توسط :
در دنیای فناوری امروز، توسعهی ابزارهای هوش مصنوعی که قادر به مدیریت عدمقطعیتهای دنیای واقعی باشند، بسیار حائز اهمیت است. چارچوب حافظه ReasoningBank ابزاری نوآورانه است که به مدلهای زبانی بزرگ (LLM) کمک میکند تا تجربیات خود را در یک بانک حافظه سازماندهی کنند و از این طریق به یادگیری و بهبود عملکرد خود در انجام وظایف پیچیده بپردازند.
تحقیقات انجام شده توسط دانشگاه ایلینویز ارابانا-شمپاین و گوگل کلود ایآی، چارچوبی تحت عنوان ReasoningBank را معرفی کردهاند که به مدلهای زبانی بزرگ این امکان را میدهد که استراتژیهای استدلال عمومی را از تلاشهای موفق و ناموفق خود در حل مسائل استخراج کنند. این چارچوب به قرارگیری حافظه در فرایند استنتاج کمک میکند و از تکرار اشتباهات گذشته جلوگیری میکند تا در مواجهه با مشکلات جدید، تصمیمهای بهتری گرفته شود.
یکی از چالشهای مهم در این زمینه، عدم یادگیری مدلهای زبانی بزرگ از تجربیات انباشته شده است. در حال حاضر، مدلهای LLM با رویکردی انزواگرایانه به هر وظیفه نگاه میکنند و در نتیجه، بارها همان اشتباهات را تکرار کرده و قادر به توسعهی مهارتهایی که آنها را در طول زمان کارآمدتر کند، نیستند. با این حال، ReasoningBank با ایجاد نوعی حافظه به این نقص پاسخ میدهد.
روش ReasoningBank به گونهای طراحی شده است که استراتژیهای مفید و سرفصلهای استدلال از تجربیات گذشته را به موارد حافظه ساختاری تبدیل کند که میتوانند ذخیره و دوباره استفاده شوند. به گفته Jun Yan، یکی از محققین گوگل و یکی از نویسندگان مقاله، این موضوع نه تنها شالودهای برای تغییر نحوهی فعالیت مدلها در نظر گرفته میشود، بلکه انقلاب بزرگی در فرایند یادگیری هوش مصنوعی به حساب میآید.
فرایند آموزشی در ReasoningBank به صورت یک حلقهی بسته انجام میشود. وقتی یک مدل با یک وظیفه جدید مواجه میشود، ابتدا سعی میکند که تجربیات گذشتهای را که با این نوع مأموریت سازگار است، از حافظههای ذخیره شده استخراج کند. این اطلاعات به عنوان پیشزمینه برای تصمیمگیری آن مدل در نظر گرفته میشود و پس از انجام مأموریت، نکات و درسهای جدیدی از نتایج موفق و ناموفق استخراج میشود و به روزرسانیهایی در حافظه ReasoningBank ایجاد میشود.
آزمایشهای صورتگرفته نشان میدهد که ReasoningBank با ترکیب با تکنیکهای مقیاسگذاری، به شدت باعث بهبود کارایی و عملکرد مدلهای LLM میشود. با ادغام تکنیکهای مقیاسگذاری با ReasoningBank، عملکرد این سیستم به طور قابل توجهی افزایش مییابد. به عبارتی، استفاده از تجربیات گذشته به همراه یادگیری بهینه، امکان یادگیری دائمی را برای مدلهای هوش مصنوعی فراهم میسازد.
به عنوان مثال، در یک سناریو، اگر یک مدل با یک جستجوی نامناسب برای پیدا کردن هدفی مواجه شود، ReasoningBank میتواند استراتژیهایی مانند «بهینهسازی پرسش جستجو» یا «محدود کردن محصولات با فیلترهای خاص» را ارائه دهد. این استراتژیها در بهبود دقت و سرعت انجام وظایف مشابه در آینده بسیار مفید خواهند بود. در نهایت، این سیستم به سازمانها کمک میکند تا به طور موثرتری از اطلاعات استفاده کنند و هزینههای عملیاتی را کاهش دهند.
از کلام آخر، ReasoningBank نه تنها نویدبخش کارایی بیشتری در برنامههای هوش مصنوعی آینده است، بلکه به عنوان یک نقطه عطف در مسیر ایجاد مدلهای هوش مصنوعی هوشمند و تطبیقی معرفی میشود.
نتیجهگیری
در پایان، چارچوب حافظه ReasoningBank رویکردی نوین برای یادگیری دائمی و هوش مصنوعی تطبیقی معرفی میکند که میتواند از تجربیات انباشته استفاده کند و تواناییهای خود را از طریق تجزیه و تحلیل نتایج و خطاها بهبود بخشد. این چارچوب به طور قابل توجهی به افزایش قابلیتهای LLM ها در کاربردهای دنیای واقعی کمک خواهد کرد.
پرسشهای متداول
چارچوب حافظه ReasoningBank به مدلهای هوش مصنوعی کمک میکند تا تجربیات گذشته را سازماندهی و تحلیل کنند و به تبع آن تصمیمگیریهای دقیقتری انجام دهند.
ReasoningBank میتواند به شرکتها کمک کند تا مدلهای هوش مصنوعی خود را به گونهای طراحی کنند که از تجربیات گذشته یاد بگیرند و در نتیجه در زمینههایی مانند پشتیبانی مشتری و توسعه نرمافزار به بهبود عملکرد برسند.
