भी टक्कर देता है।

कुल मिलाकर, एओटी पर्यवेक्षित शिक्षण से खोज प्रक्रिया को एकीकृत करने की ओर एक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। शीघ्र इंजीनियरिंग में सुधार के साथ, शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि यह दृष्टिकोण मॉडलों को जटिल वास्तविक दुनिया की समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करने में सक्षम बना सकता है, साथ ही उनके कार्बन प्रभाव को भी कम कर सकता है।

अपने पर्याप्त AI निवेशों को देखते हुए, Microsoft GPT-4 जैसे उन्नत सिस्टम में AoT को शामिल करने के लिए अच्छी स्थिति में है। यद्यपि चुनौतीपूर्ण, भाषा मॉडल को इस अधिक मानवीय तरीके से "सोचना" सिखाना परिवर्तनकारी हो सकता है।

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• स्रोत: https://decrypt.co/154073/microsoft-infuses-ai-with-human-like-reasoning-via-an-algorithm-of-thoughts