ఆర్టిఫిషియల్ లెర్నింగ్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్: ది ALIS కాన్సెప్ట్

ఇక్కడ, నేను ఆర్టిఫిషియల్ లెర్నింగ్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్ (ALIS) యొక్క భావనలు మరియు సూత్రాలను, దాని ప్రాథమిక రూపకల్పన మరియు అభివృద్ధి పద్ధతుల వరకు కవర్ చేయడం ద్వారా దానిని వ్యవస్థీకరించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాను.

భావన

ప్రస్తుత జనరేటివ్ AI, ప్రధానంగా పెద్ద భాషా నమూనాలు, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించి పర్యవేక్షిత అభ్యాసం ఆధారంగా శిక్షణ పొందుతాయి.

ఈ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ శిక్షణ ప్రక్రియను మనం సహజ అభ్యాసంగా భావిస్తాము.

ALIS అనేది సహజ అభ్యాసం నుండి వేరుగా ఒక ఆర్జిత అభ్యాస ప్రక్రియను చేర్చడం ద్వారా సహజ మరియు ఆర్జిత అభ్యాస ప్రక్రియలు రెండింటినీ ఏకీకృతం చేయడం ద్వారా సమగ్ర తీర్మానాన్ని ప్రారంభించే ఒక వ్యవస్థ.

ఈ ఆర్జిత అభ్యాసంలో, నేర్చుకున్న జ్ఞానం న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌కు బాహ్యంగా నిల్వ చేయబడుతుంది మరియు తీర్మానం సమయంలో ఉపయోగించబడుతుంది.

అందువల్ల, ALIS యొక్క సాంకేతిక కేంద్రం పునర్వినియోగపరచదగిన జ్ఞానాన్ని సంగ్రహించడం, నిల్వ చేయడం మరియు తీర్మానం సమయంలో జ్ఞానాన్ని ఎంచుకోవడం మరియు ఉపయోగించడంలో ఉంది.

అంతేకాకుండా, ALIS కేవలం ఒక ప్రాథమిక సాంకేతికత మాత్రమే కాదు, సహజ మరియు ఆర్జిత అభ్యాసాన్ని కలిపే ఒక సిస్టమ్ టెక్నాలజీ కూడా.

లెర్నింగ్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్ యొక్క అంశాలు

ALIS అనేది ఇప్పటికే ఉన్న సహజ అభ్యాసం మరియు భవిష్యత్తులో పొందగలిగే అభ్యాసం రెండింటినీ అభ్యాసం మరియు అనుమితి యొక్క ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో ఒకే సూత్రాల క్రింద పనిచేసేవిగా పరిగణిస్తుంది.

ALISలో అభ్యాస సూత్రాలను వివరించడానికి, మేము లెర్నింగ్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్ యొక్క ఐదు అంశాలను నిర్వచిస్తాము:

మొదటిది ఇంటెలిజెంట్ ప్రాసెసర్. ఇది జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి అనుమితిని నిర్వహించే మరియు అభ్యాసం కోసం జ్ఞానాన్ని సేకరించే ప్రాసెసింగ్ సిస్టమ్‌ను సూచిస్తుంది.

ఇంటెలిజెంట్ ప్రాసెసర్‌లకు ప్రాతినిధ్య ఉదాహరణలు LLMలు మరియు మానవ మెదడులోని భాగాలు.

రెండవది నాలెడ్జ్ స్టోర్. ఇది సేకరించిన జ్ఞానాన్ని నిల్వ చేసే మరియు అవసరమైనప్పుడు తిరిగి పొందగలిగే నిల్వ స్థానాన్ని సూచిస్తుంది.

LLMలలో, నాలెడ్జ్ స్టోర్ అనేది న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ యొక్క పారామితులు. మానవులలో, ఇది మెదడులోని దీర్ఘకాలిక జ్ఞాపకశక్తికి అనుగుణంగా ఉంటుంది.

మూడవది ప్రపంచం. ఇది మానవులు లేదా ALIS వంటి అభ్యాస తెలివైన వ్యవస్థలచే గ్రహించబడిన బాహ్య వాతావరణాన్ని సూచిస్తుంది.

మానవులకు, ప్రపంచం వాస్తవికత. LLMల విషయంలో, LLM నుండి అవుట్‌పుట్‌ను స్వీకరించే మరియు దానికి అభిప్రాయాన్ని అందించే యంత్రాంగం ప్రపంచానికి సమానంగా పరిగణించబడుతుంది.

నాలుగవది స్టేట్ మెమరీ. ఇది స్క్రాచ్‌ప్యాడ్ వంటి అంతర్గత తాత్కాలిక జ్ఞాపకశక్తిని సూచిస్తుంది, దీనిని అభ్యాస తెలివైన వ్యవస్థ అనుమితి సమయంలో ఉపయోగిస్తుంది.

LLMలలో, ఇది అనుమితి సమయంలో ఉపయోగించే జ్ఞాపకశక్తి స్థలం, దీనిని హిడెన్ స్టేట్స్ అని పిలుస్తారు. మానవులలో, ఇది స్వల్పకాలిక జ్ఞాపకశక్తికి అనుగుణంగా ఉంటుంది.

ఐదవది ఫ్రేమ్‌వర్క్. ఇది ఆలోచన యొక్క ఫ్రేమ్‌వర్క్. అభ్యాస తెలివైన వ్యవస్థ యొక్క పరిభాషలో, ఇది అనుమితి సమయంలో అవసరమైన జ్ఞానాన్ని ఎంచుకోవడానికి ప్రమాణాలను మరియు స్టేట్ మెమరీని నిర్వహించడానికి తార్కిక స్థితి స్థల నిర్మాణాన్ని సూచిస్తుంది.

LLMలలో, ఇది హిడెన్ స్టేట్స్ యొక్క సెమాంటిక్ నిర్మాణం, మరియు సాధారణంగా, దాని కంటెంట్ అస్పష్టంగా ఉంటుంది మరియు మానవులకు అర్థం కాదు. ఇంకా, జ్ఞాన ఎంపిక శ్రద్ధా యంత్రాంగంలో విలీనం చేయబడింది, ఇది ప్రాసెస్ చేయబడుతున్న ప్రతి టోకెన్‌కు ఏ అస్తిత్వ టోకెన్‌లను సూచించాలో ఎంచుకుంటుంది.

మానవులకు, పైన పేర్కొన్నట్లుగా, ఇది ఆలోచన యొక్క ఫ్రేమ్‌వర్క్. ఆలోచన యొక్క ఒక నిర్దిష్ట ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ఉపయోగించి ఆలోచిస్తున్నప్పుడు, కొన్ని నైపుణ్యాల సమితులు దీర్ఘకాలిక జ్ఞాపకశక్తి నుండి గుర్తుకు తెచ్చుకోబడతాయి మరియు స్వల్పకాలిక జ్ఞాపకశక్తిలోకి లోడ్ చేయబడతాయి. అప్పుడు, ప్రస్తుత గ్రహించిన సమాచారం పరిస్థితిని అర్థం చేసుకోవడానికి ఆలోచన యొక్క ఫ్రేమ్‌వర్క్ ప్రకారం నిర్వహించబడుతుంది.

లెర్నింగ్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్ యొక్క సూత్రాలు

లెర్నింగ్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్ ఈ క్రింది విధంగా పనిచేస్తుంది:

తెలివైన ప్రాసెసర్ ప్రపంచంపై చర్య తీసుకుంటుంది. ప్రపంచం ఆ చర్య ఆధారంగా ఫలితాలతో ప్రతిస్పందిస్తుంది.

తెలివైన ప్రాసెసర్ ఈ ఫలితాల నుండి పునర్వినియోగపరచదగిన జ్ఞానాన్ని సంగ్రహిస్తుంది మరియు దానిని జ్ఞాన నిల్వలో నిల్వ చేస్తుంది.

తెలివైన ప్రాసెసర్ ప్రపంచంపై పదేపదే చర్య తీసుకున్నప్పుడు, అది జ్ఞాన నిల్వ నుండి జ్ఞానాన్ని ఎంచుకుంటుంది మరియు దాని చర్య విధానాన్ని సవరించడానికి దానిని ఉపయోగిస్తుంది.

ఇది ప్రాథమిక యంత్రాంగం.

అయితే, ప్రాథమికంగా, జ్ఞానాన్ని సంగ్రహించడం, నిల్వ చేయడం, ఎంచుకోవడం మరియు ఉపయోగించుకునే పద్ధతులు ఆ వ్యవస్థ అర్థవంతమైన అభ్యాసాన్ని సాధించగలదా లేదా అని నిర్ణయిస్తాయి.

మానవులు సమర్థవంతమైన జ్ఞాన సంగ్రహణ, నిల్వ, ఎంపిక మరియు వినియోగాన్ని అనుమతించే యంత్రాంగాలను కలిగి ఉన్నారు, ఇది వారికి నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.

LLMలతో సహా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు నిల్వ, ఎంపిక మరియు వినియోగం కోసం యంత్రాంగాలను కలిగి ఉన్నాయి, అయినప్పటికీ సంగ్రహణ భాగం బాహ్య ఉపాధ్యాయుడు నిర్వహిస్తుంది. ఇది ఉపాధ్యాయుడు ఇన్‌పుట్‌ను అందించినంత కాలం వాటిని నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.

అంతేకాకుండా, ఒక లెర్నింగ్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల సంగ్రహణ, నిల్వ మరియు ఎంపికను, మరియు వాటిని స్టేట్ మెమరీలో జ్ఞానంగా ఉపయోగించడాన్ని కూడా నేర్చుకోవడం ద్వారా మరింత సంక్లిష్టమైన అభ్యాసాన్ని సాధించగలదు.

జ్ఞాన రకాలు

ఈ సూత్రం ఆధారంగా, ఆర్జిత అభ్యాసాన్ని రూపొందించేటప్పుడు, ఆర్జిత జ్ఞానం ఏ రూపంలో సమాచారాన్ని తీసుకుంటుందో స్పష్టం చేయడం అవసరం.

ఒక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ యొక్క పారామితులుగా ఆర్జిత జ్ఞానాన్ని విడిగా నేర్చుకోవడం సాధ్యమే.

అయితే, ఆర్జిత జ్ఞానం కేవలం న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ పారామితులకు మాత్రమే పరిమితం కావాల్సిన అవసరం లేదు. సహజ భాషలో వ్రాతపూర్వకంగా ఉన్న జ్ఞానం ఒక వాస్తవిక ఎంపిక.

జ్ఞానాన్ని సహజ భాషలో వ్రాతపూర్వకంగా ఉంచినట్లయితే, LLMల సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకుని దానిని సంగ్రహించి ఉపయోగించుకోవచ్చు. అంతేకాకుండా, దానిని ఒక సాధారణ IT వ్యవస్థలో డేటాగా పరిగణించవచ్చు, నిల్వ మరియు ఎంపికను సులభతరం చేస్తుంది.

మరోవైపు, సహజ భాషలో వ్రాతపూర్వకంగా ఉన్న జ్ఞానాన్ని మానవులు మరియు ఇతర LLMలు తనిఖీ చేయడం, అర్థం చేసుకోవడం మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో సవరించడం సులభం.

దీనిని ఇతర అభ్యాస తెలివైన వ్యవస్థలతో పంచుకోవచ్చు, మరియు విలీనం చేయవచ్చు లేదా విభజించవచ్చు.

ఈ కారణాల వల్ల, ALIS భావనలో ఆర్జిత జ్ఞానం ప్రారంభంలో సహజ భాషలో వ్రాతపూర్వకంగా ఉన్న జ్ఞానాన్ని లక్ష్యంగా చేసుకుని రూపొందించబడుతుంది.

ఆర్జిత స్టేట్ మెమరీ మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్

ఆర్జిత జ్ఞానంగా సహజ భాషా వ్రాతపూర్వక జ్ఞానాన్ని ఎంచుకోవడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలను నేను వివరించాను.

అదేవిధంగా, అనుమితి కోసం స్టేట్ మెమరీ మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్ కోసం కూడా సహజ భాషా వచనాన్ని ఉపయోగించవచ్చు.

ఒక భావనాత్మక నిర్మాణం అయిన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను కూడా నాలెడ్జ్ స్టోర్‌లో సహజ భాషా వ్రాతపూర్వక జ్ఞానంగా నిల్వ చేయవచ్చు మరియు ఉపయోగించుకోవచ్చు.

ఆ ఫ్రేమ్‌వర్క్ ద్వారా నిర్వచించబడిన నిర్మాణం ఆధారంగా స్టేట్‌లను ప్రారంభించేటప్పుడు లేదా నవీకరించేటప్పుడు, వచన-ఆధారిత స్టేట్ మెమరీని ఉపయోగించవచ్చు.

ఆర్జిత జ్ఞానం కోసం మాత్రమే కాకుండా, ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మరియు స్టేట్ మెమరీ కోసం కూడా వచన ఆకృతిని ఉపయోగించేలా ALISని రూపొందించడం ద్వారా, ALIS ఆర్జిత అభ్యాసం మరియు సాధారణ అనుమితి రెండింటికీ LLMల సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకోగలదు.

నియత జ్ఞానం

ఆర్జిత జ్ఞానం, ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మరియు స్థితి జ్ఞాపకశక్తిని సహజ భాషా వచనం ద్వారా మాత్రమే కాకుండా, మరింత కఠినమైన నియత భాషలు లేదా నియత నమూనాలతో కూడా సూచించవచ్చు.

నేను "ఎంచుకోండి" అని రాసినప్పటికీ, ALIS యొక్క లక్ష్యం బహుళ ఆర్జిత జ్ఞాన అభ్యాస విధానాలను చేర్చడం, తద్వారా సహజ మరియు ఆర్జిత అభ్యాసాల సంకర వినియోగానికి అనుమతించడం.

నియత భాషలు లేదా నియత నమూనాలతో సూచించబడిన జ్ఞానం మరింత కఠినమైనది మరియు అస్పష్టత లేనిదిగా ఉంటుంది.

అంతేకాకుండా, ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్ నియత భాష లేదా నియత నమూనాతో వ్యక్తపరచబడి, మరియు ప్రారంభ స్థితి స్థితి జ్ఞాపకశక్తిలో విస్తరించబడితే, అప్పుడు ఒక నియత నమూనాను ఒక తెలివైన ప్రాసెసర్ (LLM కాదు) ద్వారా ప్రాసెస్ చేయవచ్చు, తద్వారా కఠినమైన అనుకరణలు మరియు తార్కిక తార్కికాలను నిర్వహించవచ్చు.

ఇటువంటి నియత భాషలు మరియు నియత నమూనాలకు ప్రధాన ఉదాహరణ ప్రోగ్రామింగ్ భాషలు.

సిస్టమ్ ప్రపంచం గురించి నేర్చుకుంటున్నప్పుడు, అది అంతర్లీన నియమాలను మరియు భావనలను ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో ప్రోగ్రామ్‌లుగా వ్యక్తపరచగలిగితే, వీటిని కంప్యూటర్ ద్వారా అనుకరించవచ్చు.

నిలువు వరుస 1: జ్ఞాన రకాలు

లెర్నింగ్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్‌లో జ్ఞానాన్ని మనం నిర్వహించేటప్పుడు, దానిని స్థూలంగా మూడు వ్యవస్థలు మరియు రెండు రకాలుగా వర్గీకరించవచ్చని స్పష్టమవుతుంది.

మూడు వ్యవస్థలు: న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు నిర్వహించే నెట్‌వర్క్ పారామీటర్ నాలెడ్జ్, సహజ భాషలోని సహజ నాలెడ్జ్, మరియు ఫార్మల్ భాషలలోని ఫార్మల్ నాలెడ్జ్.

రెండు రకాలు: స్టేట్‌లెస్ మరియు స్టేట్‌ఫుల్.

స్టేట్‌లెస్ నెట్‌వర్క్ పారామీటర్ నాలెడ్జ్ అనేది డీప్ లెర్నింగ్ AIలో కనిపించే సహజమైన జ్ఞానం వంటిది. పిల్లులు మరియు కుక్కల లక్షణాలు, వాటిని మాటల్లో ఆలోచించలేము లేదా గుర్తించలేము, స్టేట్‌లెస్ నెట్‌వర్క్ పారామీటర్ నాలెడ్జ్‌గా నేర్చుకోవచ్చు.

స్టేట్‌ఫుల్ నెట్‌వర్క్ పారామీటర్ నాలెడ్జ్ అనేది జనరేటివ్ AIలో కనిపించే ఫజీ, పునరావృత ప్రక్రియ-ఉద్భవించిన జ్ఞానం వంటిది.

స్టేట్‌లెస్ సహజ నాలెడ్జ్ అనేది ఒక పదానికి సంబంధించిన అర్థం వంటి జ్ఞానం.

స్టేట్‌ఫుల్ సహజ నాలెడ్జ్ అనేది ఒక వాక్యంలో కనిపించే సందర్భంతో సహా జ్ఞానం.

కొన్ని సహజ జ్ఞానం సహజంగా స్టేట్‌ఫుల్ నెట్‌వర్క్ పారామీటర్ నాలెడ్జ్‌లో చేర్చబడుతుంది, కానీ సహజ భాషా వచనం నుండి పుట్టిన తర్వాత పొందగలిగే జ్ఞానం కూడా ఉంది.

స్టేట్‌లెస్ ఫార్మల్ నాలెడ్జ్ అనేది పునరావృత్తం లేని గణిత సూత్రాల ద్వారా వ్యక్తీకరించబడే జ్ఞానం. స్టేట్‌ఫుల్ ఫార్మల్ నాలెడ్జ్ అనేది ప్రోగ్రామ్‌ల ద్వారా వ్యక్తీకరించబడే జ్ఞానం.

ఒకరి మెదడు యొక్క స్వల్పకాలిక జ్ఞాపకశక్తిని సహజ మరియు ఫార్మల్ నాలెడ్జ్ కోసం స్టేట్ మెమరీగా కూడా ఉపయోగించవచ్చు.

అయితే, అది స్వల్పకాలిక జ్ఞాపకశక్తి కాబట్టి, ఒక స్థితిని స్థిరంగా నిర్వహించడం కష్టం అనే సమస్య ఉంది. అలాగే, నాలెడ్జ్‌ను క్రమబద్ధీకరించిన, అస్పష్టమైన స్థితిలో ఉంచడం కూడా మంచిది కాదు.

మరోవైపు, కాగితం, కంప్యూటర్‌లు లేదా స్మార్ట్‌ఫోన్‌లను సహజ భాషా వచనం, ఫార్మల్ భాషలు లేదా ఫార్మల్ మోడల్‌లను వ్రాయడానికి మరియు సవరించడానికి స్టేట్ మెమరీగా ఉపయోగించవచ్చు.

సాధారణంగా, కాగితం లేదా కంప్యూటర్‌లలోని డేటా తరచుగా నాలెడ్జ్‌ను నాలెడ్జ్ స్టోర్‌గా నిల్వ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుందని భావిస్తారు, కానీ దానిని ఆలోచనలను నిర్వహించడానికి స్టేట్ మెమరీగా కూడా ఉపయోగించవచ్చు.

కాబట్టి, మానవులు ఈ మూడు వ్యవస్థలు మరియు రెండు రకాల జ్ఞానాన్ని నైపుణ్యంగా ఉపయోగించడం ద్వారా మేధో కార్యకలాపాలను నిర్వహిస్తారని స్పష్టమవుతుంది.

ALIS కూడా ఈ మూడు వ్యవస్థలు మరియు రెండు రకాల జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించుకునే మేధో కార్యకలాపాలను ప్రారంభించడం మరియు మెరుగుపరచడం ద్వారా దాని సామర్థ్యాలను నాటకీయంగా మెరుగుపరచగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది.

ముఖ్యంగా, ALIS విస్తారమైన నాలెడ్జ్ స్టోర్‌లను మరియు స్టేట్ మెమరీని ఉపయోగించుకునే బలాన్ని కలిగి ఉంది. ఇంకా, ఇది ప్రతిదానికి బహుళ సందర్భాలను సులభంగా సిద్ధం చేయగలదు మరియు వాటిని మార్చడం లేదా కలపడం ద్వారా మేధో పనులను నిర్వహించగలదు.

నిలువు వరుస 2: మేధో ఆర్కెస్ట్రేషన్

నాలెడ్జ్ స్టోర్‌లో పెద్ద మొత్తంలో జ్ఞానాన్ని నిల్వ చేయగల సామర్థ్యం ఉన్నప్పటికీ, ఒక జనరేటివ్ AI ఒకేసారి ఉపయోగించగల టోకెన్‌ల సంఖ్యపై ఉన్న పరిమితులు మరియు సంబంధం లేని జ్ఞానం శబ్దంగా మారే పరిమితి కారణంగా, కేవలం పెద్ద మొత్తంలో జ్ఞానం ఉండటం మేధో కార్యకలాపాలకు ప్రయోజనకరంగా ఉండదు.

మరోవైపు, నాలెడ్జ్ స్టోర్‌ను తగిన విధంగా విభజించడం ద్వారా మరియు నిర్దిష్ట మేధో పనులకు అవసరమైన జ్ఞానాన్ని సేకరించే అధిక-సాంద్రత గల, ప్రత్యేక జ్ఞాన స్టోర్‌లను సృష్టించడం ద్వారా, టోకెన్ పరిమితులు మరియు శబ్దం సమస్యలను తగ్గించవచ్చు.

బదులుగా, అటువంటి ప్రత్యేక జ్ఞాన స్టోర్‌లు ఆ నిర్దిష్ట మేధో పనుల కోసం మాత్రమే ఉపయోగించబడతాయి.

అనేక మేధో కార్యకలాపాలు వివిధ మేధో పనుల సంక్లిష్ట కలయికలు. అందువల్ల, మేధో పని రకాన్ని బట్టి జ్ఞానాన్ని ప్రత్యేక జ్ఞాన స్టోర్‌లుగా విభజించడం ద్వారా మరియు మేధో కార్యకలాపాన్ని మేధో పనులుగా విభజించడం ద్వారా, ALIS ప్రత్యేక జ్ఞాన స్టోర్‌ల మధ్య తగిన విధంగా మారడం ద్వారా మొత్తం మేధో కార్యకలాపాన్ని అమలు చేయగలదు.

ఇది విభిన్న వాయిద్యాలను వాయించే వృత్తిపరమైన సంగీతకారులు మరియు మొత్తాన్ని నడిపించే కండక్టర్ కూడిన ఆర్కెస్ట్రా వంటిది.

ఈ సిస్టమ్ టెక్నాలజీ, "మేధో ఆర్కెస్ట్రేషన్" ద్వారా, ALIS తన మేధో కార్యకలాపాలను నిర్వహించగలుగుతుంది.

ALIS ప్రాథమిక డిజైన్ మరియు అభివృద్ధి పద్ధతి

ఇక్కడ నుండి, నేను ALIS కోసం అభివృద్ధి విధానాన్ని వివరిస్తాను.

సూత్రాలు మరియు కాలమ్‌లలో ఇప్పటికే పేర్కొన్నట్లుగా, ALIS సహజంగానే దాని విధులు మరియు వనరులను సులభంగా విస్తరించడానికి రూపొందించబడింది. ఎందుకంటే ALIS యొక్క సారాంశం నిర్దిష్ట విధులలో లేదు, కానీ జ్ఞాన సంగ్రహణ, నిల్వ, ఎంపిక మరియు వినియోగం యొక్క ప్రక్రియలలో ఉంది.

ఉదాహరణకు, బహుళ రకాల జ్ఞాన సంగ్రహణ యంత్రాంగాలను సిద్ధం చేయవచ్చు, ఆపై సిస్టమ్ డిజైన్‌ను బట్టి ఎంచుకోవచ్చు లేదా ఏకకాలంలో ఉపయోగించవచ్చు.

అంతేకాకుండా, ALIS ఈ ఎంపికను స్వయంగా నిర్వహించేలా చేయవచ్చు.

నిల్వ, ఎంపిక మరియు వినియోగం కూడా అదే విధంగా స్వేచ్ఛగా ఎంచుకోబడతాయి లేదా సమాంతరంగా చేయబడతాయి.

అందువల్ల, ALISను ఇంక్రిమెంటల్‌గా మరియు చురుకుగా అభివృద్ధి చేయవచ్చు, మొత్తం కార్యాచరణను వాటర్‌ఫాల్ పద్ధతిలో రూపొందించాల్సిన అవసరం లేదు.

ALIS ప్రారంభం

ఇప్పుడు, చాలా సరళమైన ALISని డిజైన్ చేద్దాం.

ప్రాథమిక UI తెలిసిన చాట్ AI అవుతుంది. ప్రారంభంలో, యూజర్ ఇన్‌పుట్ నేరుగా LLMకి పంపబడుతుంది. LLM ప్రతిస్పందన అప్పుడు UIలో ప్రదర్శించబడుతుంది, మరియు సిస్టమ్ తదుపరి యూజర్ ఇన్‌పుట్ కోసం వేచి ఉంటుంది.

తదుపరి ఇన్‌పుట్ వచ్చినప్పుడు, LLM కొత్త ఇన్‌పుట్‌ను మాత్రమే కాకుండా, యూజర్ మరియు LLM మధ్య అప్పటి వరకు ఉన్న మొత్తం చాట్ హిస్టరీని కూడా అందుకుంటుంది.

ఈ చాట్ AI UI వెనుక, చాట్ హిస్టరీ నుండి పునర్వినియోగపరచదగిన జ్ఞానాన్ని సంగ్రహించడానికి ఒక యంత్రాంగాన్ని సిద్ధం చేస్తాము.

సంభాషణ ముగిసినప్పుడు లేదా సాధారణ వ్యవధిలో అమలు చేయబడే ప్రక్రియగా దీనిని చాట్ AI సిస్టమ్‌కు జోడించవచ్చు. సహజంగానే, జ్ఞాన సంగ్రహణ కోసం ఒక LLM ఉపయోగించబడుతుంది.

ఈ LLMకు ALIS భావన మరియు సూత్రాలు, జ్ఞాన సంగ్రహణ నైపుణ్యంతో పాటు, సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్‌లుగా ఇవ్వబడతాయి. ఉద్దేశించిన విధంగా జ్ఞానం సంగ్రహించబడకపోతే, సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్‌లను ట్రయల్ అండ్ ఎర్రర్ ద్వారా మెరుగుపరచాలి.

చాట్ హిస్టరీ నుండి సంగ్రహించిన జ్ఞానం నేరుగా నాలెడ్జ్ లేక్‌లో నిల్వ చేయబడుతుంది. నాలెడ్జ్ లేక్ అనేది జ్ఞానాన్ని నిర్మాణాత్మక స్థితికి తీసుకురాకముందు ఫ్లాట్‌గా, నిర్మాణాత్మకం కాని స్థితిలో నిల్వ చేయడానికి ఒక యంత్రాంగం.

తరువాత, నాలెడ్జ్ లేక్ నుండి జ్ఞానాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని సులభతరం చేయడానికి ఒక నిర్మాణాత్మక యంత్రాంగాన్ని సిద్ధం చేస్తాము.

దీనర్థం RAGలో సాధారణంగా ఉపయోగించే సెమాంటిక్ శోధన కోసం ఎంబెడింగ్ వెక్టర్ స్టోర్‌లు మరియు కీవర్డ్ ఇండెక్స్‌లు వంటివి అందించడం.

మరింత అధునాతన ఎంపికలలో నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్‌ను రూపొందించడం లేదా కేటగిరీ వర్గీకరణను నిర్వహించడం వంటివి ఉన్నాయి.

నాలెడ్జ్ లేక్ కోసం నిర్మాణాత్మక సమాచారం యొక్క ఈ సేకరణను నాలెడ్జ్ బేస్ అని పిలుస్తారు. ఈ మొత్తం నాలెడ్జ్ బేస్ మరియు నాలెడ్జ్ లేక్ నాలెడ్జ్ స్టోర్‌ను ఏర్పరుస్తాయి.

తరువాత, నాలెడ్జ్ స్టోర్‌ను చాట్ UI ప్రాసెసింగ్‌లో ఏకీకృతం చేస్తాము.

ఇది ప్రాథమికంగా సాధారణ RAG యంత్రాంగం వలె ఉంటుంది. యూజర్ ఇన్‌పుట్ కోసం, సంబంధిత జ్ఞానం నాలెడ్జ్ స్టోర్ నుండి ఎంపిక చేయబడుతుంది మరియు యూజర్ ఇన్‌పుట్‌తో పాటు LLMకి పంపబడుతుంది.

ఇది LLMకు యూజర్ ఇన్‌పుట్‌ను ప్రాసెస్ చేసేటప్పుడు స్వయంచాలకంగా జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.

ఈ విధంగా, యూజర్‌తో ప్రతి సంభాషణతో జ్ఞానం పేరుకుపోతుంది, గత సంభాషణల నుండి పేరుకుపోయిన జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించే ఒక సాధారణ ALISను గ్రహిస్తుంది.

సరళమైన దృశ్యం

ఉదాహరణకు, ఒక యూజర్ ఈ సాధారణ ALISని ఉపయోగించి ఒక వెబ్ అప్లికేషన్‌ను అభివృద్ధి చేస్తున్నాడని ఊహించుకోండి.

LLM సూచించిన కోడ్ లోపం వచ్చిందని యూజర్ నివేదిస్తాడు. యూజర్ మరియు LLM సమస్య పరిష్కారానికి సహకరించిన తర్వాత, LLMకు తెలిసిన బాహ్య API స్పెసిఫికేషన్ పాతబడిందని వారు కనుగొంటారు, మరియు తాజా API స్పెసిఫికేషన్‌కు అనుగుణంగా మార్చిన తర్వాత ప్రోగ్రామ్ సరిగ్గా పనిచేస్తుంది.

ఈ చాట్ థ్రెడ్ నుండి, ALIS దాని నాలెడ్జ్ స్టోర్‌లో జ్ఞానాన్ని కూడబెట్టుకోగలదు: ముఖ్యంగా, LLMకు తెలిసిన API స్పెసిఫికేషన్ పాతదని, మరియు తాజా API స్పెసిఫికేషన్ ఏమిటని.

అప్పుడు, అదే APIని ఉపయోగించి ఒక ప్రోగ్రామ్ తదుపరిసారి సృష్టించబడినప్పుడు, ALIS ఈ జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించుకొని మొదటి నుంచీ తాజా API స్పెసిఫికేషన్ ఆధారంగా ఒక ప్రోగ్రామ్‌ను రూపొందించగలదు.

ప్రారంభ ALISకు మెరుగుదలలు

అయితే, ఇది జరగాలంటే, ఈ జ్ఞానం యూజర్ ఇన్‌పుట్‌కు ప్రతిస్పందనగా ఎంచుకోబడాలి. ఈ జ్ఞానం యూజర్ ఇన్‌పుట్‌కు నేరుగా అనుసంధానించబడకపోవచ్చు, ఎందుకంటే సమస్యకరమైన API పేరు యూజర్ ఇన్‌పుట్‌లో కనిపించకపోవచ్చు.

అటువంటి సందర్భంలో, API పేరు LLM యొక్క ప్రతిస్పందన సమయంలో మాత్రమే బయటపడుతుంది.

అందువల్ల, మేము సాధారణ ALISను ప్రీ-ఎనాలిసిస్ మరియు పోస్ట్-చెకింగ్ కోసం యంత్రాంగాలను జోడించడం ద్వారా కొద్దిగా విస్తరిస్తాము.

ప్రీ-ఎనాలిసిస్ ఇటీవలి LLMలలోని "థాట్ మోడ్" లాంటిది. స్టేట్ మెమరీగా వచనాన్ని కలిగి ఉండే సామర్థ్యం ఉన్న మెమరీని సిద్ధం చేస్తారు, మరియు యూజర్ ఇన్‌పుట్‌ను స్వీకరించిన తర్వాత ప్రీ-ఎనాలిసిస్ చేయడానికి LLMను సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్ ఆదేశిస్తుంది.

LLM యొక్క ప్రీ-ఎనాలిసిస్ ఫలితం స్టేట్ మెమరీలో నిల్వ చేయబడుతుంది. ఈ ప్రీ-ఎనాలిసిస్ ఫలితం ఆధారంగా, నాలెడ్జ్ స్టోర్ నుండి జ్ఞానం ఎంపిక చేయబడుతుంది.

అప్పుడు, చాట్ హిస్టరీ, ప్రీ-ఎనాలిసిస్ ఫలితం, యూజర్ ఇన్‌పుట్‌కు సంబంధించిన జ్ఞానం మరియు ప్రీ-ఎనాలిసిస్ ఫలితానికి సంబంధించిన జ్ఞానం LLMకి ప్రతిస్పందనను స్వీకరించడానికి పంపబడతాయి.

అంతేకాకుండా, LLM ద్వారా తిరిగి వచ్చిన ఫలితం కూడా నాలెడ్జ్ స్టోర్ నుండి జ్ఞానం కోసం శోధించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. అక్కడ కనుగొనబడిన జ్ఞానంతో సహా, LLMకు పోస్ట్-చెకింగ్ చేయమని అడగబడుతుంది.

ఏవైనా సమస్యలు కనుగొనబడితే, సమస్యకరమైన పాయింట్లు మరియు నిర్దేశించిన కారణాలు చేర్చబడతాయి మరియు చాట్ LLMకి తిరిగి పంపబడతాయి.

ప్రీ-ఎనాలిసిస్ మరియు పోస్ట్-చెకింగ్ సమయంలో జ్ఞానాన్ని ఎంచుకోవడానికి అవకాశాలను అందించడం ద్వారా, మనం సేకరించిన జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించుకునే అవకాశాలను పెంచుకోవచ్చు.

భవిష్యత్తు

ప్రారంభ ALISను నిర్మించి, దాని బలహీనతలను పరిష్కరించడానికి మెరుగుదలలను జోడించే ఈ విధానం, ఎజైల్ అభివృద్ధిని మరియు ALIS యొక్క క్రమబద్ధమైన మెరుగుదలను సంపూర్ణంగా వివరిస్తుంది.

అంతేకాకుండా, ఉదాహరణగా చూపినట్లుగా, ప్రారంభ ALIS సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిలో ఉపయోగించడానికి అత్యంత అనుకూలమైనది. ఇది అధిక డిమాండ్ ఉన్న రంగం మరియు జ్ఞానాన్ని సులభంగా స్పష్టంగా కూడబెట్టుకోవచ్చు.

ఇది విషయాలు స్పష్టంగా నలుపు లేదా తెలుపుగా ఉండే ఒక ప్రక్రియ, అయినప్పటికీ ఇది ట్రయల్-అండ్-ఎర్రర్, పునరావృత జ్ఞాన సంచయనం అవసరం మరియు ముఖ్యమైన కీలకమైన రంగం.

అదనంగా, ALIS అభివృద్ధి అనేది సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి కాబట్టి, ALIS డెవలపర్లు స్వయంగా ALIS వినియోగదారులు కావచ్చు అనేది కూడా ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది.

మరియు, ALIS సిస్టమ్‌తో పాటు, నాలెడ్జ్ లేక్ కూడా GitHub వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో బహిరంగంగా పంచుకోవచ్చు.

ఇది ALIS సిస్టమ్ మెరుగుదలలు మరియు జ్ఞాన సంచయనంపై అనేక మంది వ్యక్తులు సహకరించడానికి అనుమతిస్తుంది, అందరూ ఫలితాల నుండి ప్రయోజనం పొందుతారు, ALIS అభివృద్ధిని మరింత వేగవంతం చేస్తుంది.

సహజంగానే, జ్ఞాన భాగస్వామ్యం ALIS డెవలపర్‌లకు మాత్రమే పరిమితం కాదు, ALISను ఉపయోగించే అన్ని సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలపర్‌ల నుండి సేకరించవచ్చు.

జ్ఞానం సహజ భాషలో ఉండటం వల్ల మరో రెండు ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి:

మొదటి ప్రయోజనం ఏమిటంటే, LLM మోడల్ మారినప్పుడు లేదా నవీకరించబడినప్పుడు కూడా జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించుకోవచ్చు.

రెండవ ప్రయోజనం ఏమిటంటే, విస్తారమైన పేరుకుపోయిన నాలెడ్జ్ లేక్‌ను LLMల కోసం ప్రీ-ట్రైనింగ్ డేటాసెట్‌గా ఉపయోగించవచ్చు. దీనిని రెండు విధాలుగా చేయవచ్చు: ఫైన్-ట్యూనింగ్ కోసం ఉపయోగించడం ద్వారా, లేదా LLM ప్రీ-ట్రైనింగ్ కోసం ఉపయోగించడం ద్వారా.

ఏ సందర్భంలోనైనా, నాలెడ్జ్ లేక్‌లో పేరుకుపోయిన జ్ఞానాన్ని సహజంగా నేర్చుకున్న LLMలను ఉపయోగించగలిగితే, సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి మరింత సమర్థవంతంగా మారుతుంది.

అంతేకాకుండా, సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిలో, అవసరాల విశ్లేషణ, రూపకల్పన, అమలు, పరీక్ష, ఆపరేషన్ మరియు నిర్వహణ వంటి వివిధ ప్రక్రియలు ఉన్నాయి, మరియు ప్రతి సాఫ్ట్‌వేర్ డొమైన్ మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్‌కు ప్రత్యేక జ్ఞానం ఉంటుంది. ఈ దృక్పథాల నుండి విస్తారమైన పేరుకుపోయిన జ్ఞానాన్ని విభజించడానికి ఒక యంత్రాంగాన్ని సృష్టించినట్లయితే, ఒక ALIS ఆర్కెస్ట్రాను కూడా ఏర్పాటు చేయవచ్చు.

అందువల్ల, ALIS కోసం ప్రాథమిక సాంకేతికతలు సిద్ధంగా ఉన్నాయి. ఇప్పుడు ముఖ్యమైనది జ్ఞాన సంగ్రహణ నైపుణ్యం, తగిన జ్ఞాన ఎంపిక, ప్రత్యేక జ్ఞాన విభజన మరియు స్టేట్ మెమరీని ఎలా ఉపయోగించాలి వంటి వివిధ పద్ధతులను ఆచరణాత్మకంగా ప్రయత్నించి, సమర్థవంతమైన విధానాలను కనుగొనడం. అలాగే, సంక్లిష్టత పెరిగే కొద్దీ, ప్రాసెసింగ్ సమయం మరియు LLM వినియోగ ఖర్చులు పెరుగుతాయి, ఆప్టిమైజేషన్ అవసరం.

ఈ ట్రయల్-అండ్-ఎర్రర్ మరియు ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియలను ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల అభివృద్ధి మరియు మెరుగుదల ద్వారా అనుకూలంగా కొనసాగించవచ్చు.

ప్రారంభంలో, డెవలపర్‌లు, వినియోగదారులుగా, ట్రయల్-అండ్-ఎర్రర్ ద్వారా ALISలో ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను చేర్చడానికి ప్రయత్నిస్తారు. అయితే, అప్పుడు కూడా, LLM స్వయంగా ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఆలోచనలను రూపొందించగలదు.

మరియు ప్రపంచం నుండి అందుకున్న ఫలితాలు మరియు సంగ్రహించిన జ్ఞానం ఆధారంగా ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను మెరుగుపరిచే లేదా కనుగొనే ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను ALISలో చేర్చడం ద్వారా, ALIS స్వయంగా ట్రయల్-అండ్-ఎర్రర్ మరియు ఆప్టిమైజేషన్‌ను అనుకూలంగా నిర్వహిస్తుంది.

నిజ ప్రపంచంలో ALIS

ALIS ఈ దశకు మెరుగుపరచబడిన తర్వాత, అది సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి ప్రపంచంలోనే కాకుండా విస్తృతంగా వివిధ డొమైన్‌లలో జ్ఞానాన్ని నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉండాలి.

సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి వలె, ALIS మానవులు కంప్యూటర్‌లను ఉపయోగించి నిర్వహించే వివిధ మేధో కార్యకలాపాలకు దాని పరిధిని విస్తరిస్తుందని అంచనా వేయబడింది.

అటువంటి స్వచ్ఛమైన మేధో కార్యకలాపాలలో కూడా, ALIS లక్ష్య ప్రపంచానికి సంబంధించి ఒక రకమైన శారీరక AI స్వభావాన్ని కలిగి ఉంటుంది.

ఎందుకంటే అది తనకూ మరియు ప్రపంచానికీ మధ్య ఉన్న సరిహద్దును గుర్తిస్తుంది, ఆ సరిహద్దు ద్వారా ప్రపంచంపై చర్య తీసుకుంటుంది మరియు ప్రపంచం నుండి అందుకున్న సమాచారాన్ని గ్రహించగలదు.

మనం సాధారణంగా "శరీరం" అని పిలిచేది, ప్రపంచంతో భౌతికంగా కనిపించే మరియు ఒకే చోట స్థానికీకరించబడిన ఒక సరిహద్దు.

అయితే, సరిహద్దు కనిపించకపోయినా మరియు అంతరిక్షంలో విస్తరించి ఉన్నప్పటికీ, సరిహద్దు ద్వారా గ్రహణశక్తి మరియు చర్య యొక్క నిర్మాణం భౌతిక శరీరాన్ని కలిగి ఉండటంతో సమానం.

ఆ కోణంలో, ALIS, మేధో కార్యకలాపాలను నిర్వహించినప్పుడు, వాస్తవంగా మూర్తీభవించిన AI యొక్క స్వభావాన్ని కలిగి ఉందని పరిగణించవచ్చు.

మరియు ALIS కొత్త, తెలియని ప్రపంచాలలో కూడా సరిగ్గా నేర్చుకోగల దశకు మెరుగుపరచబడిన తర్వాత, ALISను భౌతిక శరీరాన్ని కలిగి ఉన్న నిజమైన మూర్తీభవించిన AIలో భాగంగా ఏకీకృతం చేసే అవకాశం ఉంది.

ఈ విధంగా, ALIS చివరికి నిజ ప్రపంచానికి వర్తించబడుతుంది మరియు దాని నుండి నేర్చుకోవడం ప్రారంభిస్తుంది.