वैज्ञानिकहरूले तयार पारे मानिसको दिमागमा मोडल गरिएको एआई, तार्किक काममा च्याटजीपीटीजस्ता एलएलएमलाई उछिन्ने

काठमाडौं ।

वैज्ञानिकहरूले च्याटजीपीटीजस्ता परम्परागत ठूला भाषा मोडेल (एलएलम) भन्दा फरक तरिकाले तर्क गर्ने नयाँ प्रकारको कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मोडेल विकास गरेका छन्, जसले महत्त्वपूर्ण परीक्षणहरूमा धेरै राम्रो प्रदर्शन देखाएको छ।

यो नयाँ मोडेललाई हाइरार्किकल रिजनिङ मोडेल (एचआरएम) भनिन्छ, जसको अवधारणा मानव मस्तिष्कको बहु-स्तरीय र विभिन्न समयावधिमा हुने सूचनाप्रशोधन शैलीबाट प्रेरित भएको हो।

सिंगापुरस्थित एआई कम्पनी सेपियन्टका वैज्ञानिकहरूका अनुसार एचआरएम मोडेलमा कम पैरामीटर र कम प्रशिक्षण नमुनाको आवश्यकता पर्छ, जसका कारण यो मोडेल अधिक दक्षतापूर्वक काम गर्न सक्छ।

यसमा २७ मिलियन प्यारामटर छन् र १,००० प्रशिक्षण नमुना प्रयोग गरिएको छ। तुलनामा, अत्याधुनिक एलएलएम हरूमा अर्बौं वा ट्रिलियनसम्म प्यारामीटर हुन्छन्। हालसालै सार्वजनिक गरिएको जीपीटी-५ मा अनुमानित रूपमा ३ देखि ५ ट्रिलियन प्यारामिटर रहेको मानिन्छ।

अध्ययनअनुसार एचआरएम ले एआरसी-एजीआई नामक कठिन परीक्षणमा प्रभावशाली नतिजा हासिल गरेको छ। एआरसी-एजीआई-२ मा एचआरएम को अंक ४०.३प्रतिशत रह्यो, जुन ओपनएआईको ओ३-मिनी-हाई (३४.५ प्रतिशत), एन्थ्रोपिकको क्लाउड ३.७ (२१.२ प्रतिशत) र डीपसिक (१५.८ प्रतिशत) भन्दा उच्च थियो। एआरसी-एजीआई-२ मा पनि एचआरएमले ५ प्रतिशत अंक ल्यायो, जुन अन्य मोडेलहरू भन्दा बढी हो।

लाइभसाइन्सका अनुसार अधिकांश एलएलएम हरूले चेन-अफ-थट (सीओटी) नामक प्रक्रिया प्रयोग गर्छन्, जसमा जटिल समस्या विभिन्न सरल चरणहरूमा तोडिन्छ र प्राकृतिक भाषामा प्रस्तुत गरिन्छ। तर सेपियन्टका वैज्ञानिकहरूले सीओटीमा कमजोरी रहेको बताउँदै “कार्य विखण्डनको अस्थिरता, ठूलो डाटाको आवश्यकता र ढिलाइ” मुख्य समस्या भएको बताएका छन्।

यसको सट्टा एचआरएमले दुईवटा मोड्युलमार्फत कार्य गर्छ — एक उच्च स्तरको मोड्युलले ढिलो तर अमूर्त योजना बनाउँछ भने अर्को तल्लो स्तरको मोड्युलले छिटो र सूक्ष्म गणना गर्छ। यो मानव मस्तिष्कले विभिन्न क्षेत्रमा जानकारी प्रशोधन गर्ने तरिकासँग मिल्दोजुल्दो छ।

एचआरएमले पुनरावृत्त सुधार गर्ने प्रविधि प्रयोग गर्छ, जसले कुनै प्रारम्भिक उत्तरलाई छोटो-छोटो “सोच्ने” चरणहरूमा परिमार्जन गर्दै अन्ततः अधिक सटीक उत्तर निकाल्छ।

यो मोडेलले जटिल सुडोकु पजल जस्ता कठिन कार्यहरूमा उत्कृष्ट नतिजा दिएको छ, जुन प्रायः एलएलएम हरू गर्न असफल हुन्छन्। यसले भूलभुलैयामा उत्कृष्ट मार्ग पत्ता लगाउन पनि सफलता हासिल गरेको छ।

यद्यपि यो अध्ययन अझै समीक्षित अर्थात् पीअर रिभ्युड छैन। एआरसी-एजीआई परीक्षण आयोजकहरूले वैज्ञानिकहरूले गिटहबमा सार्वजनिक गरेको मोडेललाई पुनः परीक्षण गर्दा संख्यात्मक नतिजा मिलेको भए पनि मौलिक नतिजामा एचआरएमको हाइरार्किकल संरचनाको खासै भूमिका नभएको र प्रशिक्षण प्रक्रियामा भएको “परिमार्जन चरण” नै मुख्य कारण भएको आश्चर्यजनक निष्कर्षमा पुगेका छन्।