В области искусственного интеллекта (ИИ) процесс разработки включает в себя различные стратегии и методы, в том числе то, что я назвал этапом «деконструкции знаний». Этот подход раскрывает идеи и предлагает захватывающий способ разработки систем искусственного интеллекта. Давайте углубимся в это понятие.
Суть создания систем ИИ заключается в привлечении людей к выполнению поставленной задачи, а затем в автоматизации их ролей. Ирония глубокая, но эффективная, поскольку она служит свидетельством баланса между человеческим опытом и эффективностью машин.
Прохождение деконструкции знаний — увлекательный процесс. Это может быть как прямой проход, когда обрабатывается новая информация, так и повторный, когда существующие знания пересматриваются и уточняются. Со временем, когда рекуррентная структура добавляет новые записи, они становятся примерами, играющими на поведении «продолжения документа» больших языковых моделей (LLM).
Но что такое знание? Хотя я все еще изучаю этот вопрос, я воспринимаю его как вывод выше определенного порога функции полезности. По мере деконструкции знаний предметы или понятия становятся более однозначно идентифицируемыми, что повышает точность и понимание системы.
Границы вокруг предметов должны быть четкими. Использование расплывчатых терминов, таких как «мы» или «наш», приводит к двусмысленности. Например, использование «∀(люди)» может повысить точность.
Знания также могут подразумеваться. Этот порождающий процесс, называемый выводом импликации, извлекает значение, даже если оно не указано явно. Стоит отметить, что деконструкция — это не просто обобщение. В идеале он должен генерировать больше токенов, чем исходный контент, извлекая знания «между строк», обращаясь к контексту читателя.
Интригующее наблюдение как о LLM, так и о людях (по крайней мере, обо мне) — это тенденция фактов к взаимосвязи. Здесь может оказаться полезной повторяющаяся архитектура критики. Он будет тщательно изучать каждый факт, подвергая сомнению его самостоятельную ценность, а затем побуждает LLM вводить дополнительные подробности, если это необходимо.
Еще один интригующий момент касается роли времени и контекста. Даты часто упоминаются окольными путями, например, «около 10 лет назад». Оценка в таких ситуациях приемлема. Кроме того, каждый источник знаний должен в идеале прослеживаться до исходного контекста.
Наконец, в игру вступает понятие новизны и ее связь с вышеупомянутой функцией полезности. Крайне важно отфильтровать знания до их уникальных и новых элементов, что еще больше улучшит результаты работы системы ИИ.
В заключение, проход деконструкции знаний предлагает интригующий и эффективный способ создания систем ИИ. Сочетая человеческий опыт с методами машинного обучения, мы можем автоматизировать задачи и генерировать более точные и контекстно-зависимые выходные данные ИИ. Этот итеративный процесс, основанный на постоянной доработке и понимании, обладает огромным потенциалом на нашем пути к созданию более сложных и детализированных систем ИИ.
