Microsoft doda AI s človeškim sklepanjem prek »algoritma misli« – dešifrirajte

Tehnološki velikan Microsoft ima predstavil nova metoda usposabljanja z umetno inteligenco, imenovana »Algoritem misli« (AoT), zasnovana tako, da naredi velike jezikovne modele, kot je ChatGPT, bolj učinkovite in človeške v svojih sposobnostih sklepanja.

Nov pristop je naravni naslednji korak za podjetje, ki je veliko vložilo v AI, zlasti v OpenAI – ustvarjalce DALL-E, ChatGPT in zmogljivega jezikovnega modela GPT.

Microsoft pravi, da je tehnika AoT potencialna sprememba igre, saj "vodi jezikovni model skozi bolj poenostavljeno pot reševanja problemov," v skladu z objavljenim raziskovalnim dokumentom. Ta nov pristop uporablja »učenje v kontekstu«, kar modelu omogoča sistematično raziskovanje različnih rešitev na organiziran način.

rezultat? Hitrejše reševanje problemov, ki zahteva manj virov.

»Naša tehnika prekaša prejšnje metode enojne poizvedbe in je enaka nedavnemu pristopu z več poizvedbami, ki uporablja obsežno iskanje po drevesih,« navaja dokument. "Intrigantno je, da naši rezultati kažejo, da lahko poučevanje modela z algoritmom vodi do zmogljivosti, ki presega sam algoritem."

Raziskovalci trdijo, da model pridobi izboljšano "intuicijo", ko ta tehnika optimizira njegov iskalni proces.

Človeško-algoritemski hibrid?

Metoda AoT obravnava omejitve trenutnih tehnik učenja v kontekstu, kot je pristop »Chain-of-Thought« (CoT). CoT včasih zagotavlja nepravilne vmesne korake, medtem ko AoT vodi model z uporabo algoritemskih primerov za bolj zanesljive rezultate.

AoT črpa navdih pri ljudeh in strojih za izboljšanje učinkovitosti generativnega modela AI. Medtem ko se ljudje odlikujejo po intuitivnem spoznavanju, so algoritmi znani po svojem organiziranem, izčrpnem raziskovanju. Raziskovalni članek pravi, da si Algoritem misli prizadeva "združiti te dvojne vidike, da bi povečal zmožnost sklepanja znotraj LLM."

Microsoft pravi, da ta hibridna tehnika omogoča modelu, da premaga omejitve človeškega delovnega spomina, kar omogoča celovitejšo analizo idej.

Za razliko od linearnega sklepanja CoT ali tehnike »drevesa misli« (ToT) AoT omogoča prilagodljivo razmišljanje o različnih možnostih za podprobleme, pri čemer ohranja učinkovitost z minimalnimi pozivi. Prav tako tekmuje z zunanjimi orodji za iskanje po drevesih, saj učinkovito uravnava stroške in izračune.

Na splošno AoT predstavlja premik od nadzorovanega učenja k integraciji samega procesa iskanja. Raziskovalci menijo, da z izboljšavami za pospešitev inženiringa lahko ta pristop omogoči modelom učinkovito reševanje zapletenih problemov v resničnem svetu, hkrati pa zmanjša njihov vpliv na ogljik.

Glede na svoje znatne naložbe v umetno inteligenco se zdi, da je Microsoft v dobrem položaju za vključitev AoT v napredne sisteme, kot je GPT-4. Čeprav je izziv, bi lahko bilo učenje jezikovnih modelov, da »razmišljajo« na ta bolj človeški način, transformativno.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Avtomobili/EV, Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• ChartPrime. Izboljšajte svojo igro trgovanja s ChartPrime. Dostopite tukaj.
• BlockOffsets. Posodobitev okoljskega offset lastništva. Dostopite tukaj.
• vir: https://decrypt.co/154073/microsoft-infuses-ai-with-human-like-reasoning-via-an-algorithm-of-thoughts