న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు – మానవ మెదడును అనుకరించడం
మానవ మెదడు మేధస్సు యొక్క మూలంగా చెప్పవచ్చు. ఇది బిలియన్ల న్యూరాన్ల యొక్క సంక్లిష్టమైన నెట్‌వర్క్. మొదటి ‘సాంకేతిక డ్రాగన్ బాల్’ ఈ జీవ అద్భుతం యొక్క ఖచ్చితమైన అనుకరణ: కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (ANNలు). సరళంగా చెప్పాలంటే, ANNలు కంప్యూటర్ కోడ్ మరియు గణిత నమూనాలను ఉపయోగించి ‘న్యూరాన్ల’ యొక్క వర్చువల్ నెట్‌వర్క్‌ను నిర్మించడానికి ప్రయత్నిస్తాయి. ఇది సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు జ్ఞానాన్ని నేర్చుకోవడానికి మానవ మెదడు సామర్థ్యాన్ని ప్రతిబింబిస్తుంది. డేటా ఇన్‌పుట్ లేయర్ నుండి ప్రవహిస్తుంది, బహుళ దాచిన పొరల ద్వారా సంక్లిష్ట ప్రాసెసింగ్‌కు గురవుతుంది మరియు చివరికి అవుట్‌పుట్ లేయర్‌లో ఫలితాలను ఇస్తుంది. ఎక్కువ పొరలు ఉంటే సమాచారం మరింత సంక్లిష్టంగా ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది. దీనినే ‘డీప్ లెర్నింగ్’ అంటారు.
ఈ భావన చాలా కాలంగా ఉన్నప్పటికీ, దీని యొక్క నిజమైన సాక్షాత్కారం కంప్యూటర్ గణన శక్తి మరియు అల్గారిథమ్ ఆప్టిమైజేషన్ యొక్క విపరీతమైన వృద్ధిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఇది ఆధునిక కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క మూలస్తంభంగా మారింది. మీ మొబైల్ ఫోన్‌లో ఆల్బమ్‌ల యొక్క స్వయంచాలక వర్గీకరణ లేదా వాయిస్ అసిస్టెంట్ మీ సూచనలను అర్థం చేసుకునే సామర్థ్యం న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల వెనుక ఉన్న శక్తి వల్లే సాధ్యమైంది.
వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు – సైబర్ లైబ్రరీ
‘మెదడు నిర్మాణం’ మాత్రమే ఉంటే సరిపోదు. భారీ మొత్తంలో జ్ఞానాన్ని నిల్వ చేయడానికి మరియు తిరిగి పొందడానికి సమర్థవంతమైన ‘మెమరీ బ్యాంక్’ కూడా మనకు అవసరం. సాంప్రదాయ డేటాబేస్‌లు ఖచ్చితమైన కీలక పద శోధనలపై ఆధారపడతాయి, ఇది ‘సమాన అర్థం’ లేదా ‘భావనాత్మకంగా సంబంధించినది’ వంటి సమాచారాన్ని అర్థం చేసుకోవడం కష్టతరం చేస్తుంది. కాబట్టి, రెండవ డ్రాగన్ బాల్ - వెక్టర్ డేటాబేస్ ఉద్భవించింది. ఈ డేటాబేస్ ఒక ‘సైబర్ లైబ్రరీ’ లాంటిది. ఇది వచనం, చిత్రాలు మరియు శబ్దాలు వంటి సమాచారాన్ని డిజిటల్ వెక్టర్‌లుగా మార్చడం ద్వారా కొత్త మార్గంలో జ్ఞానాన్ని నిర్వహిస్తుంది, తద్వారా సమాన అర్థాలు కలిగిన సమాచారం గణిత స్థలంలో ఒకదానికొకటి దగ్గరగా ఉంటుంది. దీని ద్వారా ‘అర్థం’ ఆధారంగా కంటెంట్ శోధనను గ్రహించవచ్చు. మీరు ‘అంతరిక్ష ప్రయాణం’ గురించి ఒక పుస్తకాన్ని కనుగొనాలనుకుంటే, అది త్వరగా సంబంధిత పుస్తకాలన్నింటినీ మీకు సిఫారసు చేయగలదు. తెలివైన కస్టమర్ సేవ మరియు డాక్యుమెంట్ ప్రశ్నా-సమాధాన వ్యవస్థలు వంటి అనేక AI అనువర్తనాలు ఈ వెక్టర్ డేటాబేస్‌పై ఆధారపడి ఉంటాయి, ఇది సమాచార పునరుద్ధరణ యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ – మెషిన్ శ్రద్ధ
యంత్రాలు మానవ భాష యొక్క సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను నిజంగా అర్థం చేసుకునేలా చేయడానికి, సందర్భం, ఉపపాఠ్యం మరియు వ్యంగ్యం వంటివి, యంత్రాలు అసాధారణమైన ‘చదవగలిగే సామర్థ్యాలను’ కలిగి ఉండాలి. మూడవ డ్రాగన్ బాల్ - ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్, ముఖ్యంగా దాని కోర్ ‘శ్రద్ధ విధానం’ యంత్రాలకు దాదాపు ‘మనస్సు-చదివే’ సామర్థ్యాన్ని ఇస్తుంది. ఒక పదాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు, ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఒకేసారి వాక్యంలో ఉన్న అన్ని ఇతర పదాలపై శ్రద్ధ చూపగలదు మరియు ప్రస్తుత పదం యొక్క అర్థాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి ఏ పదాలు చాలా ముఖ్యమైనవో నిర్ణయించగలదు. ఇది యంత్రాలు చదివే విధానాన్ని మార్చడమే కాకుండా, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్‌ను కొత్త స్థాయికి పెంచుతుంది. 2017లో ‘శ్రద్ధే ముఖ్యం’ అనే పత్రం ప్రచురించబడినప్పటి నుండి ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఈ రంగంలో సంపూర్ణ కథానాయకుడిగా మారింది, GPT మరియు BERT వంటి శక్తివంతమైన ముందస్తు శిక్షణా నమూనాలకు దారితీసింది.
ఆలోచన గొలుసు – ఆలోచించడానికి ఒక పద్ధతి
‘మాట్లాడటం’ మాత్రమే సరిపోదు. AGIకి కఠినమైన తార్కిక తార్కిక నైపుణ్యాలు కూడా అవసరం. నాల్గవ డ్రాగన్ బాల్, చైన్ ఆఫ్ థాట్ (CoT) సాంకేతికత, AIకి సమాధానాలను ఊహించడం కంటే సమస్యలను లోతుగా ఎలా విశ్లేషించాలో నేర్పుతుంది. అప్లికేషన్ సమస్యకు పరిష్కారం వలె CoT నమూనాను దశల వారీగా విశ్లేషించడానికి మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది, ఒక ‘ఆలోచనా పథాన్ని’ ఏర్పరుస్తుంది మరియు తరువాత స్పష్టమైన తుది సమాధానం ఇస్తుంది. Google మరియు ఇతర సంస్థల పరిశోధన CoT ప్రాంప్ట్‌లను ఉపయోగించే పెద్ద నమూనాలు బహుళ-దశల తార్కిక పనులలో గణనీయంగా మెరుగ్గా పనిచేస్తాయని చూపిస్తుంది, ఇది AI యొక్క తార్కిక సామర్థ్యాలకు బలమైన మద్దతును అందిస్తుంది.
నిపుణుల మిశ్రమం – నిపుణుల సమితి
నమూనా పారామితుల సంఖ్య పెరిగేకొద్దీ శిక్షణ మరియు నిర్వహణ ఖర్చులు కూడా చాలా భారంగా ఉంటాయి. ఈ సమయంలో ఐదవ డ్రాగన్ బాల్ – మిక్స్‌చర్ ఆఫ్ ఎక్స్‌పర్ట్స్ (MoE) ఆర్కిటెక్చర్ ఉద్భవించింది. ఈ నిర్మాణంలో ఒక నిర్దిష్ట పనిని నిర్వహించడంలో మంచి పేరున్న బహుళ చిన్న ‘నిపుణ నెట్‌వర్క్‌లకు’ శిక్షణ ఇవ్వడం జరుగుతుంది. ఒక కొత్త పని వచ్చినప్పుడు తెలివైన ‘గేటింగ్ నెట్‌వర్క్’ సమర్థవంతమైన ఆపరేషన్‌ను నిర్వహించడానికి అవసరమైన నిపుణులను మాత్రమే సక్రియం చేస్తుంది. ఈ విధంగా AI నమూనాలు ఆమోదయోగ్యమైన ఖర్చుతో భారీ స్థాయి మరియు శక్తివంతమైన పనితీరును సాధించగలవు.
MCP – సార్వత్రిక టూల్‌కిట్
AIని నిజమైన ‘నటుడిగా’ రూపొందించడానికి, అది సాధనాలను కాల్ చేయగలగాలి మరియు వెలుపలి ప్రపంచంతో కనెక్ట్ అవ్వగలగాలి. ఆరవ డ్రాగన్ బాల్ - మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP) AIకి ‘టూల్‌కిట్’ను జోడించే భావనను ప్రతిపాదిస్తుంది. సారాంశంలో ఇది AIని మరింత సంపన్నమైన విధులను సాధించడానికి ప్రామాణిక ఇంటర్‌ఫేస్‌ల ద్వారా బాహ్య సాధనాలను కాల్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. స్మార్ట్ వ్యక్తులకు అవసరమైన అన్ని సాధనాలను అందించడం లాంటిది, ఇది ఎప్పుడైనా సమాచారాన్ని కనుగొనడానికి మరియు పనులను నిర్వహించడానికి వారిని అనుమతిస్తుంది. నేటి తెలివైన ఏజెంట్లు (AIAgents) దీనిని ప్రతిబింబిస్తాయి, ఎందుకంటే రెస్టారెంట్‌లను బుక్ చేయడం, ప్రయాణాలను ప్లాన్ చేయడం మరియు డేటా విశ్లేషణ వంటి పనులకు AI సహాయపడుతుంది, ఇది నిస్సందేహంగా AI పురోగతిలో ఒక ముఖ్యమైన అడుగు.
VSI – భౌతిక అంతర్ దృష్టి మెదడు
మానవ సమాజంలో కలిసిపోవడానికి AI నిజమైన ప్రపంచాన్ని కూడా అర్థం చేసుకునే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉండాలి. ఏడవ డ్రాగన్ బాల్ - విజువల్ స్పేషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (VSI) సంబంధిత సాంకేతికతలు AIని భౌతిక నియమాలను అర్థం చేసుకునే ‘అంతర్ దృష్టి మెదడు’ కలిగి ఉండేలా చేయడానికి ప్రయత్నిస్తాయి. సరళంగా చెప్పాలంటే VSI అనేది AI కెమెరాలు లేదా సెన్సార్ల ద్వారా పొందిన దృశ్య సమాచారాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది వస్తువుల మధ్య సంబంధాలపై అవగాహనను మెరుగుపరుస్తుంది. స్వయంప్రతిపత్తమైన డ్రైవింగ్, తెలివైన రోబోట్‌లు మరియు వర్చువల్ రియాలిటీ వంటి సాంకేతికతలను గ్రహించడానికి ఇది పునాది. ఇది డిజిటల్ మేధస్సు మరియు భౌతిక వాస్తవికతను కలిపే ముఖ్యమైన వంతెన.
ఆహ్వానించే వేడుక
ఈ ఏడు ‘సాంకేతిక డ్రాగన్ బాల్స్’ కలిసి వచ్చినప్పుడు, AGI యొక్క రూపురేఖలు స్పష్టంగా కనిపించడం ప్రారంభమవుతుంది. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క బయోమిమెటిక్ నిర్మాణం, వెక్టర్ డేటాబేస్‌ల నుండి పొందిన భారీ జ్ఞానం, సమాచారంపై ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ అవగాహన, ఆలోచన గొలుసు సహాయంతో లోతైన ఆలోచన, మిశ్రమ నిపుణ నిర్మాణ ద్వారా సమర్థవంతమైన ఆపరేషన్, మరియు తరువాత బాహ్య సాధనాలతో పరస్పర చర్య చేయడానికి MCPతో కలపడం మరియు చివరకు దృశ్య ప్రాదేశిక మేధస్సును ఉపయోగించి భౌతిక ప్రపంచాన్ని అర్థం చేసుకోవడం ఊహించుకోండి. ఈ సాంకేతికతలన్నింటినీ కలపడం ద్వారా AGI డ్రాగన్ యొక్క కొత్త శకం వైపు అడుగులు వేయడానికి మనకు సహాయపడుతుంది.
న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల శక్తి
మానవ మెదడు యొక్క సామర్థ్యాలను ప్రతిబింబించే అన్వేషణ పెరుగుతున్న అధునాతన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల అభివృద్ధికి దారితీసింది. ఈ నెట్‌వర్క్‌లు అనుసంధానించబడిన నోడ్‌లు లేదా ‘న్యూరాన్లు’ కలిగి ఉంటాయి, ఇవి జీవ న్యూరాన్లు సంకేతాలను ప్రసారం చేసే విధానాన్ని అనుకరిస్తూ పొరలలో సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తాయి. ఈ నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క లోతు పొరల సంఖ్య, డేటా నుండి సంక్లిష్ట నమూనాలు మరియు సంబంధాలను నేర్చుకునే వాటి సామర్థ్యంలో కీలకమైన అంశం.
డీప్ లెర్నింగ్ అనేది డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించే మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపసమితి. ఇది చిత్రం గుర్తింపు, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు ప్రసంగ గుర్తింపుతో సహా వివిధ రంగాలలో అద్భుతమైన విజయాన్ని సాధించింది. ఉదాహరణకు, డీప్ లెర్నింగ్ ద్వారా శక్తిని పొందిన చిత్రం గుర్తింపు వ్యవస్థలు ఫోటోలలోని వస్తువులు మరియు దృశ్యాలను ఖచ్చితంగా గుర్తించగలవు. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ నమూనాలు మానవుల వంటి వచనాన్ని అర్థం చేసుకోవచ్చు మరియు ఉత్పత్తి చేయగలవు.
న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల విజయం పెద్ద డేటాసెట్‌ల లభ్యత, గణన శక్తిలో పురోగతి మరియు వినూత్న ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్‌లతో సహా అనేక ముఖ్య అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. విస్తారమైన డేటా నెట్‌వర్క్‌లను సంక్లిష్ట నమూనాలను నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, అయితే శక్తివంతమైన గణన అవస్థాపన డేటాను సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయడానికి వాటిని అనుమతిస్తుంది. స్టోకాస్టిక్ గ్రేడియంట్ డిసెంట్ వంటి ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్‌లు లోపాలను తగ్గించడానికి మరియు పనితీరును మెరుగుపరచడానికి నెట్‌వర్క్ పారామితులను చక్కగా ట్యూన్ చేస్తాయి.
వెక్టర్ డేటాబేస్‌ల పాత్ర
AI సిస్టమ్‌లు మరింత అధునాతనంగా మారడంతో సమర్థవంతమైన జ్ఞాన నిల్వ మరియు పునరుద్ధరణ విధానాల అవసరం చాలా అవసరం అవుతుంది. వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు సమాచారాన్ని నిర్వహించడానికి మరియు యాక్సెస్ చేయడానికి ఒక నవల విధానాన్ని అందించడం ద్వారా ఈ అవసరాన్ని పరిష్కరిస్తాయి. కీలకపద ఆధారిత శోధనలపై ఆధారపడే సాంప్రదాయ డేటాబేస్‌ల వలె కాకుండా వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు సంఖ్యా వెక్టర్‌లుగా సమాచారాన్ని సూచిస్తాయి, వివిధ భావనల మధ్య అర్థ సంబంధిత అర్థాన్ని మరియు సంబంధాలను సంగ్రహిస్తాయి.
ఈ వెక్టర్ ప్రాతినిధ్యం సారూప్యత ఆధారిత శోధనలను అనుమతిస్తుంది, ఇక్కడ సిస్టమ్ ఒక ప్రశ్నకు భావనాత్మకంగా సంబంధించిన సమాచారాన్ని తిరిగి పొందగలదు, ఖచ్చితమైన కీలకపదాలు లేనప్పటికీ. ఉదాహరణకు ‘ప్రయాణ గమ్యస్థానాల’ కోసం చేసిన శోధన ‘సెలవు స్థలాలు,’ ‘పర్యాటక ఆకర్షణలు’ మరియు ‘సెలవు గమ్యస్థానాలను’ కలిగి ఉన్న ఫలితాలను తిరిగి ఇవ్వవచ్చు. ఆ నిర్దిష్ట పదాలను ప్రశ్నకు స్పష్టంగా ఉపయోగించనప్పటికీ ఇలా జరుగుతుంది.
సిఫార్సు వ్యవస్థలు, కంటెంట్ పునరుద్ధరణ మరియు ప్రశ్నా సమాధానం వంటి అనువర్తనాల్లో వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడతాయి. సిఫార్సు వ్యవస్థలలో అవి వినియోగదారు యొక్క గత ప్రాధాన్యతలకు సమానమైన వస్తువులను గుర్తించగలవు. ఇది వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సులను అందిస్తుంది. కంటెంట్ పునరుద్ధరణలో అవి వాటి అర్థ సంబంధిత కంటెంట్ ఆధారంగా సంబంధిత పత్రాలు మరియు కథనాలను బహిర్గతం చేయగలవు. ప్రశ్నా సమాధానంలో అవి ఒక ప్రశ్న యొక్క అర్థాన్ని అర్థం చేసుకోగలవు మరియు ఒక జ్ఞాన స్థావరం నుండి అత్యంత సంబంధిత సమాధానాలను తిరిగి పొందగలవు.
ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లు మరియు శ్రద్ధ విధానం
మానవ భాషను అర్థం చేసుకునే మరియు ఉత్పత్తి చేసే సామర్థ్యం మేధస్సు యొక్క ముఖ్య లక్షణం. ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లు విప్లవాత్మక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్ సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ రంగంలో గణనీయమైన పురోగతిని సాధించాయి. ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ యొక్క గుండె వద్ద శ్రద్ధ విధానం ఉంది. ఇది పదాల క్రమాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు ఇన్‌పుట్ యొక్క అత్యంత సంబంధిత భాగాలపై దృష్టి పెట్టడానికి నమూనాను అనుమతిస్తుంది.
శ్రద్ధ విధానం పదాల మధ్య సుదూర ఆధారపడటాన్ని సంగ్రహించడానికి నమూనాను అనుమతిస్తుంది. ఒక వాక్యం యొక్క సందర్భం మరియు అర్థాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి ఇది చాలా అవసరం. ఉదాహరణకు ‘పిల్లి చాపపై కూర్చుంది’ అనే వాక్యాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు ‘పిల్లి’ మరియు ‘చాప’ సంబంధితమైనవని అర్థం చేసుకోవడానికి శ్రద్ధ విధానం నమూనాకు సహాయపడుతుంది. ఇతర పదాల ద్వారా వేరు చేయబడినప్పటికీ ఇలా జరుగుతుంది.
యంత్ర అనువాదం, వచన సారాంశం మరియు ప్రశ్నా సమాధానంతో సహా వివిధ సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పనులలో ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లు అత్యాధునిక ఫలితాలను సాధించాయి. GPT (జనరేటివ్ ప్రీ-ట్రెయిన్డ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్) మరియు BERT (బైడైరెక్షనల్ ఎన్కోడర్ రిప్రజెంటేషన్స్ ఫ్రమ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్స్) వంటి నమూనాలు పొందికైన మరియు సందర్భోచితంగా సంబంధిత వచనాన్ని ఉత్పత్తి చేయడానికి అద్భుతమైన సామర్థ్యాలను ప్రదర్శించాయి.
ఆలోచన తార్కికం యొక్క గొలుసు
ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లు భాషను అర్థం చేసుకోవడంలో మరియు ఉత్పత్తి చేయడంలో రాణిస్తున్నప్పటికీ సంక్లిష్టమైన తార్కిక పనులను నిర్వహించే సామర్థ్యం వాటికి తరచుగా ఉండదు. ఆలోచన తార్కికం యొక్క గొలుసు (CoT) అనేది చిన్న మరియు నిర్వహించదగిన దశలుగా సమస్యలను విడదీయడానికి వాటిని ప్రోత్సహించడం ద్వారా పెద్ద భాషా నమూనాల యొక్క తార్కిక సామర్థ్యాలను మెరుగుపరిచే ఒక సాంకేతికత.
CoT తార్కికంలో తుది సమాధానాన్ని అందించడం కంటే దాని తార్కిక ప్రక్రియను స్పష్టంగా చూపించడానికి నమూనాను ప్రేరేపించడం ఉంటుంది. ఉదాహరణకు ఒక గణిత ప్రశ్న అడిగినప్పుడు సంబంధిత సూత్రాలను మొదట పేర్కొనమని ఆపై ఆ సూత్రాలను వర్తింపజేయడంలో ఉన్న దశలను చూపించమని మరియు చివరకు సమాధానాన్ని అందించమని నమూనాను ప్రేరేపించవచ్చు.
దాని తార్కిక ప్రక్రియను స్పష్టంగా చూపించడం ద్వారా నమూనా లోపాలను గుర్తించడానికి మరియు సరిచేయడానికి మెరుగ్గా ఉంటుంది, ఇది మరింత ఖచ్చితమైన మరియు విశ్వసనీయ ఫలితాలకు దారితీస్తుంది. అంకగణిత తార్కికం, తార్కిక తార్కికం మరియు సాధారణ జ్ఞాన తార్కికంతో సహా అనేక రకాల తార్కిక పనులపై పెద్ద భాషా నమూనాల పనితీరును మెరుగుపరచడానికి CoT తార్కికం చూపబడింది.
నిపుణుల మిశ్రమం
నమూనాలు పెద్దవి మరియు మరింత సంక్లిష్టంగా మారడంతో వాటికి శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు వాటిని అమలు చేయడం మరింత సవాలుగా మారుతుంది. నిపుణుల మిశ్రమం (MoE) అనేది ఒక పెద్ద నమూనాను బహుళ చిన్న ‘నిపుణ’ నమూనాలుగా విభజించడం ద్వారా ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించే ఒక నిర్మాణం. ప్రతి నమూనా ఒక నిర్దిష్ట పని లేదా డొమైన్‌లో ప్రత్యేకత కలిగి ఉంటుంది.
ఒక కొత్త ఇన్‌పుట్ అందించినప్పుడు ‘గేటింగ్ నెట్‌వర్క్’ ఇన్‌పుట్‌ను ప్రాసెస్ చేయడానికి అత్యంత సంబంధిత నిపుణులను ఎంచుకుంటుంది. ఇది ఇన్‌పుట్ యొక్క అత్యంత సంబంధిత భాగాలపై దాని గణన వనరులను కేంద్రీకరించడానికి నమూనాను అనుమతిస్తుంది, ఇది మెరుగైన సామర్థ్యం మరియు పనితీరుకు దారితీస్తుంది.
MoE నిర్మాణాలు బిలియన్లు లేదా ట్రిలియన్ల కొద్దీ పారామితులతో చాలా పెద్ద నమూనాలకు స్కేల్ చేయబడి చూపబడ్డాయి. ఈ భారీ నమూనాలు వివిధ పనులలో అత్యాధునిక ఫలితాలను సాధించాయి. ఇది పంపిణీ చేయబడిన గణన మరియు ప్రత్యేకత యొక్క శక్తిని ప్రదర్శిస్తుంది.
మోడల్ సందర్భ ప్రోటోకాల్
AIని నిజంగా నిజ ప్రపంచంలోకి చేర్చడానికి ఇది బాహ్య సాధనాలు మరియు సేవలతో సంకర్షణ చెందగలగాలి. మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP) అనేది AI నమూనాలను ప్రామాణిక మరియు నియంత్రిత పద్ధతిలో బాహ్య సాధనాలను యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి అనుమతించే ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్.
MCP అనేది AI నమూనాలను కనుగొనడానికి మరియు బాహ్య సాధనాలతో సంకర్షణ చెందడానికి అనుమతించే ప్రోటోకాల్‌లు మరియు ఇంటర్‌ఫేస్‌ల సమితిని నిర్వచిస్తుంది. ఇది నమూనాలు వెబ్ నుండి సమాచారాన్ని యాక్సెస్ చేయడం, భౌతిక పరికరాలను నియంత్రించడం మరియు ఇతర సాఫ్ట్‌వేర్ అనువర్తనాలతో సంకర్షణ చెందడం వంటి అనేక పనులను చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
AI నమూనాలకు బాహ్య సాధనాలకు ప్రాప్యతను అందించడం ద్వారా MCP వాటిని నిజ ప్రపంచంతో సంకర్షణ అవసరమయ్యే సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి శక్తినిస్తుంది. ఇది రోబోటిక్స్, ఆటోమేషన్ మరియు మానవ-కంప్యూటర్ పరస్పర చర్య వంటి రంగాలలో AI కోసం కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది.
విజువల్ స్పేషియల్ ఇంటెలిజెన్స్
భౌతిక ప్రపంచాన్ని అర్థం చేసుకోవడం మేధస్సు యొక్క కీలక అంశం. విజువల్ స్పేషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (VSI) అనేది AI నమూనాలను ప్రపంచంలోని దృశ్య మరియు ప్రాదేశిక అంశాల గురించి గ్రహించడానికి, అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు తార్కికం చేయడానికి వీలు కల్పించడంపై దృష్టి సారించే ఒక క్షేత్రం.
VSIలో వస్తువు గుర్తింపు, దృశ్య అవగాహన మరియు ప్రాదేశిక తార్కికం వంటి సాంకేతికతలు ఉన్నాయి. వస్తువు గుర్తింపు AI నమూనాలను చిత్రాలు మరియు వీడియోలలోని వస్తువులను గుర్తించడానికి మరియు వర్గీకరించడానికి అనుమతిస్తుంది. దృశ్య అవగాహన వస్తువుల మధ్య సంబంధాలను మరియు ఒక దృశ్యం యొక్క మొత్తం సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి వాటిని అనుమతిస్తుంది. ప్రాదేశిక తార్కికం వాటి పరిమాణం, ఆకారం మరియు స్థానం వంటి వస్తువుల యొక్క ప్రాదేశిక లక్షణాల గురించి మరియు వాటి సంబంధాల గురించి తార్కికం చేయడానికి వాటిని అనుమతిస్తుంది.
స్వయంప్రతిపత్తమైన డ్రైవింగ్, రోబోటిక్స్ మరియు ఆగ్మెంటెడ్ రియాలిటీ వంటి అనువర్తనాలకు VSI చాలా అవసరం. స్వయంప్రతిపత్తమైన డ్రైవింగ్‌లో ఇది వాహనాలను వాటి పరిసరాలను గ్రహించడానికి మరియు నావిగేట్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. రోబోటిక్స్‌లో ఇది రోబోట్‌లను వస్తువులను మార్చడానికి మరియు వాటి పరిసరాలతో సంకర్షణ చెందడానికి అనుమతిస్తుంది. ఆగ్మెంటెడ్ రియాలిటీలో ఇది వర్చువల్ వస్తువులను నిజ ప్రపంచంలోకి సజావుగా విలీనం చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ఈ ఏడు సాంకేతికతల కలయిక - న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు, వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు, ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లు, ఆలోచన తార్కికం యొక్క గొలుసు, నిపుణుల మిశ్రమం, మోడల్ సందర్భ ప్రోటోకాల్ మరియు విజువల్ స్పేషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ - కృత్రిమ సాధారణ మేధస్సును సాధించడానికి ఒక ముఖ్యమైన అడుగును సూచిస్తుంది. సవాళ్లు ఉన్నప్పటికీ ఇటీవలి సంవత్సరాలలో చేసిన పురోగతి కాదనలేనిది. ఇది AI నిజంగా మానవుల మాదిరిగానే ప్రపంచాన్ని అర్థం చేసుకోగల, తార్కిస్తగల మరియు సంకర్షణ చెందగల భవిష్యత్తుకు మనల్ని దగ్గర చేస్తుంది.