కృత్రిమ అభ్యాస మేధస్సు వ్యవస్థ: ALIS భావన

ఇక్కడ, నేను కృత్రిమ అభ్యాస మేధస్సు వ్యవస్థ (ALIS) గురించి దాని భావన, సూత్రాలు, ప్రాథమిక రూపకల్పన మరియు అభివృద్ధి పద్ధతిని వివరిస్తూ క్రమబద్ధీకరించాలనుకుంటున్నాను.

భావన

ప్రస్తుత ఉత్పాదక AI, ప్రధానంగా పెద్ద భాషా నమూనాలు, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్-ఆధారిత పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసంపై శిక్షణ పొందుతాయి.

ఒక అభ్యాస ప్రక్రియగా, మేము ఈ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అభ్యాసాన్ని పుట్టుకతో వచ్చిన అభ్యాసంగా నిర్వచిస్తాము.

ALIS, పుట్టుకతో వచ్చిన అభ్యాసం నుండి వేరుగా, ఒక అభ్యసించిన అభ్యాసం ప్రక్రియను ఏకీకృతం చేస్తుంది, తద్వారా రెండు అభ్యాస ప్రక్రియలను కలిపే అనుమితిని సాధ్యం చేస్తుంది.

ఈ అభ్యసించిన అభ్యాసంలో, నేర్చుకున్న జ్ఞానం న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌కు వెలుపల పేరుకుపోయి, అనుమితి సమయంలో ఉపయోగించబడుతుంది.

అందువల్ల, ALIS యొక్క సాంకేతిక కేంద్రం పునర్వినియోగపరచదగిన జ్ఞానాన్ని సంగ్రహించడం, నిల్వ చేయడం మరియు అనుమితి సమయంలో జ్ఞానాన్ని ఎంపిక చేయడం మరియు ఉపయోగించడం.

అంతేకాకుండా, ALIS కేవలం ఒకే ప్రాథమిక సాంకేతికత కాదు, పుట్టుకతో వచ్చిన అభ్యాసం మరియు అభ్యసించిన అభ్యాసం రెండింటినీ కలిపే ఒక వ్యవస్థ సాంకేతికత.

అభ్యాస మేధస్సు వ్యవస్థ యొక్క అంశాలు

ALIS, ప్రస్తుత పుట్టుకతో వచ్చిన అభ్యాసం మరియు భవిష్యత్తులో పరిగణించబడే అభ్యసించిన అభ్యాసం రెండూ అభ్యాసం మరియు అనుమితి యొక్క ఒకే ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అనుసరిస్తాయనే సూత్రంపై పనిచేస్తుంది.

ALIS లో అభ్యాస సూత్రాలను వివరించడానికి, మేము అభ్యాస మేధస్సు వ్యవస్థ యొక్క ఐదు అంశాలను నిర్వచిస్తాము.

మొదటిది తెలివైన ప్రాసెసర్. ఇది జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి అనుమితిని నిర్వహించే మరియు అభ్యాసం కోసం జ్ఞానాన్ని సంగ్రహించే ప్రాసెసింగ్ వ్యవస్థను సూచిస్తుంది.

పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు) మరియు మానవ మెదడులోని కొన్ని భాగాలు తెలివైన ప్రాసెసర్లకు ప్రధాన ఉదాహరణలు.

రెండవది జ్ఞాన నిల్వ. ఇది సంగ్రహించిన జ్ఞానాన్ని అవసరమైనప్పుడు నిల్వ చేయడానికి మరియు తిరిగి పొందడానికి వీలైన నిల్వ స్థలాన్ని సూచిస్తుంది.

LLMలలో, జ్ఞాన నిల్వ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ యొక్క పారామితులను కలిగి ఉంటుంది. మానవులలో, ఇది మెదడులోని దీర్ఘకాలిక జ్ఞాపకశక్తికి సమానం.

మూడవది ప్రపంచం. ఇది మానవులు లేదా ALIS వంటి అభ్యాస మేధస్సు వ్యవస్థ ద్వారా గ్రహించబడిన బాహ్య వాతావరణాన్ని సూచిస్తుంది.

మానవులకు, ప్రపంచం అంటే వాస్తవ ప్రపంచం. LLMల విషయంలో, LLM నుండి అవుట్‌పుట్‌ను స్వీకరించి, దానికి ఫీడ్‌బ్యాక్ ఇచ్చే విధానం ప్రపంచంకి సమానంగా పరిగణించబడుతుంది.

నాల్గవది స్టేట్ మెమరీ. ఇది అనుమితి సమయంలో అభ్యాస మేధస్సు వ్యవస్థ ఉపయోగించే అంతర్గత తాత్కాలిక మెమరీ లాంటి భాగాన్ని సూచిస్తుంది.

LLMలలో, ఇది అనుమితి సమయంలో ఉపయోగించే మెమరీ స్థలం, దీనిని హిడెన్ స్టేట్స్ అంటారు. మానవులలో, ఇది స్వల్పకాలిక జ్ఞాపకశక్తికి సమానం.

ఐదవది ఫ్రేమ్‌వర్క్. ఇది, చెప్పాలంటే, ఒక ఆలోచనా నిర్మాణం. అభ్యాస మేధస్సు వ్యవస్థల పరిభాషలో, ఇది అనుమితి సమయంలో అవసరమైన జ్ఞానాన్ని ఎంచుకోవడానికి ప్రమాణాలు మరియు స్టేట్ మెమరీని నిర్వహించడానికి ఒక తార్కిక స్థితి అంతరిక్ష నిర్మాణాన్ని సూచిస్తుంది.

LLMలలో, ఇది హిడెన్ స్టేట్స్‌లోని సెమాంటిక్ నిర్మాణం, మరియు దానిలోని కంటెంట్ సాధారణంగా అస్పష్టంగా ఉంటుంది మరియు మానవులకు అర్థం కాదు. అంతేకాకుండా, జ్ఞాన ఎంపిక అటెన్షన్ మెకానిజంలో పొందుపరచబడింది, ఇది ప్రాసెస్ చేయబడుతున్న ప్రతి టోకెన్ కోసం ఏ ఇప్పటికే ఉన్న టోకెన్లను సూచించాలో ఎంచుకుంటుంది.

మానవులలో, పైన పేర్కొన్న విధంగా, ఇది ఒక ఆలోచనా నిర్మాణం. ఒక నిర్దిష్ట ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ఉపయోగించి ఆలోచించేటప్పుడు, దీర్ఘకాలిక జ్ఞాపకశక్తి నుండి ఒక నిర్దిష్ట నైపుణ్య సమితిని గుర్తుకు తెచ్చుకుని, స్వల్పకాలిక జ్ఞాపకశక్తిలోకి లోడ్ చేస్తారు. అప్పుడు, ప్రస్తుతం గ్రహించిన సమాచారం ఆలోచనా ఫ్రేమ్‌వర్క్‌కి అనుగుణంగా నిర్వహించబడి పరిస్థితిని అర్థం చేసుకుంటారు.

అభ్యాస మేధస్సు వ్యవస్థ యొక్క సూత్రాలు

ఒక అభ్యాస మేధస్సు వ్యవస్థ ఈ క్రింది విధంగా పనిచేస్తుంది:

ఒక తెలివైన ప్రాసెసర్ ప్రపంచంపై చర్య తీసుకుంటుంది. ప్రపంచం, ఈ చర్యకు ప్రతిస్పందనగా, ఫలితాలను తిరిగి ఇస్తుంది.

తెలివైన ప్రాసెసర్ ఈ ఫలితాల నుండి పునర్వినియోగపరచదగిన జ్ఞానాన్ని సంగ్రహించి, దానిని జ్ఞాన నిల్వలో నిల్వ చేస్తుంది.

ప్రపంచంపై పునరావృతంగా చర్య తీసుకునేటప్పుడు, తెలివైన ప్రాసెసర్ జ్ఞాన నిల్వ నుండి జ్ఞానాన్ని ఎంచుకుని, దాని చర్యలను సవరించడానికి దానిని ఉపయోగిస్తుంది.

ఇది ప్రాథమిక విధానం.

అయినప్పటికీ, ప్రాథమికంగా, జ్ఞాన సంగ్రహణ, నిల్వ, ఎంపిక మరియు వినియోగ పద్ధతులు వ్యవస్థ అర్థవంతమైన అభ్యాసం చేయగలదా లేదా అని నిర్ణయిస్తాయి.

మానవులు ఈ జ్ఞాన సంగ్రహణ, నిల్వ, ఎంపిక మరియు వినియోగాన్ని సమర్థవంతంగా నిర్వహించే విధానాలను కలిగి ఉన్నారు, తద్వారా వారు నేర్చుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

LLMలతో సహా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లకు వాటి సంగ్రహణ బాహ్య ఉపాధ్యాయులచే నిర్వహించబడుతుంది, కానీ అవి నిల్వ, ఎంపిక మరియు వినియోగం కోసం విధానాలను కలిగి ఉంటాయి. ఇది ఉపాధ్యాయుడిని అందించినంత కాలం వాటికి నేర్చుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

అంతేకాకుండా, ఒక అభ్యాస మేధస్సు వ్యవస్థ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల సంగ్రహణ, నిల్వ మరియు ఎంపికను, మరియు వాటిని స్టేట్ మెమరీలో ఉపయోగించుకునే పద్ధతులను కూడా జ్ఞానంగా నేర్చుకోగలదు, తద్వారా మరింత సంక్లిష్టమైన అభ్యాసాన్ని సాధ్యం చేస్తుంది.

జ్ఞాన రకాలు

ఈ సూత్రాల ఆధారంగా, అభ్యసించిన అభ్యాసంను రూపొందించేటప్పుడు, అభ్యసించిన జ్ఞానం ఏ రూపంలో ఉంటుందో స్పష్టం చేయడం అవసరం.

అభ్యసించిన జ్ఞానాన్ని న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ పారామితులుగా విడిగా నేర్చుకునే పద్ధతిని కూడా పరిగణించవచ్చు.

అయితే, అభ్యసించిన జ్ఞానం న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ పారామితులకు మాత్రమే పరిమితం కానవసరం లేదు. సహజ భాషలో వచనంగా మార్చబడిన జ్ఞానం ఒక ఆచరణాత్మక అభ్యర్థి.

సహజ భాషలో వచనంగా మార్చబడిన జ్ఞానాన్ని LLMల సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకుని సంగ్రహించవచ్చు మరియు ఉపయోగించవచ్చు. అంతేకాకుండా, దీనిని ప్రామాణిక IT వ్యవస్థలలో డేటాగా నిర్వహించవచ్చు కాబట్టి, నిల్వ మరియు ఎంపిక కూడా సులువు.

మరోవైపు, సహజ భాషలో వచనంగా మార్చబడిన జ్ఞానాన్ని మానవులు మరియు ఇతర LLMలు తనిఖీ చేయడం, అర్థం చేసుకోవడం మరియు కొన్ని సందర్భాలలో, దాని కంటెంట్‌ను సవరించడం కూడా సులువు.

దీనిని ఇతర అభ్యాస మేధస్సు వ్యవస్థలతో భాగస్వామ్యం చేయవచ్చు, విలీనం చేయవచ్చు లేదా విభజించవచ్చు.

ఈ కారణాల వల్ల, ALIS భావనలోని అభ్యసించిన జ్ఞానం ప్రారంభంలో సహజ భాషలో వచనంగా మార్చబడిన జ్ఞానంను లక్ష్యంగా చేసుకుని రూపొందించబడుతుంది.

అభ్యసించిన స్టేట్ మెమరీ మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు

అభ్యసించిన జ్ఞానం కోసం సహజ భాషా వచనాన్ని ఆకృతిగా ఎంచుకోవడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలను మేము వివరించాము.

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

సంభావిత నిర్మాణాలుగా ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు, సహజ భాషలో వచనంగా మార్చబడిన జ్ఞానంగా జ్ఞాన నిల్వలో నిల్వ చేయబడతాయి మరియు ఉపయోగించబడతాయి.

ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్ ద్వారా నిర్వచించబడిన నిర్మాణం ఆధారంగా స్థితులను ప్రారంభించినప్పుడు లేదా నవీకరించినప్పుడు కూడా, వచన-ఆకృతి స్టేట్ మెమరీని ఉపయోగించవచ్చు.

అభ్యసించిన జ్ఞానం మాత్రమే కాకుండా ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మరియు స్టేట్ మెమరీని కూడా వచన ఆకృతిలో ఉండేలా రూపకల్పన చేయడం ద్వారా, ALIS సాధారణంగా అభ్యసించిన అభ్యాసం మరియు అనుమితి కోసం LLMల సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకోవచ్చు.

లాంఛనప్రాయ జ్ఞానం

అభ్యసించిన జ్ఞానం, ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మరియు స్టేట్ మెమరీని సహజ భాషా వచనంలోనే కాకుండా, మరింత కచ్చితమైన లాంఛనప్రాయ భాషలలో లేదా లాంఛనప్రాయ నమూనాలలో కూడా వ్యక్తీకరించవచ్చు.

నేను "ఎంచుకోండి" అని రాసినప్పటికీ, ALIS యొక్క లక్ష్యం బహుళ విభిన్న అభ్యసించిన జ్ఞాన అభ్యాస విధానాలను చేర్చడం, తద్వారా పుట్టుకతో వచ్చిన మరియు అభ్యసించిన అభ్యాసం రెండింటినీ మిశ్రమంగా ఉపయోగించుకోవచ్చు.

లాంఛనప్రాయ భాషలు లేదా లాంఛనప్రాయ నమూనాల ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహించబడిన జ్ఞానాన్ని మరింత ఖచ్చితమైనదిగా మరియు అస్పష్టత లేనిదిగా చేయవచ్చు.

అంతేకాకుండా, ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఒక లాంఛనప్రాయ భాష లేదా నమూనాని ఉపయోగించి వ్యక్తీకరించబడి, స్టేట్ మెమరీలో ఒక ప్రారంభ స్థితిని విప్పితే, అప్పుడు LLMకి బదులుగా లాంఛనప్రాయ నమూనాలని ప్రాసెస్ చేయగల తెలివైన ప్రాసెసర్ ద్వారా ఖచ్చితమైన నమూనాతో ఒక అనుకరణ లేదా తార్కిక అభివృద్ధిని నిర్వహించవచ్చు.

అటువంటి లాంఛనప్రాయ భాషలకు లేదా లాంఛనప్రాయ నమూనాలకు ప్రధాన ఉదాహరణ ప్రోగ్రామింగ్ భాషలు.

వ్యవస్థ ప్రపంచం గురించి నేర్చుకుంటున్నప్పుడు, దానిలో ఉన్న నియమాలను మరియు భావనలను ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో ప్రోగ్రామ్‌గా వ్యక్తీకరించగలిగితే, అది వాటిని కంప్యూటర్‌లో అనుకరించగలదు.

కాలమ్ 1: జ్ఞాన రకాలు

ఒక అభ్యాస మేధస్సు వ్యవస్థలో జ్ఞానాన్ని క్రమబద్ధీకరించినప్పుడు, దానిని మూడు రకాల జ్ఞాన వ్యవస్థలు మరియు రెండు రకాల స్థితులుగా విస్తృతంగా వర్గీకరించవచ్చని స్పష్టమవుతుంది.

మూడు జ్ఞాన వ్యవస్థలు: న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లచే నిర్వహించబడే నెట్‌వర్క్ పారామీటర్ జ్ఞానం; సహజ భాషలో వ్యక్తపరచబడే సహజ జ్ఞానం; మరియు లాంఛనప్రాయ భాషలలో వ్యక్తపరచబడే లాంఛనప్రాయ జ్ఞానం.

రెండు రకాల స్థితులు స్టేట్‌లెస్ మరియు స్టేట్‌ఫుల్.

స్టేట్‌లెస్ నెట్‌వర్క్ పారామీటర్ జ్ఞానం అనేది డీప్ లెర్నింగ్ AIలో కనిపించే సహజ జ్ఞానం వంటిది. పిల్లులు మరియు కుక్కల లక్షణాలు, స్పష్టంగా ఆలోచించలేనివి లేదా మౌఖికంగా గుర్తించలేనివి, స్టేట్‌లెస్ నెట్‌వర్క్ పారామీటర్ జ్ఞానంగా నేర్చుకోవచ్చు.

స్టేట్‌ఫుల్ నెట్‌వర్క్ పారామీటర్ జ్ఞానం అనేది ఉత్పాదక AIలో వంటి, ఫజ్జీ, పునరావృత ప్రక్రియల ద్వారా ఉద్భవించే జ్ఞానం.

స్టేట్‌లెస్ సహజ జ్ఞానం అనేది వ్యక్తిగత పదాలకు ముడిపడి ఉన్న అర్థాల వంటి జ్ఞానం.

స్టేట్‌ఫుల్ సహజ జ్ఞానం అనేది వాక్యాలలో సందర్భాన్ని కలిగి ఉన్న జ్ఞానం.

కొంత సహజ జ్ఞానం పుట్టుకతోనే స్టేట్‌ఫుల్ నెట్‌వర్క్ పారామీటర్ జ్ఞానంలో చేర్చబడుతుంది, కానీ సహజ భాషా వచనం నుండి పొందగలిగే జ్ఞానం కూడా ఉంది.

స్టేట్‌లెస్ లాంఛనప్రాయ జ్ఞానం అనేది పునరావృతం లేకుండా గణిత సూత్రాలలో వ్యక్తపరచగలిగే జ్ఞానం. స్టేట్‌ఫుల్ లాంఛనప్రాయ జ్ఞానం అనేది ప్రోగ్రామ్‌గా వ్యక్తపరచగలిగే జ్ఞానం.

సహజ జ్ఞానం మరియు లాంఛనప్రాయ జ్ఞానం కోసం స్టేట్ మెమరీగా ఒకరి స్వల్పకాలిక జ్ఞాపకశక్తిని కూడా ఉపయోగించవచ్చు.

అయినప్పటికీ, ఇది స్వల్పకాలిక జ్ఞాపకశక్తి కాబట్టి, ఒక స్థితిని స్థిరంగా నిర్వహించడం కష్టం అనే సమస్య ఉంది. అంతేకాకుండా, లాంఛనప్రాయమైన, అస్పష్టత లేని స్థితులను కలిగి ఉండటంలో ఇది నిష్ణాతులు కాదు.

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

సాధారణంగా, కాగితం లేదా కంప్యూటర్‌లలోని డేటా తరచుగా జ్ఞానాన్ని గుర్తుంచుకోవడానికి ఒక జ్ఞాన నిల్వగా పరిగణించబడుతుంది, కానీ ఆలోచనలను నిర్వహించడానికి స్టేట్ మెమరీగా కూడా ఉపయోగించవచ్చు.

ఈ విధంగా, మానవులు ఈ మూడు జ్ఞాన వ్యవస్థలను మరియు రెండు రకాల స్థితులను పూర్తిగా ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా మేధో కార్యకలాపాలను నిర్వహిస్తున్నారని స్పష్టంగా తెలుస్తుంది.

ALIS కూడా, ఈ మూడు జ్ఞాన వ్యవస్థలను మరియు రెండు రకాల స్థితులను ఉపయోగించుకునే మేధో కార్యకలాపాలను ప్రారంభించడం మరియు బలోపేతం చేయడం ద్వారా దాని సామర్థ్యాలను నాటకీయంగా పెంచుకునే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది.

ప్రత్యేకించి, ALISకు విస్తారమైన జ్ఞాన నిల్వలు మరియు స్టేట్ మెమరీని ఉపయోగించగల బలం ఉంది. అంతేకాకుండా, ప్రతి దానిలో చాలా వాటిని సిద్ధం చేయడం మరియు వాటిని మార్చడం లేదా కలపడం ద్వారా మేధో పనులను సులభంగా నిర్వహించవచ్చు.

కాలమ్ 2: తెలివైన ఆర్కెస్ట్రేషన్

జ్ఞాన నిల్వలో భారీ మొత్తంలో జ్ఞానాన్ని పోగు చేయగల ప్రయోజనం ఉన్నప్పటికీ, ఉత్పాదక AI ఒకేసారి ప్రాసెస్ చేయగల టోకెన్‌ల సంఖ్యపై పరిమితులు మరియు సంబంధం లేని జ్ఞానం ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన శబ్దం కారణంగా, జ్ఞానం యొక్క పరిమాణం కేవలం మేధో కార్యకలాపాలలో ప్రయోజనంగా మారదు.

దీనికి విరుద్ధంగా, జ్ఞాన నిల్వను తగిన విధంగా విభజించి, ప్రతి ఒక్కటి నిర్దిష్ట మేధో పనికి అవసరమైన జ్ఞానాన్ని కలిగి ఉన్న అధిక-సాంద్రత గల ప్రత్యేక జ్ఞాన నిల్వలుగా మార్చడం ద్వారా, టోకెన్ పరిమితులు మరియు శబ్దం సమస్యలను తగ్గించవచ్చు.

బదులుగా, ప్రతి ప్రత్యేక జ్ఞాన నిల్వ దాని నియమించబడిన మేధో పనికి మాత్రమే ఉపయోగించబడుతుంది.

అనేక మేధో కార్యకలాపాలు వివిధ మేధో పనుల యొక్క సంక్లిష్ట సమ్మేళనాలు. అందువల్ల, జ్ఞానాన్ని మేధో పని రకం ప్రకారం ప్రత్యేక జ్ఞాన నిల్వలుగా విభజించడం మరియు మేధో కార్యకలాపాన్ని వ్యక్తిగత పనులుగా ఉపవిభజన చేయడం ద్వారా, ALIS ఈ ప్రత్యేక జ్ఞాన నిల్వల మధ్య తగిన విధంగా మారడం ద్వారా మొత్తం మేధో కార్యాచరణను అమలు చేయగలదు.

ఇది ఒక ఆర్కెస్ట్రాకు సమానమైనది, ఇందులో వివిధ వాయిద్యాలు వాయించే వృత్తిపరమైన సంగీతకారులు మరియు సమిష్టిని నడిపించే కండక్టర్ ఉంటారు.

ఈ వ్యవస్థ సాంకేతికత ద్వారా, తెలివైన ఆర్కెస్ట్రేషన్ ద్వారా, ALIS తన మేధో కార్యకలాపాలను నిర్వహించగలుగుతుంది.

ALIS ప్రాథమిక రూపకల్పన మరియు అభివృద్ధి పద్ధతి

ఇక్కడ నుండి, మేము ALIS అభివృద్ధిని క్రమబద్ధీకరిస్తాము.

సూత్రాలు మరియు కాలమ్స్‌లో ఇప్పటికే చర్చించినట్లుగా, ALIS సహజంగా విధులు మరియు వనరుల సులభమైన విస్తరణ కోసం రూపొందించబడింది. ఇది ALIS యొక్క సారాంశం నిర్దిష్ట విధులలో కాకుండా, జ్ఞాన సంగ్రహణ, నిల్వ, ఎంపిక మరియు వినియోగం యొక్క ప్రక్రియలలో ఉంది కాబట్టి.

ఉదాహరణకు, బహుళ రకాల జ్ఞాన సంగ్రహణ విధానాలను అందించవచ్చు మరియు సిస్టమ్ రూపకల్పన వాటి నుండి ఎంచుకోవడానికి లేదా వాటిని ఏకకాలంలో ఉపయోగించడానికి స్వేచ్ఛాయుత ఎంపికను అనుమతిస్తుంది.

అంతేకాకుండా, ALIS స్వయంగా ఈ ఎంపికను నిర్వహించడానికి చేయవచ్చు.

అదేవిధంగా, నిల్వ, ఎంపిక మరియు వినియోగాన్ని కూడా స్వేచ్ఛగా ఎంచుకోవచ్చు లేదా సమాంతరీకరించవచ్చు.

అందువల్ల, ALIS ను వాటర్‌ఫాల్ పద్ధతిలో మొత్తం కార్యాచరణను రూపకల్పన చేయకుండా, క్రమంగా మరియు వేగంగా అభివృద్ధి చేయవచ్చు.

ALIS ప్రారంభం

ఇప్పుడు, చాలా సరళమైన ALISను రూపొందిద్దాం.

ప్రాథమిక UI ఒక సుపరిచితమైన చాట్ AI అవుతుంది. ప్రారంభంలో, వినియోగదారు ఇన్‌పుట్ నేరుగా LLMకి పంపబడుతుంది. LLM యొక్క ప్రతిస్పందన UIలో ప్రదర్శించబడుతుంది, మరియు సిస్టమ్ తదుపరి వినియోగదారు ఇన్‌పుట్ కోసం వేచి ఉంటుంది.

తదుపరి ఇన్‌పుట్ అందిన తర్వాత, LLMకి కొత్త ఇన్‌పుట్‌తో పాటు, వినియోగదారు మరియు LLM మధ్య జరిగిన మొత్తం చాట్ చరిత్ర కూడా అందించబడుతుంది.

ఈ చాట్ AI యొక్క UI వెనుక, చాట్ చరిత్ర నుండి పునర్వినియోగపరచదగిన జ్ఞానాన్ని సంగ్రహించడానికి ఒక విధానం సిద్ధం చేయబడింది.

ఈ విధానాన్ని సంభాషణ ముగిసినప్పుడు లేదా నిర్ణీత వ్యవధిలో నడిచే ప్రక్రియగా చాట్ AI వ్యవస్థకు జోడించవచ్చు. సహజంగా, జ్ఞాన సంగ్రహణ కోసం LLM ఉపయోగించబడుతుంది.

ఈ LLMకి ALIS భావన మరియు సూత్రాలు, అలాగే జ్ఞాన సంగ్రహణ నైపుణ్యం, సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్‌గా అందించబడతాయి. జ్ఞానం ఉద్దేశించిన విధంగా సంగ్రహించబడకపోతే, సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్‌ను ప్రయత్నం మరియు లోపం ద్వారా మెరుగుపరచాలి.

చాట్ చరిత్ర నుండి సంగ్రహించిన జ్ఞానం నేరుగా జ్ఞాన సరస్సులో నిల్వ చేయబడుతుంది. జ్ఞాన సరస్సు అనేది జ్ఞానాన్ని నిర్మాణాత్మకం చేయడానికి ముందు ఫ్లాట్ స్థితిలో నిల్వ చేసే ఒక సాధారణ విధానం.

తరువాత, జ్ఞాన సరస్సు నుండి జ్ఞానాన్ని సులభంగా ఎంచుకోవడానికి ఒక నిర్మాణాత్మక విధానం సిద్ధం చేయబడుతుంది.

ఇది సాధారణ RAGలో ఉపయోగించిన విధంగా సెమాంటిక్ శోధన కోసం ఎంబెడింగ్ వెక్టర్ స్టోర్ మరియు కీవర్డ్ సూచికలను అందించడం.

మరిన్ని అధునాతన జ్ఞాన గ్రాఫ్‌లను రూపొందించడం లేదా వర్గీకరణను నిర్వహించడం వంటి ఇతర అవకాశాలు కూడా ఉన్నాయి.

జ్ఞాన సరస్సు కోసం ఈ నిర్మాణాత్మక సమాచార సముదాయాన్ని జ్ఞాన ఆధారం అని పిలుస్తాము. ఈ మొత్తం జ్ఞాన ఆధారం మరియు జ్ఞాన సరస్సు జ్ఞాన నిల్వగా ఏర్పడతాయి.

తరువాత, జ్ఞాన నిల్వ చాట్ UI యొక్క ప్రాసెసింగ్‌లో ఏకీకృతం చేయబడుతుంది.

ఇది ప్రాథమికంగా సాధారణ RAG విధానం వలె ఉంటుంది. వినియోగదారు ఇన్‌పుట్ కోసం, జ్ఞాన నిల్వ నుండి సంబంధిత జ్ఞానాన్ని ఎంపిక చేసి, వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌తో పాటు LLMకి పంపబడుతుంది.

ఇది వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌ను ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు LLM స్వయంచాలకంగా జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.

ఈ విధంగా, వినియోగదారుతో ప్రతి సంభాషణతో జ్ఞానం పెరుగుతుంది, గత సంభాషణల నుండి పేరుకుపోయిన జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించుకునే ఒక సరళమైన ALISను సాధ్యం చేస్తుంది.

సాధారణ దృశ్యం

ఉదాహరణకు, ఒక వినియోగదారు ఈ సాధారణ ALISని ఉపయోగించి వెబ్ అప్లికేషన్‌ను అభివృద్ధి చేస్తున్న సందర్భాన్ని ఊహించండి.

LLM సూచించిన కోడ్ లోపానికి దారితీసిందని వినియోగదారు నివేదిస్తారు. అప్పుడు, వినియోగదారు మరియు LLM సమస్యను పరిష్కరించడానికి సహకరిస్తారు. LLMకు తెలిసిన బాహ్య API స్పెసిఫికేషన్ పాతబడిందని, మరియు తాజా API స్పెసిఫికేషన్‌కు అనుగుణంగా మారడం వల్ల సమస్య పరిష్కారమైందని వారు కనుగొన్నారని అనుకుందాం.

ఈ సందర్భంలో, LLM యొక్క API స్పెసిఫికేషన్ పాతదని మరియు తాజా API స్పెసిఫికేషన్ ఏమిటనే జ్ఞానాన్ని ఈ చాట్ థ్రెడ్ నుండి జ్ఞాన నిల్వలో సేకరించవచ్చు.

తరువాత, అదే APIని ఉపయోగించి ఒక ప్రోగ్రామ్‌ను సృష్టించినప్పుడు, ALIS ఈ జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించుకుని, ప్రారంభం నుండే తాజా API స్పెసిఫికేషన్ ఆధారంగా ప్రోగ్రామ్‌ను రూపొందించగలదు.

ప్రారంభ ALISను మెరుగుపరచడం

అయితే, ఇది జరగాలంటే, వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌కు ప్రతిస్పందనగా ఈ జ్ఞానం ఎంపిక చేయబడాలి. వినియోగదారు యొక్క ప్రారంభ ఇన్‌పుట్‌లో సమస్య ఉన్న API పేరు కనిపించనందున, ఈ జ్ఞానం వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌తో నేరుగా అనుసంధానించబడకపోవచ్చు.

అలాంటి సందర్భంలో, API పేరు LLM యొక్క ప్రతిస్పందనలో మాత్రమే మొదటిసారి కనిపిస్తుంది.

అందువల్ల, మేము సాధారణ ALISను కొద్దిగా విస్తరించి, ముందు-తనిఖీ వ్యాఖ్యలు మరియు తర్వాత-తనిఖీ వ్యాఖ్యల కోసం ఒక విధానాన్ని జోడిస్తాము.

ముందు-తనిఖీ వ్యాఖ్యలు LLMలలోని ఇటీవలి "ఆలోచనా మోడ్" వలె ఉంటాయి. స్టేట్ మెమరీగా వచనాన్ని నిల్వ చేయగల మెమరీని సిద్ధం చేసి, వినియోగదారు ఇన్‌పుట్ అందిన తర్వాత ముందు-తనిఖీ వ్యాఖ్యలు నిర్వహించడానికి ఒక సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్ ద్వారా LLMకు సూచిస్తాము.

LLM యొక్క ముందు-తనిఖీ వ్యాఖ్యల ఫలితం అప్పుడు స్టేట్ మెమరీలో ఉంచబడుతుంది, మరియు ఈ ఫలితం ఆధారంగా, జ్ఞాన నిల్వ నుండి జ్ఞానం ఎంపిక చేయబడుతుంది.

తరువాత, చాట్ చరిత్ర, ముందు-తనిఖీ వ్యాఖ్యల ఫలితం, వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌కు అనుగుణమైన జ్ఞానం, మరియు ముందు-తనిఖీ వ్యాఖ్యల ఫలితానికి అనుగుణమైన జ్ఞానం LLMకి దాని అవుట్‌పుట్‌ను స్వీకరించడానికి పంపబడతాయి.

అంతేకాకుండా, LLM ద్వారా తిరిగి ఇవ్వబడిన ఫలితం కోసం, జ్ఞాన నిల్వలో జ్ఞానం శోధించబడుతుంది. అక్కడ కనుగొనబడిన ఏదైనా జ్ఞానాన్ని చేర్చడంతో పాటు, LLMకు తర్వాత-తనిఖీ నిర్వహించమని కోరబడుతుంది.

ఏవైనా సమస్యలు కనుగొనబడితే, సమస్య అంశాలు మరియు వ్యాఖ్యల (అభిప్రాయం/సూచనలు) కారణాలతో పాటు చాట్ LLMకి తిరిగి పంపబడతాయి.

ముందు-తనిఖీ వ్యాఖ్యలు మరియు తర్వాత-తనిఖీ వ్యాఖ్యలు రెండింటిలోనూ జ్ఞానాన్ని ఎంపిక చేయడానికి అవకాశాలను అందించడం ద్వారా, పేరుకుపోయిన జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించుకునే అవకాశాలను మనం పెంచవచ్చు.

దృక్పథం

ప్రారంభ ALISను సృష్టించే మరియు దాని బలహీనతలను పరిష్కరించడానికి మెరుగుదలలు జోడించే ప్రక్రియ సరిగ్గా చురుకైన అభివృద్ధి, ఇది ALISను క్రమక్రమంగా మెరుగుపరచవచ్చని ప్రదర్శిస్తుంది.

అంతేకాకుండా, ఉదాహరించినట్లుగా, ప్రారంభ ALIS సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిలో ఉపయోగించడానికి అత్యంత అనుకూలంగా ఉంటుంది. ఇది అధిక-డిమాండ్ రంగం మరియు జ్ఞానంను స్పష్టంగా సేకరించగల రంగం కాబట్టి.

ఇది ఫలితాలు అస్పష్టంగా ఉండే డొమైన్, అయినప్పటికీ ఇది ప్రయత్నం-మరియు-లోపం, పునరావృత జ్ఞాన సముపార్జన నుండి గణనీయంగా ప్రయోజనం పొందుతుంది మరియు దానిని అవసరం చేస్తుంది.

అదనంగా, ALIS అభివృద్ధి స్వయంగా సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి కాబట్టి, ALIS డెవలపర్లు కూడా ALIS వినియోగదారులు కాగలరు అనే వాస్తవం ఆకర్షణీయమైన అంశం.

మరోవైపు, ALIS వ్యవస్థతో పాటు, జ్ఞాన సరస్సును GitHub వంటి ప్లాట్‌ఫామ్‌లలో బహిరంగంగా పంచుకోవచ్చు.

ఇది ALIS వ్యవస్థ మెరుగుదలకు మరియు జ్ఞాన సముపార్జనకు అనేక మంది వ్యక్తులు సహకరించడానికి అనుమతిస్తుంది, అందరూ ప్రయోజనాలను పొందుతారు మరియు ALIS అభివృద్ధిని సమర్ధవంతంగా వేగవంతం చేస్తారు.

వాస్తవానికి, జ్ఞాన భాగస్వామ్యం ALIS డెవలపర్‌లకే పరిమితం కాదు; ALISను ఉపయోగించే అన్ని సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలపర్‌ల నుండి దీనిని సేకరించవచ్చు.

జ్ఞానం యొక్క సహజ భాషా స్వభావం రెండు అదనపు ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది.

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

రెండవ ప్రయోజనం ఏమిటంటే, విస్తారమైన పేరుకుపోయిన జ్ఞాన సరస్సును LLMల కోసం ముందు-శిక్షణ డేటాసెట్‌గా ఉపయోగించవచ్చు. దీనిని ఉపయోగించడానికి రెండు మార్గాలు ఉన్నాయి: ఫైన్-ట్యూనింగ్గా, లేదా LLM ముందు-శిక్షణ కోసం.

ఏది ఏమైనప్పటికీ, జ్ఞాన సరస్సులో పేరుకుపోయిన జ్ఞానం నుండి పుట్టుకతోనే నేర్చుకున్న LLMను ఉపయోగించుకోగలిగితే, సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి మరింత సమర్థవంతంగా మారుతుంది.

అంతేకాకుండా, సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిలో అవసరాల విశ్లేషణ, రూపకల్పన, అమలు, పరీక్ష, నిర్వహణ మరియు పర్యవేక్షణ వంటి వివిధ ప్రక్రియలు ఉంటాయి. ప్రతి సాఫ్ట్‌వేర్ డొమైన్ మరియు ప్లాట్‌ఫామ్‌కు ప్రత్యేక జ్ఞానం కూడా ఉంటుంది. ఈ దృక్కోణాల నుండి పేరుకుపోయిన విస్తారమైన జ్ఞానాన్ని విభజించడానికి ఒక విధానాన్ని సృష్టించడం ద్వారా, ఒక ALIS ఆర్కెస్ట్రాను ఏర్పరచవచ్చు.

అందువల్ల, ALIS కోసం ప్రాథమిక సాంకేతికతలు సిద్ధంగా ఉన్నాయి. మిగిలిన కీలకమైన దశ ఏమిటంటే, జ్ఞాన సంగ్రహణ నైపుణ్యం, తగిన జ్ఞాన ఎంపిక, ప్రత్యేక జ్ఞాన విభజన మరియు స్టేట్ మెమరీ వినియోగం వంటి వివిధ పద్ధతులతో ఆచరణాత్మకంగా ప్రయోగాలు చేసి, సమర్థవంతమైన విధానాలను కనుగొనడం. సంక్లిష్టత పెరిగే కొద్దీ, ప్రాసెసింగ్ సమయం మరియు LLM వినియోగ ఖర్చులు కూడా పెరుగుతాయి, ఇది ఆప్టిమైజేషన్ అవసరం.

ఈ ప్రయత్నం-మరియు-లోపం ప్రక్రియలు మరియు ఆప్టిమైజేషన్‌లను ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల అభివృద్ధి మరియు మెరుగుదల ద్వారా అభ్యాస-ఆధారిత పద్ధతిలో ముందుకు తీసుకెళ్లవచ్చు.

మొదట్లో, డెవలపర్లు, వినియోగదారులుగా, ప్రయత్నం-మరియు-లోపం ద్వారా ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను ALISలో ఏకీకృతం చేస్తారు. అయితే, అప్పుడు కూడా, LLM స్వయంగా ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఆలోచనలను రూపొందించడానికి నియమించబడవచ్చు.

అప్పుడు, ప్రపంచం నుండి అందిన ఫలితాలు మరియు సంగ్రహించిన జ్ఞానం ఆధారంగా, ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను మెరుగుపరచడానికి మరియు కనుగొనడానికి ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ALISలో చేర్చడం ద్వారా, ALIS స్వయంగా అభ్యాస-ఆధారిత పద్ధతిలో ప్రయత్నం-మరియు-లోపం మరియు ఆప్టిమైజేషన్‌ను నిర్వహిస్తుంది.

వాస్తవ ప్రపంచంలో ALIS

ALIS ఈ దశకు మెరుగుపరచబడిన తర్వాత, సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి ప్రపంచానికి మాత్రమే పరిమితం కాకుండా, విస్తృతమైన డొమైన్‌లలో జ్ఞానాన్ని పొందగలిగే సామర్థ్యం కలిగి ఉండాలి.

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

అటువంటి స్వచ్ఛమైన మేధో కార్యకలాపాలలో కూడా, ALIS తన లక్ష్య ప్రపంచంకి సంబంధించి ఎంబడెడ్ AIకి సమానమైన నాణ్యతను కలిగి ఉంటుంది.

ఎందుకంటే అది తనకు మరియు ప్రపంచంకి మధ్య సరిహద్దును గుర్తిస్తుంది, ఆ సరిహద్దు ద్వారా ప్రపంచంపై చర్య తీసుకుంటుంది మరియు ప్రపంచం నుండి అందుకున్న సమాచారాన్ని గ్రహించగలదు.

ప్రపంచంతో ఈ సరిహద్దు భౌతికంగా కనిపించే మరియు ఒకే చోట స్థిరీకరించబడినప్పుడు, మనం సాధారణంగా దానిని శరీరం అని పిలుస్తాము.

అయినప్పటికీ, సరిహద్దు కనిపించకపోయినా మరియు ప్రాదేశికంగా పంపిణీ చేయబడినా, సరిహద్దు ద్వారా గ్రహణశక్తి మరియు చర్య యొక్క నిర్మాణం భౌతిక శరీరం కలిగి ఉన్నప్పుడు వలెనే ఉంటుంది.

ఈ కోణంలో, మేధో కార్యకలాపాలను నిర్వహించే ALIS వర్చువల్‌గా ఒక ఎంబడెడ్ AI లక్షణాలను కలిగి ఉన్నట్లుగా పరిగణించవచ్చు.

మరియు, కొత్త, తెలియని ప్రపంచంలలో కూడా తగిన విధంగా నేర్చుకోగలిగే దశకు ALIS మెరుగుపరచబడితే, నిజమైన భౌతిక శరీరాన్ని కలిగి ఉన్న నిజమైన ఎంబడెడ్ AIలో భాగంగా ALISను చేర్చడానికి అవకాశం ఉంది.

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