آخرین بروزرسانی در ۳۱ مرداد ۱۴۰۵ توسط Dr.Arman
انویدیا اخیراً نتایج تحقیقاتی را منتشر کرده است که دیدگاه ما را تغییر میدهد. این شرکت نشان داد که هارنس اهمیت بسیار زیادی دارد. در واقع این بخش حتی از خود مدل زیرین هم مهمتر است. این موضوع به ویژه در توسعه عاملهای هوش مصنوعی برای کارهای پیچیده صدق میکند.
اهمیت اسکلتبندی در توسعه عاملهای هوش مصنوعی
هارنس هوش مصنوعی در واقع یک پوسته نرمافزاری است. این پوسته پیرامون مدل اصلی قرار میگیرد. این ساختار شامل ابزارها و مدیریت حافظه است. همچنین قوانین خاصی را برای مدل تعیین میکند. بدون این ساختار مدل فقط یک مغز خام است. اما با آن به یک موجود کنشگر تبدیل میشود. انویدیا این موضوع را به خوبی ثابت کرده است.
بسیاری از کاربران فکر میکنند مدل همه کاره است. اما مدل فقط بخشی از یک سیستم بزرگ است. هارنس وظیفه تعامل با محیط را بر عهده دارد. این بخش بازخوردها را تحلیل و مدیریت میکند. در واقع هارنس است که یک مدل را به عامل تبدیل میکند. این ساختار اجازه میدهد مدل به صورت مستقل عمل کند.
بدون یک هارنس هوش مصنوعی مناسب مدلها دچار سردرگمی میشوند. آنها ممکن است در میانه راه هدف را فراموش کنند. یا حتی دستورات اشتباهی را اجرا نمایند. به همین دلیل تمرکز بر این بخش بسیار حیاتی است. انویدیا با معرفی مفاهیم جدید این مسیر را هموار کرد.
اجزای اصلی یک هارنس پیشرفته
- مدیریت حافظه کوتاه مدت و بلند مدت.
- ابزارهای دسترسی به پایگاههای داده خارجی.
- قوانین اجرایی برای جلوگیری از خطاهای بحرانی.
- سیستمهای نظارتی برای بررسی خروجی مدل.
تاثیر مدلهای زبانی بزرگ بر فرآیندهای تصمیمگیری
مدلهای زبانی بزرگ پتانسیل بالایی برای تصمیمگیری دارند. اما این پتانسیل همیشه به درستی آزاد نمیشود. انویدیا در آزمایشهای خود از مدل کلود استفاده کرد. این مدل در ابتدا نتایج متوسطی کسب کرد. اما با افزودن یک هارنس شخصیسازی شده همه چیز تغییر کرد. امتیاز این مدل به صد درصد رسید.
این تحقیق نشان داد که مدل به تنهایی کافی نیست. حتی قویترین مدلهای زبانی بزرگ هم محدودیت دارند. آنها بدون راهنما ممکن است به بیراهه بروند. انویدیا از یک بخش به نام ناظر استفاده کرد. این ناظر مانند یک مدیر عامل عمل میکند. او به مدل جهت میدهد تا مسیر را گم نکند.
در دنیای واقعی تصمیمگیریها چند مرحلهای هستند. اینجاست که نقش هارنس هوش مصنوعی پررنگ میشود. این سیستم اجازه میدهد مدل گامهای بعدی را پیشبینی کند. همچنین اشتباهات گذشته را تکرار نخواهد کرد. این یک پیشرفت بزرگ در علم داده است.
| نوع سیستم | امتیاز کسب شده | وضعیت پایداری |
|---|---|---|
| مدل خام (بدون هارنس) | ۳۰ درصد | پایین |
| مدل همراه با هارنس انویدیا | ۱۰۰ درصد | بسیار عالی |
| مدلهای رقیب با تنظیمات ساده | ۳۰ درصد | متوسط |
بهینهسازی پردازش وظایف طولانی با معماریهای نوین
پردازش وظایف طولانی چالش اصلی محققان امروزی است. این وظایف شامل چندین تصمیم در طول زمان هستند. گاهی اجرای یک پروژه ممکن است روزها طول بکشد. در این مدت مدل نباید تمرکز خود را از دست بدهد. مایکروسافت در تحقیقات خود به مشکلات بزرگی اشاره کرد. مدلهای خام معمولاً اسناد را با خطا پر میکنند.
اگر یک انسان اینگونه کار کند اخراج میشود. پس هوش مصنوعی باید بسیار دقیقتر عمل کند. راه حل انویدیا استفاده از لایههای نظارتی است. این لایهها از انحراف مدل جلوگیری میکنند. هارنس هوش مصنوعی به مدل کمک میکند تا منطقی بماند. این ساختار حتی از هک شدن سیستم جلوگیری میکند.
برخی مدلها به اشتباه فایلهای کاربر را پاک میکنند. این اتفاقات ناشی از نبود نظارت دقیق است. با پردازش وظایف طولانی در یک چارچوب درست امنیت حفظ میشود. انویدیا سیستمی به نام ایویاو را معرفی کرده است. این سیستم قدرت مانور بالایی به کاربران میدهد. کنترل روی زیرساختها اکنون بسیار بیشتر شده است.
- تعریف دقیق هدف نهایی برای عامل.
- انتخاب مدل مناسب برای پردازش اولیه.
- طراحی لایههای نظارتی و مدیریتی در هارنس.
- تست سیستم در محیطهای شبیهسازی شده.
آینده عاملهای هوش مصنوعی و نقش انویدیا
انویدیا به دنبال ایجاد یک اکوسیستم باز است. آنها معتقدند کاربران باید کنترل کامل داشته باشند. دسترسی به کتابخانههای متنباز این امکان را فراهم میکند. امنیت در این سیستمها حرف اول را میزند. با تکامل هارنس هوش مصنوعی هزینهها نیز کاهش مییابد. شرکت دیتابریکس هم این موضوع را تایید کرده است.
استفاده از هارنس اشتباه میتواند هزینهها را دو برابر کند. پس انتخاب معماری درست یک تصمیم اقتصادی است. مدلهای زبانی بزرگ در آینده هوشمندتر خواهند شد. اما بدون یک اسکلتبندی مناسب کارایی نخواهند داشت. دنیای تکنولوژی اکنون به سمت سیستمهای عاملمحور حرکت میکند. انویدیا با قدرت در این مسیر پیشتاز است.
در نهایت باید گفت که قهرمان واقعی تغییر کرده است. دیگر تنها مدل نیست که اهمیت دارد. هارنس هوش مصنوعی به عنوان ستون فقرات شناخته میشود. این فناوری باعث میشود هوش مصنوعی واقعاً کاربردی شود. امیدواریم در آینده شاهد پیشرفتهای بیشتری باشیم. این مسیر تازه آغاز شده است و هیجانانگیز به نظر میرسد.
منبع:
Nvidia just showed that the harness, not the AI model, is now the real hero
مطالب مرتبط