మైక్రో వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్ వలె అటెన్షన్ మెకానిజం

ప్రస్తుత జనరేటివ్ AI అనేది ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌ల ఆవిష్కరణకు ధన్యవాదాలు తెలియజేసే ఒక AI సాంకేతికత, ఇది ఒక పెద్ద పురోగతి.

అటెన్షన్ మెకానిజం అనేది ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌ను ఒకే పదబంధంలో వర్ణించేది. ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌ను ప్రకటించిన పేపర్ శీర్షికలో ఇది స్పష్టంగా వ్యక్తపరచబడింది: "అటెన్షన్ ఈజ్ ఆల్ యూ నీడ్."

AI పరిశోధకులు ఆ సమయంలో AI మానవుల వలె సహజ భాషను నైపుణ్యంగా నిర్వహించడానికి వీలుగా వివిధ ప్రయత్నాలు మరియు పరీక్షలు చేస్తున్నారనే వాస్తవంలో దీని మూలాలు ఉన్నాయి, వివిధ విజయవంతమైన పద్ధతులకు పేరు పెట్టడం మరియు పేపర్‌లను ప్రచురించడం ద్వారా.

ఈ బహుళ బాగా పనిచేసే యంత్రాంగాలను విభిన్న మార్గాల్లో కలపడం ద్వారా, మానవుల వలె సహజ భాషను నిర్వహించగల AI క్రమంగా ఉద్భవిస్తుందని చాలా మంది పరిశోధకులు విశ్వసించారు. అందువల్ల వారు ఇతర యంత్రాంగాలతో కలిపి పనిచేయగల కొత్త యంత్రాంగాలను కనుగొనడానికి మరియు ఈ యంత్రాంగాల యొక్క సరైన కలయికలను కనుగొనడానికి కృషి చేస్తున్నారు.

అయితే, ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఈ సాంప్రదాయిక జ్ఞానాన్ని తారుమారు చేసింది. వివిధ యంత్రాంగాలను కలపడం అనవసరం, మరియు అటెన్షన్ మెకానిజం మాత్రమే అవసరం అనే సందేశం పేపర్ శీర్షికలో వ్యక్తపరచబడింది.

వాస్తవానికి, ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ స్వయంగా వివిధ యంత్రాంగాలను కలిగి ఉంది, కానీ వాటిలో, అటెన్షన్ మెకానిజం ప్రత్యేకించి వినూత్నమైనది మరియు విలక్షణమైనది అనడంలో సందేహం లేదు.

అటెన్షన్ మెకానిజం యొక్క స్థూలదృష్టి

అటెన్షన్ మెకానిజం అనేది ఒక వ్యవస్థ, ఇది సహజ భాషను పదానికి పదం ద్వారా ప్రాసెస్ చేసేటప్పుడు, ఒక నిర్దిష్ట పదాన్ని ప్రాసెస్ చేసేటప్పుడు ఒక వాక్యంలో మునుపటి అనేక పదాలలో ఏ పదానికి "శ్రద్ధ వహించాలి" అని నేర్చుకోగలదు.

ఇది "ఈ," "ఆ," లేదా "పైన పేర్కొన్న" (ఇవి మునుపటి వాక్యాలలో ఉన్న పదాలను సూచిస్తాయి) వంటి పదాలను, లేదా "ప్రారంభ వాక్యం," "జాబితా చేసిన రెండవ ఉదాహరణ," లేదా "మునుపటి పేరా" (ఇవి వచనంలో స్థానాలను సూచిస్తాయి) వంటి పదబంధాలు దేనిని సూచిస్తున్నాయో ఖచ్చితంగా అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.

అంతేకాకుండా, ఇది ఒక వాక్యంలో మోడిఫైయర్‌లు దూరంగా ఉన్నప్పటికీ పదాలను సరిగ్గా వివరించగలదు, మరియు ఒక వచనం పొడవుగా మారినప్పటికీ, ఇతర వాక్యాలలో ప్రస్తుత పదం యొక్క సందర్భాన్ని కోల్పోకుండా వివరించగలదు.

ఇదే "అటెన్షన్" యొక్క ఉపయోగం.

దీనికి విరుద్ధంగా, దీని అర్థం ఏమిటంటే, ప్రస్తుతం ప్రాసెస్ చేయబడుతున్న పదాన్ని వివరించేటప్పుడు, అనవసరమైన పదాలు మాస్క్ చేయబడి, వివరణ నుండి తొలగించబడతాయి.

ఒక నిర్దిష్ట పదం యొక్క వివరణకు అవసరమైన పదాలను మాత్రమే ఉంచి, అసంబద్ధమైన వాటిని తొలగించడం ద్వారా, వచనం ఎంత పొడవుగా ఉన్నప్పటికీ, వివరించబడే పదాల సమితి తక్కువ సంఖ్యకు పరిమితం చేయబడుతుంది, తద్వారా వివరణ సాంద్రత పలుచబడకుండా నిరోధించబడుతుంది.

వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్

ఇప్పుడు, విషయాన్ని కొద్దిగా మార్చి, నేను వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్ అనే భావన గురించి ఆలోచిస్తున్నాను.

ప్రస్తుతం, వ్యాపారం కోసం జనరేటివ్ AIని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, మీరు కంపెనీలోని మొత్తం సమాచారాన్ని ఏకీకృతం చేసి, దానిని జనరేటివ్ AIకి జ్ఞానంగా అందిస్తే, జ్ఞానం యొక్క పరిమాణం చాలా ఎక్కువగా ఉండటం వలన AIకి దానిని సముచితంగా నిర్వహించడం కష్టమవుతుంది.

ఈ కారణంగా, పనిని బట్టి జ్ఞానాన్ని విభజించడం మంచిది, ప్రతి పని కోసం AI చాట్‌లను సిద్ధం చేయడం లేదా నిర్దిష్ట కార్యకలాపాలకు ప్రత్యేకమైన AI సాధనాలను సృష్టించడం.

దీని అర్థం సంక్లిష్టమైన పనుల కోసం, ఈ విభజించబడిన జ్ఞానం-ఆధారిత AI చాట్‌లు మరియు సాధనాలను కలపడం అవసరం.

ఇది జనరేటివ్ AIని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు ప్రస్తుత పరిమితి, కానీ భవిష్యత్తులోని జనరేటివ్ AIతో కూడా, నిర్దిష్ట పనుల కోసం, ఆ పనికి అవసరమైన జ్ఞానంపై మాత్రమే దృష్టి పెట్టడం వలన అధిక ఖచ్చితత్వం వస్తుంది.

బదులుగా, భవిష్యత్తులోని జనరేటివ్ AI మానవులు జ్ఞానాన్ని విభజించాల్సిన అవసరం లేకుండానే, పరిస్థితిని బట్టి అవసరమైన జ్ఞాన సమితుల మధ్య అంతర్గతంగా మారగలుగుతుందని నేను నమ్ముతున్నాను.

ఈ సామర్థ్యమే వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్. ఇది ఒకే కంప్యూటర్‌లో బహుళ విభిన్న ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్‌లను నడపగల వర్చువల్ మెషీన్ లాంటిది. అంటే ఒక తెలివితేటలలో, విభిన్న ప్రత్యేకతలతో కూడిన బహుళ వర్చువల్ తెలివితేటలు పని చేయగలవని అర్థం.

ప్రస్తుత జనరేటివ్ AI కూడా ఇప్పటికే బహుళ వ్యక్తుల మధ్య చర్చలను అనుకరించగలదు లేదా బహుళ పాత్రలను కలిగి ఉన్న కథలను సృష్టించగలదు. అందువల్ల, వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఒక ప్రత్యేక సామర్థ్యం కాదు, ప్రస్తుత జనరేటివ్ AI యొక్క పొడిగింపు.

మైక్రో వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్

కార్యానికి అనుగుణంగా అవసరమైన జ్ఞానాన్ని కుదించే వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క యంత్రాంగం, అటెన్షన్ మెకానిజంకు సమానమైన పనిని చేస్తుంది.

అంటే, ప్రస్తుతం ప్రాసెస్ చేయబడుతున్న పనిని బట్టి సంబంధిత జ్ఞానంపై మాత్రమే దృష్టి పెట్టడంలో ఇది అటెన్షన్ మెకానిజంను పోలి ఉంటుంది.

దీనికి విరుద్ధంగా, అటెన్షన్ మెకానిజం వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్ వంటిదాన్ని గ్రహించే ఒక యంత్రాంగం అని చెప్పవచ్చు. అయితే, నేను పరిశీలిస్తున్న వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్ అనేది జ్ఞాన సమితి నుండి సంబంధిత జ్ఞానాన్ని ఎంపిక చేసే ఒక యంత్రాంగం, అయితే అటెన్షన్ మెకానిజం పదాల సమితిపై పనిచేస్తుంది.

ఈ కారణంగా, అటెన్షన్ మెకానిజంను మైక్రో వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్ అని పిలుస్తారు.

స్పష్టమైన అటెన్షన్ మెకానిజం

అటెన్షన్ మెకానిజంను మైక్రో వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్‌గా చూస్తే, దీనికి విరుద్ధంగా, నేను ఇంతకు ముందు చెప్పిన వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్ అనేది స్థూల అటెన్షన్ మెకానిజంను నిర్మించడం ద్వారా సాధ్యపడుతుంది.

మరియు ఈ స్థూల అటెన్షన్ మెకానిజం పెద్ద భాషా నమూనాలలో అంతర్గత నిర్మాణానికి జోడించబడవలసిన అవసరం లేదు లేదా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ శిక్షణను కలిగి ఉండవలసిన అవసరం లేదు.

ఇది "కార్యక్రమం Aను నిర్వహించేటప్పుడు, జ్ఞానం B మరియు జ్ఞానం Cని చూడండి" వంటి సహజ భాషలో వ్రాయబడిన ఒక స్పష్టమైన వాక్యం కావచ్చు.

ఇది కార్యక్రమం Aకి అవసరమైన జ్ఞానాన్ని స్పష్టం చేస్తుంది. ఈ వాక్యం కూడా ఒక రకమైన జ్ఞానమే.

దీనిని స్పష్టమైన అటెన్షన్ మెకానిజం అని పిలవవచ్చు. ఈ వాక్యాన్ని అటెన్షన్ నాలెడ్జ్‌గా వర్ణించవచ్చు, ఇది కార్యక్రమం Aను నిర్వహించేటప్పుడు దృష్టి సారించాల్సిన జ్ఞానాన్ని స్పష్టంగా తెలియజేస్తుంది.

అంతేకాకుండా, ఈ అటెన్షన్ నాలెడ్జ్‌ను జనరేటివ్ AI ద్వారా ఉత్పత్తి చేయవచ్చు లేదా నవీకరించవచ్చు.

ఒక పని జ్ఞానం లేకపోవడం వల్ల విఫలమైతే, అప్పుడు నేర్చుకున్న పాఠంగా, ఆ పనికి సూచించబడవలసిన అదనపు జ్ఞానాన్ని చేర్చడానికి అటెన్షన్ నాలెడ్జ్‌ను నవీకరించవచ్చు.

ముగింపు

అటెన్షన్ మెకానిజం జనరేటివ్ AI సామర్థ్యాలను గణనీయంగా మెరుగుపరిచింది.

ఇది కేవలం బాగా పనిచేసే ఒక యంత్రాంగం మాత్రమే కాదు; మనం ఇక్కడ చూసినట్లుగా, ప్రతి సందర్భంలో సూచించాల్సిన సమాచారాన్ని డైనమిక్‌గా తగ్గించే ఈ యంత్రాంగం ఆధునిక మేధస్సు యొక్క సారాంశం అనిపిస్తుంది.

మరియు వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు స్పష్టమైన అటెన్షన్ నాలెడ్జ్ వలె, అటెన్షన్ మెకానిజం కూడా వివిధ పొరలలో మేధస్సును పునరావృతంగా అభివృద్ధి చేయడానికి కీలకం.