बड़े भाषा मॉडल जटिल तर्क कार्यों से निपट सकते हैं, लेकिन वे हमेशा इसे सही नहीं करते हैं। तर्क श्रृंखला में प्रत्येक चरण को सत्यापित करना मूल्यवान है, फिर भी वर्तमान सत्यापन विधियां भारी कीमत के साथ आती हैं - या तो कम्प्यूटेशनल संसाधनों, मानव एनोटेशन प्रयास, या दोनों में।
सत्यापन बाधा
जब कोई एलएलएम गणित की समस्या हल करता है या बहु-चरणीय विश्लेषण करता है, तो कोई भी व्यक्तिगत कदम त्रुटिपूर्ण हो सकता है। प्रक्रिया पुरस्कार मॉडल (पीआरएम) प्रत्येक तर्क चरण की शुद्धता का मूल्यांकन करते हुए एक समाधान के रूप में उभरे हैं। हालाँकि, इन सत्यापनकर्ताओं को आम तौर पर पर्याप्त संसाधनों की आवश्यकता होती है: बड़े मॉडल आकार, मानव या मॉडल-जनित लेबल के साथ व्यापक प्रशिक्षण डेटा, और अनुमान के समय महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल ओवरहेड।
यह एक विरोधाभास पैदा करता है: हमें एलएलएम तर्क पर भरोसा करने के लिए सत्यापन की आवश्यकता है, लेकिन सत्यापन स्वयं एक संसाधन-गहन ऑपरेशन बन जाता है।
अनिश्चितता प्रमुख: भीतर से हल्का सत्यापन
अनिश्चितता प्रमुख (यूहेड्स) मौलिक रूप से अलग दृष्टिकोण अपनाते हैं। तर्क को सत्यापित करने के लिए एक अलग बड़े मॉडल का निर्माण करने के बजाय, वे छोटे ट्रांसफार्मर हेड जोड़ते हैं - लगभग 10 मिलियन पैरामीटर या उससे कम - जो जमे हुए एलएलएम के आंतरिक राज्यों में टैप करते हैं क्योंकि यह इसकी तर्क श्रृंखला उत्पन्न करता है।
मुख्य अंतर्दृष्टि यह है कि एलएलएम के आंतरिक अभ्यावेदन में पहले से ही अनिश्चितता के बारे में संकेत हैं। यूहेड्स इन संकेतों को पढ़ना सीखते हैं और अनुमान लगाते हैं कि कब तर्कपूर्ण कदम गलत होने की संभावना है, आधार मॉडल को फिर से प्रशिक्षित या संशोधित करने की आवश्यकता के बिना।
महँगे लेबल के बिना प्रशिक्षण
यूहेड्स को दो कुशल तरीकों से प्रशिक्षित किया जा सकता है:
स्व-पर्यवेक्षण: मॉडल अपने स्वयं के तर्क चरणों का मूल्यांकन करता है, बाहरी लेबल के बजाय परिणामों के आधार पर त्रुटियों से जुड़े पैटर्न को पहचानना सीखता है।
ज्ञान आसवन: एक बड़ा, अधिक सक्षम एलएलएम पर्यवेक्षण प्रदान करता है, लेकिन केवल प्रशिक्षण के दौरान - हल्के यूहेड्स स्वतंत्र रूप से काम कर सकते हैं।
दोनों दृष्टिकोण मजबूत प्रदर्शन प्राप्त करते हुए महंगे मानव एनोटेशन की आवश्यकता से बचते हैं।
कम में अधिक करना
परिणाम आश्चर्यजनक हैं: ये कॉम्पैक्ट सत्यापनकर्ता तर्क संबंधी त्रुटियों का पता लगाने में बहुत बड़े मॉडलों के प्रदर्शन से मेल खाते हैं या उससे भी आगे निकल जाते हैं। यह एक महत्वपूर्ण दक्षता लाभ का प्रतिनिधित्व करता है - मापदंडों और कम्प्यूटेशनल लागत के एक अंश के साथ तुलनीय सत्यापन गुणवत्ता प्राप्त करना।
व्यावहारिक विश्वसनीयता
चरण-दर-चरण सत्यापन को हल्का और सुलभ बनाकर, अनिश्चितता प्रमुख हमें उत्पादन सेटिंग्स में विश्वसनीय एलएलएम तर्क के करीब ले जाते हैं। सत्यापन और दक्षता के बीच चयन करने के बजाय, सिस्टम में दोनों त्रुटियां हो सकती हैं - क्योंकि वे ओवरहेड के बिना होती हैं जो कई वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए सत्यापन को अव्यावहारिक बनाती हैं।
ऐसे युग में जहां एलएलएम को उच्च-जोखिम वाले परिदृश्यों में तेजी से तैनात किया जा रहा है, कुशल सत्यापन सिर्फ एक अच्छा काम नहीं है - यह भरोसेमंद एआई के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा है।
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