ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಚಿಕಾಗೋ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಹಭಾಗಿತ್ವ
ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಜ್ಞರ ಒಂದು ತಂಡ, ಚಿಕಾಗೋ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಂಶೋಧಕರೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿ, ವಿಶಾಲ ಭಾಷಾ મોડೆಲ್ಗಳು (LLM) ನಡುವಿನ ಸಂವಹನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಲು ಹೊಸ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ. ಈ ಅನನ್ಯ ಯೋಜನೆಯು ವಿದೇಶಿ LLM ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಹಾಗೂ ವಿಶ್ವವಿಖ್ಯಾತ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉದಯಕ್ಕಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಡ್ರಾಯಡ್ಸ್ಪೀಕ್: ಒಂದು ನವೋಪಾಯದ язык
ಡ್ರಾಯಡ್ಸ್ಪೀಕ್ ಎಂಬ ಭಾಷೆಯ ಸೃಷ್ಠಿ, LLMಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಮಾನವರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ಭಾಷೆಯಾದ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಇದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಈ ವಿಧಾನವು ಮಾನವೀಯ ವಿನಿಮಯಕ್ಕಾಗಿ ಸಮರ್ಥವಾದರೂ, LLMಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರಿಹಾರವಲ್ಲ ಎಂದು ಗಮನಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಕಾರಣದಿಂದ, LLMಗಳಿಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಬಲವಾದ ಮತ್ತು ಸುಗಮವಾದ ವಿನಿಮಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅವರು ರೂಪಿಸಿದ್ದಾಳೆ.
ಡ್ರಾಯ್ಡ್ಸ್ಪೀಕ್ ಅವರ ಗಣಿತೀಯ ತತ್ವಗಳು
ಡ್ರಾಯ್ಡ್ಸ್ಪೀಕ್ವು LLMಗಳ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಆಧಾರಿತವಾಗಿರುವ ಗಣಿತೀಯ ಭಾಷೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅಡಿಗಟ್ಟಿದೆ. ಶ್ರೇಷ್ಟತೆಯು ತನಿಖೆಯನ್ನು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿರುವ ರೊಬೋಟ್ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರೇರಣೆಯ ಮೇಲೆ, ಈ ಹೊಸ ಭಾಷೆ LLMಗಳಿಗೆ ತಾವು ಉತ್ಪಾದಿಸಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪ್ರಕಟಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಅವರ ತಾರತಮ್ಯದ ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಈ ಸಮವಹನ ಛೇರು ಪುಸ್ತಕವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಭಾಗವಹಿಸಲು ಅನುಕೂಲವಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಹೊಸತನವು ಟೆಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಇರುವ ಎರಡು LLMಗಳ ನಡುವಿನ ವಿನಿಮಯವನ್ನು ಶ್ರೇಷ್ಟವಾಗಿ ಕದನಗೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಡ್ರಾಯ್ಡ್ಸ್ಪೀಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ 2,78ಗಣಿತದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗದ ಸಂವಹನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಹೆಚ್ಚಲು ಸರ್ಕಾರಿ ಆದಿಕಾರವು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕಟ್ಟಣೆಗಳ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ abakrinya ಶ್ರೇಷ್ಟತೆ.
ಮಾದರಿಯ ಸಮಾನಾಂತರ ಅಗತ್ಯಗಳು
ಡ್ರಾಯ್ಡ್ಸ್ಪೀಕ್ನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡವು ಚರ್ಚೆಯ ಎರಡೂ ಅಂತ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯ LLM ಬಳಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಿದೆ. ಇದರಿಂದ ಸುಧಾರಣೆಗಾಗಿ ಗಣಿತೀಯ ವೆಬ್ ಅನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಅಧ್ಯಕ್ಷತೆ, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಈ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಮ್ಮ ಬಾಬಾಗಳಿಗೆ ಸಂವಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.ಹ್ನುಮಾನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಲ್ಲಿ, ಹೀಗಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಅಗತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಿದೆ.
ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತಗಳು ಮತ್ತು ಇಳಿವಾಣ ಭವಿಷ್ಯಗಳು
ಡ್ರಾಯಡ್ಸ್ಪೀಕನ ಸಮಾನ್ಯತೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಷ್ಟವಾಗಿ ಕುರಿತಂತೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಹೊಸ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆಯೇ, ಕ್ಷಣಿಕವಾಗಿ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವೆ. ಈ ವಿಶೇಷ ಭಾಷೆ LLMಗಳಿಗೆ ನಡುವಿನ ಹಿಂದಿನ ಆಟದ ಕಟ್ಟಣೆಗಳನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು, ಅವರ ಮನೋಗತಿಲ್ಲದಿರುವುದನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ, ಇತರ ಆದಮೂಲಗಳ ಬಿಪಾರೇನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಾದಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತವು LLMಗಳಿಗೆ ಬ್ರಮಯಿಸಿದ್ದರಿಂದ, ಜಾಗತಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತವೆ.
LLMಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನದಲ್ಲಿ ಒಂದು ತಿರುವು ಡ್ರಾಯಡ್ಸ್ಪೀನ್ ಒದಗಿಸಿದ ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಮೂಲಕ ಗೋಚರಿಸುತ್ತವೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಈ ಭಾಷೆಯ ಕರಾವಳಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಬಲವಾದ ಸಹಾಯವನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದರ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ವಿಭಜಿತವಾಗಿವೆ.
ಬಳಕೆದಾರರ ಅಪರ್ಯಾಯ
ಡ್ರಾಯಡ್ಸ್ಕೀಕ್ ಏನು?
ಡ್ರಾಯ್ಡ್ಸ್ಪೀಕ ಒಂದು ಹೊಸ ಭಾಷೆ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಹ್ಯೂಕಮ್ ಕಂಪನಿಯ ಶಿಕ್ಷಕರೊಂದಿಗೆ ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಚಿಕಾಗೋ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ತಂಡದಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧೀಕೃತವಾಗಿದೆ, ಇದು LLMಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಈ ಸಂವಹನವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ಗಣಿತೀಯ ಭಾಷೆಯ ಮೇಲೆ ಅರಣ್ಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
LLMಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಭಾಷೆ ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಅಗತ್ಯವೇನು?
LLMಗಳು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ ವಿನಿಮಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಯಾವಾಗಲೂ ಪರಸ್ಪರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಲು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನವಲ್ಲ. ಡ್ರಾಯಡ್ಸ್ಪೀಕ ಈ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂವಹನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಮಯವನ್ನು ಇಳಿಸುವ ಮೂಲಕ.
ಡ್ರಾಯಡ್ಸ್ಪೀಕ LLMಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ?
ಡ್ರಾಯ್ಡ್ಸ್ಪೀಕ ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, LLMಗಳು ಕೇವಲ ಮಾದರಿತ ಮಾಡಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಇದು 2,78ಗಣಿತ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಸಂವಹನವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಡ್ರಾಯಡ್ಸ್ಪೀಕ್ ಬಳಸುವುದರಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಲಾಭ ಯಾವುದು?
ಡ್ರಾಯಡ್ಸ್ಪೀಕ್ ಮಾಹಿತಿ ವಿನಿಮಯದಲ್ಲಿ ಬಿಡುವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕೆಲಸವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು AI ಆಧಾರಿತ ಮಾಡುವ ವೈವಿಧ್ಯಮ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಉಲ್ಲೇಖ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೋಸ್ಕರ ಸದಭಿಮುಡುತ್ತದೆ.
LLMಗಳು ಡ್ರಾಯಡ್ಸ್ಪೀಲ್ಕ್ ಜೊತೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯ LLM ಬಳಸಬೇಕು ಏನು?
ಹೌದು, ಉತ್ತಮ ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ, LLMಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಕಾರಕವಾಗಿದೆ. ಇದರಿಂದ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಸುಧಾರಣೆಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ.
ಡ್ರಾಯಡ್ಸ್ಪೀಕ್ ಹೇಗೆ ಕಾಲಮಾನದೊಡನೆ ಬದಲಾಗಬಹುದು?
ಮಾನವ ಭಾಷೆಗಳಂತೆ, ಡ್ರಾಯ್ಡ್ಸ್ಪೀಕ್ ಬದಲಾಗುವ ಮತ್ತು ಅಪ array ಬಗೆಗಿನ ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಾಗ, ಇದು LLMಗಳ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಹಕ್ಕು ಮತ್ತು ಅಗತಿಗಳಿಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಡ್ರಾಯಡ್ಸ್ಪೀಕ್ನು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲೆ ಸಾಧ್ಯವಾದ ಪರಿಣಾಮವೇನು?
ಡ್ರಾಯಡ್ಸ್ಪೀಕ್ ವಿಭಿನ್ನ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸಹಾಯವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತೇನೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹವಾಮಾನ ಅಥವಾ ಆರ್ಥಿಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ವೇಗ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ.
ಡ್ರಾಯಡ್ಸ್ಪೀಕ್ ಕುರಿತು ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲೆಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿದೆ?
ಡ್ರಾಯಡ್ಸ್ಪೀಕ್ ಕುರಿತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆ ಆರ್ಕ್ವಿವ್ ಯ ಪ್ರೀಪ್ರಿಂಟಿಂಗ್ ಸರ್ವರ್ನಲ್ಲಿ 2024ರ ನವೆಂಬರ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಯಿತು, ಈ ತಂಡದ ಮೂಲಕ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಕಲನಗಳು ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕೆಲಸಗಳ ಮಾಹಿತಿ.
