సూక్ష్మ వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్‌గా అటెన్షన్ మెకానిజం

ప్రస్తుత జనరేటివ్ AI ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆవిష్కరణతో ఒక పెద్ద పురోగతి సాధించి వికసించిన ఒక AI సాంకేతికత.

అటెన్షన్ మెకానిజంను ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ యొక్క ముఖ్య లక్షణంగా అభివర్ణించవచ్చు. ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌ను ప్రకటించిన పత్రం యొక్క శీర్షిక: "అటెన్షన్ ఈజ్ ఆల్ యూ నీడ్" లో ఇది స్పష్టంగా వ్యక్తమవుతుంది.

దీని వెనుక ఉన్న నేపథ్యం ఏమిటంటే, అప్పట్లో AI పరిశోధకులు AI మానవుల వలె సహజ భాషను నైపుణ్యంగా నిర్వహించడానికి వీలు కల్పించడానికి వివిధ ప్రయత్నాలు చేసి, ప్రయత్నాలు మరియు లోపాలలో నిమగ్నమై ఉన్నారు, విజయవంతమైన పద్ధతులకు పేర్లు పెట్టి, వాటి గురించి పత్రాలను ప్రచురించారు.

అనేకమంది పరిశోధకులు ఈ బహుళ ప్రభావవంతమైన యంత్రాంగాలను వివిధ మార్గాల్లో కలపడం ద్వారా, క్రమంగా మానవుల వలె సహజ భాషను నిర్వహించగల AIని సృష్టించవచ్చని నమ్మారు. వారు ఇతరులతో కలిపి పనిచేయగల కొత్త యంత్రాంగాలను కనుగొనడం మరియు ఈ యంత్రాంగాల యొక్క సరైన కలయికలను కనుగొనడంపై దృష్టి సారించారు.

అయినప్పటికీ, ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఈ సాంప్రదాయిక జ్ఞానాన్ని తలక్రిందులు చేసింది. వివిధ యంత్రాంగాలను కలపవలసిన అవసరం లేదని, మరియు అటెన్షన్ మెకానిజం మాత్రమే అవసరమని పత్రం యొక్క శీర్షికలో స్పష్టంగా ఉంది.

ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ స్వయంగా ఖచ్చితంగా వివిధ యంత్రాంగాలను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, వాటిలో అటెన్షన్ మెకానిజం ప్రత్యేకంగా సృజనాత్మకమైనది మరియు విలక్షణమైనది అనడంలో సందేహం లేదు.

అటెన్షన్ మెకానిజం యొక్క అవలోకనం

అటెన్షన్ మెకానిజం అనేది సహజ భాషలో ఒక నిర్దిష్ట పదాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు, అంతకు ముందున్న వాక్యాలలో ఉన్న అనేక పదాలలో, ఏ పదాలపై శ్రద్ధ వహించాలో AI నేర్చుకోవడానికి అనుమతించే ఒక వ్యవస్థ.

ఇది AI ఒక పదం దేనిని సూచిస్తుందో ఖచ్చితంగా అర్థం చేసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, ఉదాహరణకు, "ఇది," "అది," లేదా "పైన పేర్కొన్నది" (మునుపటి వాక్యంలో ఒక పదాన్ని సూచిస్తుంది) వంటి సూచనలను, లేదా "ప్రారంభ వాక్యం," "రెండవ ఉదాహరణ," లేదా "మునుపటి పేరా" వంటి స్థానపరమైన సూచనలను పరిష్కరించేటప్పుడు.

అంతేకాకుండా, ఇది ఒక వాక్యంలో సవరించే పదాలు చాలా దూరంలో ఉన్నప్పటికీ వాటిని సరిగ్గా అర్థం చేసుకోగలదు, మరియు పొడవైన పాఠాలలో కూడా, ప్రస్తుత పదం సూచిస్తున్న సందర్భాన్ని కోల్పోకుండా పదాలను అర్థం చేసుకోగలదు, తద్వారా ఇతర వాక్యాలలో అది కోల్పోకుండా నిరోధిస్తుంది.

ఇది "శ్రద్ధ" యొక్క ఉపయోగం.

దీనికి విరుద్ధంగా, ఇది ప్రస్తుతం ప్రాసెస్ చేయబడుతున్న పదాన్ని అర్థం చేసుకునేటప్పుడు, అనవసరమైన పదాలు మాస్క్ చేయబడి, అర్థం చేసుకోవడం నుండి తొలగించబడతాయి అని అర్థం.

ఒక నిర్దిష్ట పదాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి అవసరమైన పదాలను మాత్రమే ఉంచి, అసంబద్ధమైన వాటిని అర్థం చేసుకోవడం నుండి తొలగించడం ద్వారా, టెక్స్ట్ ఎంత పొడవుగా ఉన్నప్పటికీ, అర్థం చేసుకోవలసిన పదాల సమితి కొన్నింటికి మాత్రమే పరిమితం అవుతుంది, తద్వారా అర్థం చేసుకోవడం యొక్క సాంద్రత పలుచన అవ్వకుండా నిరోధించబడుతుంది.

వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్

ఇప్పుడు, కొద్దిగా వేరే అంశంపై దృష్టి సారిస్తే, నేను వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్ (వర్చువల్ తెలివితేటలు) భావన గురించి ఆలోచిస్తున్నాను.

ప్రస్తుతం, జనరేటివ్ AIని వ్యాపారానికి ఉపయోగించినప్పుడు, ఒక కంపెనీలోని మొత్తం సమాచారాన్ని కలిపి, AIకి ఒకే జ్ఞాన నిధిగా అందించినట్లయితే, ఆ జ్ఞానం యొక్క అధిక పరిమాణం వల్ల AI దానిని సరిగ్గా ప్రాసెస్ చేయలేకపోవడానికి దారితీస్తుంది.

ఈ కారణంగా, పనిని బట్టి జ్ఞానాన్ని వేరు చేయడం, ప్రతి పనికి AI చాట్‌లను సిద్ధం చేయడం లేదా నిర్దిష్ట కార్యకలాపాల కోసం ప్రత్యేక AI సాధనాలను సృష్టించడం మరింత ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది.

ఫలితంగా, సంక్లిష్ట పనులను నిర్వహించేటప్పుడు, ఈ AI చాట్‌లు లేదా AI సాధనాలను, వాటి విభజించబడిన జ్ఞానంతో కలిపి ఉపయోగించడం అవసరం అవుతుంది.

ఇది జనరేటివ్ AI యొక్క ప్రస్తుత పరిమితిని సూచిస్తున్నప్పటికీ, ప్రాథమికంగా, భవిష్యత్ జనరేటివ్ AIతో కూడా, ఒక నిర్దిష్ట పనికి అవసరమైన జ్ఞానంపై మాత్రమే దృష్టి సారించడం వలన అధిక ఖచ్చితత్వం సాధించబడుతుంది.

బదులుగా, భవిష్యత్ జనరేటివ్ AI మానవులు ఆ జ్ఞానాన్ని విభజించాల్సిన అవసరం లేకుండానే, పరిస్థితికి అనుగుణంగా అవసరమైన జ్ఞానాన్ని అంతర్గతంగా గుర్తించి ఉపయోగించగలదని నేను నమ్ముతున్నాను.

ఈ సామర్థ్యమే వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్. ఇది ఒకే కంప్యూటర్‌లో బహుళ విభిన్న ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్‌లను నడపగల వర్చువల్ మెషిన్ లాంటిది. అంటే ఒకే తెలివితేటలలో, విభిన్న ప్రత్యేకతలు కలిగిన బహుళ వర్చువల్ తెలివితేటలు పనిచేయగలవని అర్థం.

ప్రస్తుత జనరేటివ్ AI కూడా ఇప్పటికే బహుళ వ్యక్తుల మధ్య చర్చలను అనుకరించగలదు లేదా బహుళ పాత్రలు కలిగిన కథలను రూపొందించగలదు. అందువల్ల, వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఒక ప్రత్యేక సామర్థ్యం కాదు, ప్రస్తుత జనరేటివ్ AI యొక్క పొడిగింపు మాత్రమే.

సూక్ష్మ వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్

వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క విధానం, ఇది పనికి అవసరమైన జ్ఞానాన్ని కుదిస్తుంది, అటెన్షన్ మెకానిజంకు సమానమైన పనిని చేస్తుంది.

మరో మాటలో చెప్పాలంటే, ప్రస్తుతం అమలులో ఉన్న పని ఆధారంగా సంబంధిత జ్ఞానంపై మాత్రమే దృష్టి సారించి, ప్రాసెస్ చేస్తుంది కాబట్టి, ఇది అటెన్షన్ మెకానిజంకు సమానంగా ఉంటుంది.

దీనికి విరుద్ధంగా, అటెన్షన్ మెకానిజం వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్‌కు సమానమైన దానిని గ్రహించే ఒక విధానం అని చెప్పవచ్చు. అయితే, నేను ఊహించిన వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్ జ్ఞాన సముదాయం నుండి సంబంధిత జ్ఞానాన్ని ఎంచుకుంటే, అటెన్షన్ మెకానిజం పదాల సముదాయం యొక్క యూనిట్ వద్ద పనిచేస్తుంది.

ఈ కారణంగా, అటెన్షన్ మెకానిజంను సూక్ష్మ వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్ అని పిలవవచ్చు.

స్పష్టమైన శ్రద్ధా విధానం

మనం అటెన్షన్ మెకానిజంను సూక్ష్మ వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్‌గా చూస్తే, దీనికి విరుద్ధంగా, నేను ఇంతకు ముందు చెప్పిన వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ను స్థూల శ్రద్ధా విధానాన్ని నిర్మించడం ద్వారా సాధించవచ్చు.

మరియు ఈ స్థూల శ్రద్ధా విధానాన్ని పెద్ద భాషా నమూనాల అంతర్గత నిర్మాణానికి జోడించాల్సిన అవసరం లేదు లేదా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అభ్యాసాన్ని కలిగి ఉండాల్సిన అవసరం లేదు.

ఇది కేవలం సహజ భాషలో వ్రాసిన స్పష్టమైన ప్రకటన కావచ్చు, ఉదాహరణకు: "పని Aని అమలు చేస్తున్నప్పుడు, జ్ఞానం B మరియు జ్ఞానం Cని సూచించండి."

ఇది పని Aకి అవసరమైన జ్ఞానాన్ని స్పష్టం చేస్తుంది. ఈ ప్రకటన స్వయంగా ఒక రకమైన జ్ఞానం.

దీనిని స్పష్టమైన శ్రద్ధా విధానం అని పిలవవచ్చు. ఈ ప్రకటనను శ్రద్ధా జ్ఞానంగా పరిగణించవచ్చు, ఇది పని Aని నిర్వహించేటప్పుడు దృష్టి సారించాల్సిన జ్ఞానాన్ని స్పష్టంగా వ్యక్తపరుస్తుంది.

అంతేకాకుండా, ఈ శ్రద్ధా జ్ఞానాన్ని జనరేటివ్ AI ద్వారా రూపొందించవచ్చు లేదా నవీకరించవచ్చు.

జ్ఞానం లేకపోవడం వల్ల ఒక పని విఫలమైతే, ఈ ప్రతిబింబం ఆధారంగా, ఆ పనికి సూచనగా అదనపు జ్ఞానాన్ని చేర్చడానికి శ్రద్ధా జ్ఞానాన్ని నవీకరించవచ్చు.

ముగింపు

అటెన్షన్ మెకానిజం జనరేటివ్ AI సామర్థ్యాలను నాటకీయంగా అభివృద్ధి చేసింది.

ఇది కేవలం బాగా పనిచేసే ఒక విధానం కాదు; బదులుగా, మనం ఇక్కడ చూసినట్లుగా, ప్రతి పరిస్థితికి సూచించబడవలసిన సమాచారాన్ని డైనమిక్‌గా తగ్గించే విధానం అధునాతన మేధస్సు యొక్క సారాంశంగా కనిపిస్తుంది.

మరియు, వర్చువల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు స్పష్టమైన అటెన్షన్ నాలెడ్జ్ లాగే, అటెన్షన్ మెకానిజం వివిధ పొరలలో మేధస్సును పునరావృతంగా మెరుగుపరచడానికి కూడా కీలకం.