Велики језички модели (захваљујући којима ћаскате са Geminijem или ChatGPT-јем) почињу да показују неке мање пожељне особине, односно да "превише размишљају" прије одговора.
Напредни модели резоновања, као што су OpenAI о1 или DeepSeek Р1, тренирани су да преиспитују сопствену логику и провјеравају одговоре. Међутим, ако овај процес предуго траје, квалитет генерисаних одговора почиње да опада.
"Што дуже размишља, већа је вјероватноћа да ће погријешити јер се заглави", рекао је за "Бизнис инсајдер" Џаред Квинси Дејвис, оснивач и извршни директор компаније Foundry.
Он је то упоредио са студентом који на испиту проведе три сата радећи само прво питање, заглављујући се у зачараном кругу "прекомјерног размишљања".
Давис је, заједно са истраживачима из компанија Nvidia, Google, IBM, MIT, Stanford, DataBricks и других, представио open-source оквир под називом Ember, за који се вјерује да најављује сљедећу фазу развоја великих језичких модела.
Не мисле сви овако
Има и оних који мисле другачије - недавно су стручњаци, укључујући Џенсена Хванга, истицали да ће модели којима је потребно више времена за промишљенији одговор представљати будућност побољшања перформанси.
Ипак, Ember тим организује цијелу структуру око концепта са којим Дејвис и други АИ истраживачи експериментишу већ мјесецима - сам Дејвис је, прије девет мјесеци, описао свој метод "позивања" ChatGPT 4 да више пута одговори на исто питање и бирања најбољег одговора.
Сада, Emberovi истраживачи унапређују ову методу, замишљајући сложене системе у којима би свако питање или задатак позивало мрежу различитих модела, са различитим временима "размишљања" оптимизованим за сваки модел и свако питање.
Убудуће, модел бира вас
Док се људима који превише размишљају савјетује да проблеме подијеле на мање дијелове, Ember полази од сличне теорије, али се ту сличност углавном завршава.
Тренутно, корисници бирају модел (нпр. ChatGPT 4) путем падајућег менија. Давис вјерује да то неће дуго потрајати јер компаније које се баве вјештачком интелигенцијом теже бољим резултатима користећи сложеније стратегије усмјеравања питања кроз различите моделе са различитим бројем и трајањем "позива".
Давис објашњава да би умјесто милион позива могло бити ријеч о трилионским или квадрилионским позивима, те да ће бити потребно сортирати те позиве и бирати одговарајуће моделе и упите за сваки од њих (нпр. GPT 4, GPT 3, Anthropic, Gemini, DeepSeek).
Ово представља размишљање у више димензија од једноставног "питања и одговора" какве познајемо, и биће посебно важно у ери АИ агената који обављају задатке без људске интервенције. Дејвис је ове сложене АИ системе упоредио са хемијским инжењерством, наглашавајући да је ријеч о новој науци.
.webp)
