Следующая революция в области искусственного интеллекта — автономные динамические большие языковые модели

Можно ли сделать статические трансформаторы динамическими?

Трансформаторы обучаются на всей совокупности видимых данных Интернета.

Это помогает им изучать статистические свойства данных, полученных от человека, и позволяет им с невероятной точностью создавать данные, аналогичные данным, полученным от человека.

Но это все?

Можем ли мы их улучшить?

Сделать их более человечными?

Заставьте их еще ближе подойти к ИИОН.

Такой способ есть.

Добро пожаловать в Autonomous Dynamic Large Language Models — следующую революционную революцию в области искусственного интеллекта!

У человеческого мозга есть несколько особенностей, которых нет у трансформеров.

Постоянный рост, адаптация, автономность и самообучение.

Если бы мы придали такие возможности моделям на основе трансформаторов, какой был бы результат?

Автономные динамические большие языковые модели — грядущая революция в области искусственного интеллекта

Динамичный LLM обладал бы способностями, к которым статические LLM даже не могли бы приблизиться.

Первая мысль — о том, как многому этот магистр права мог бы научиться, как многому мог бы научиться и стать по-настоящему автономным.

Это тревожный сигнал, если таковой вообще существует.

Но для смелых сердцем есть новый алгоритм, который действительно может создать такую ​​систему!

Постоянно обучается, постоянно растет в размерах (как нейроны, так и вложения) и настолько же индивидуален, как и представленные ему данные!

Новый алгоритм для непрерывно обучаемой, непрерывно растущей большой языковой модели

Мы могли бы разработать такую ​​модель с нуля с помощью этого совершенно нового алгоритма:

1. Инициализация модели трансформатора:

   Начните с базовой архитектуры трансформатора, которая поддерживает динамическое наращивание слоев и встраиваний.

2. Настройка конвейера данных:

   Создайте надежную систему управления данными для эффективной обработки входящих потоков данных.

3. Внедрить онлайн-обучение:

   Дайте модели возможность постоянно обновлять свои веса по мере поступления новых данных, что позволит осуществлять адаптацию в режиме реального времени.

4. Используйте мини-партии:

   Обрабатывайте входящие данные мини-пакетами, чтобы обеспечить поэтапное обновление и эффективное обучение.

5. Интеграция механизмов обратной связи:

   Разработайте систему для оценки эффективности модели и обеспечения обратной связи для внесения корректировок как в процессе обучения, так и в процессе вывода.

6. Включить воспроизведение памяти:

   Сохраняйте прошлый опыт и периодически возвращайтесь к нему, чтобы сохранить знания и не забыть их.

7. Применить методы регуляризации:

   Используйте такие методы, как упругая консолидация веса, чтобы защитить важные параметры от катастрофического забывания.

8. Включить динамический рост слоев:

   Позвольте модели добавлять новые слои-трансформаторы или нейроны по мере необходимости в зависимости от сложности входящих данных.

9. Используйте трансферное обучение:

   Используйте предварительно обученные веса из аналогичных задач, чтобы ускорить адаптацию к новым данным и задачам.

10. Реализовать обнаружение дрейфа концепции:

    Отслеживайте существенные изменения в распределении данных и соответствующим образом инициируйте обновления модели.

11. Использовать контекстные метаданные:

    Включите метки задач или метаданные, чтобы информировать модель о контексте новых данных для улучшения обучения.

12. Регулярно оценивайте производительность:

    Оцените эффективность модели как при решении новых, так и старых задач, используя соответствующие оценочные показатели.

13. Отрегулируйте скорость забывания:

    Динамически изменяйте скорость забывания в зависимости от важности прошлых задач и текущих потребностей в обучении.

14. Внедрение метаобучения:

    Дайте модели возможность быстро научиться выполнять новые задачи, повысив ее адаптивность.

15. Установить процедуры технического обслуживания:

    Контролировать рост модели, ее эффективность и соблюдение этических стандартов, обеспечивая постоянное совершенствование.

В этом алгоритме изложен структурированный подход к разработке непрерывно обучающейся и постоянно растущей модели LLM, которая эффективно сочетает обучение и вывод, адаптируясь к новой информации.

Более подробная информация для технически подкованных

1. Инициализация динамической архитектуры:

   Начните с архитектуры трансформатора, которая позволяет динамически добавлять слои и нейроны в зависимости от сложности входящих данных.

2. Прием данных в реальном времени:

   Создайте надежный конвейер для приема данных в режиме реального времени из различных источников, включая текст, изображения и данные датчиков.

3. Механизм непрерывного обучения:

   Внедрить подход онлайн-обучения, который позволит модели непрерывно обновлять свои параметры по мере поступления новых данных без необходимости полной переподготовки.

4. Адаптивное пространство для встраивания:

   Разработайте пространство для встраивания, которое может динамически расширяться для размещения новых концепций и взаимосвязей, полученных из входящих данных.

5. Интеграция цикла обратной связи:

   Создать механизм обратной связи, который оценивает прогнозы и эффективность модели, позволяя вносить коррективы на основе реальных результатов.

6. Система управления памятью:

   Внедрите систему памяти, которая сохраняет важный прошлый опыт, отбрасывая ненужные данные, чтобы предотвратить переобучение и обеспечить сохранение знаний.

7. Протокол самооценки:

   Разработайте протоколы, позволяющие модели оценивать свою эффективность, выявлять слабые места и запускать процессы самокоррекции.

8. Обработка многомодального ввода:

   Убедитесь, что модель может обрабатывать и интегрировать многомодальные входные данные (текст, изображения, аудио) для улучшения понимания и контекстной осведомленности.

9. Иерархическая структура обучения:

   Используйте иерархический подход к обучению, при котором сначала изучаются низкоуровневые функции, а затем более сложные взаимосвязи и абстракции.

10. Обнаружение дрейфа концепции:

    Внедрить механизмы обнаружения сдвигов в распределении данных (дрейфа концепций), позволяющие модели соответствующим образом адаптировать свои стратегии обучения.

11. Тонкая настройка для конкретных задач:

    Позволяет выполнять тонкую настройку модели под конкретные задачи на основе контекста входящих данных, оптимизируя производительность для различных приложений.

12. Объяснимые методы ИИ:

    Интегрируйте объяснимые методы ИИ, чтобы обеспечить прозрачность процессов принятия решений, гарантируя, что действия модели будут понятны и заслуживают доверия.

13. Безопасность и соблюдение этических норм:

    Установить руководящие принципы по соблюдению норм безопасности и этики, гарантируя, что модель будет работать в рамках приемлемых параметров и соответствовать человеческим ценностям.

14. Оптимизация ресурсов:

    Оптимизируйте вычислительные ресурсы, используя такие методы, как вычисления с низкой точностью, отсечение и эффективные механизмы внимания для повышения производительности.

15. Масштабируемая структура развертывания:

    Создайте структуру развертывания, которая позволит легко масштабировать модель на разных платформах и в разных средах, обеспечивая адаптируемость к различным вариантам использования.

В этом алгоритме изложен комплексный подход к разработке полностью автономной системы-трансформатора, способной к непрерывному обучению, динамическому росту и эффективной интеграции процессов обучения и вывода.

Требования к оборудованию и ресурсам

Требования к оборудованию

Оборудование для обучения

• Огромный кластер передовых ускорителей искусственного интеллекта, таких как NVIDIA H100
• Более 1000 графических процессоров с высокоскоростной памятью HBM3
• Общая стоимость учебного оборудования: 200–500 млн долларов США и более

Аппаратное обеспечение вывода

• Высокораспределенная система серверов с новейшими чипами искусственного интеллекта
• 100 000+ NVIDIA H100 или специализированных ИИ-микросхем ASIC
• Стоимость оборудования для вывода: 100–300 млн долларов США и более

Память

• Сотни ТБ высокоскоростной памяти HBM3 DRAM для загрузки модели параметров 10T+
• Агрессивное использование параллелизма моделей и квантования весов для уменьшения объема памяти

Питание и охлаждение

• Десятки мегаватт потребляемой мощности
• Огромная инфраструктура жидкостного охлаждения с промышленными чиллерами и градирнями

Расходы на программное обеспечение и разработку

Архитектура модели

• Очень гибкая и масштабируемая архитектура, поддерживающая экстремальный рост
• Непрерывное обучение с онлайн-обновлением и возможностями метаобучения
• Расширенная обработка мультимодального ввода (текст, изображения, видео, аудио, датчики, робототехника)
• Сложные циклы обратной связи с подкреплением для взаимодействия в реальном мире
• Управление долговременной памятью с помощью систем эпизодической и семантической памяти
• Иерархическое обучение от низкоуровневых функций до высокоуровневой абстракции и рассуждений
• Развитое самосознание и метапознание для мониторинга и улучшения собственной эффективности
• Современный объяснимый ИИ и причинно-следственные связи для прозрачности
• Надежные этические принципы и гарантии соответствия ценностям

Стоимость разработки

• Команда из более чем 100 исследователей, инженеров и экспертов в области ИИ мирового уровня
• Расходы на НИОКР: 100–500 млн долларов США и более

Общая предполагаемая стоимость

• Тренировочное оборудование: 200–500 млн долларов США и более

• Аппаратное обеспечение для вывода: 100–300 млн долларов США и более

• Инфраструктура электропитания и охлаждения: 50–100 млн долл. США и более

• НИОКР: 100–500 млн долларов США+

• Всего: 450 млн.–1,4 млрд. долларов США+

Создание сверхбольшой, полностью автономной модели трансформатора потребует колоссальных вложений ресурсов.

Мы говорим о проекте, стоимость которого может легко превысить 1 миллиард долларов и потребовать усилий сотен ведущих исследователей и инженеров в области искусственного интеллекта.

Одно только оборудование будет соответствовать масштабам небольшого суперкомпьютерного центра.

На данный момент лишь несколько организаций во всем мире обладают ресурсами и возможностями для реализации столь амбициозного проекта.

И даже в этом случае нет никаких гарантий успеха, учитывая колоссальные технические сложности.

Однако если это удастся, это может стать важной вехой в развитии общего искусственного интеллекта.

Последствия

Разработка постоянно растущей и самосовершенствующейся модели-трансформера, сочетающей обучение и вывод, может иметь значительные последствия в мире ИИ:

Быстрое развитие возможностей ИИ

• Такая система сможет быстро адаптироваться и расширять свои знания, что потенциально приведет к прорывам в таких областях, как понимание естественного языка, рассуждение и генерация.
• Это может ускорить разработку общего искусственного интеллекта (AGI), позволив модели обучаться и совершенствоваться автономно.

Проблемы надзора и контроля

• Сохранение контроля и надзора за быстро развивающейся системой искусственного интеллекта будет чрезвычайно сложным, что вызовет опасения относительно ее безопасности и соответствия человеческим ценностям.
• Потребуются надежные механизмы обратной связи и гарантии, которые позволят гарантировать, что действия модели останутся полезными по мере ее усложнения.

Возможность неправильного использования и злоупотребления

• Злоумышленники могут попытаться использовать такую ​​систему или манипулировать ею в неблаговидных целях, например, для распространения дезинформации или сокрытия информации.
• Его можно использовать для автоматизации кибератак и других вредоносных действий в больших масштабах.

Нарушение текущих практик разработки ИИ

• Традиционная парадигма обучения моделей на фиксированных наборах данных будет перевернута, что потребует новых подходов для обеспечения стабильной и надежной работы.
• Это бросит вызов существующим методам сравнительного анализа и оценки, которые опираются на статические наборы данных и задачи.

Этические и социальные последствия

• Быстрое развитие сверхразумной системы искусственного интеллекта может иметь серьезные социальные последствия — как положительные, так и отрицательные, — которые необходимо тщательно рассмотреть.
• Возникнут сложные вопросы о правах и обязанностях такой передовой системы искусственного интеллекта.

Экзистенциальные риски

• В долгосрочной перспективе разработка самосовершенствующейся системы искусственного интеллекта, превосходящей человеческий уровень интеллекта во всех областях, может создать экзистенциальные риски для человечества, если она не будет должным образом соответствовать человеческим ценностям и целям.
• Для снижения этих рисков потребуются серьезные прорывы в исследованиях безопасности ИИ и глобальное сотрудничество.

Существующие научные работы

1. https://www.semanticscholar.org/paper/A-Survey-on-Large-Language-Model-based-Autonomous-Wang-Ma/28c6ac721f54544162865f41c5692e70d61bccab

2. https://link.springer.com/article/10.1007/s11704-024-40231-1

3.https://arxiv.org/abs/2404.04442

Разница между моделями автономных трансформаторов и автономными агентами LLM

1. Определение и функциональность

   Автономные агенты: это системы, предназначенные для автономного выполнения определенных задач, часто использующие большие языковые модели (LLM) для принятия решений и взаимодействия со своей средой. Они способны выполнять сложные, связанные между собой задачи с минимальным вмешательством человека.

   Автономная базовая модель: это относится к базовой модели, которая динамически растет и развивается с течением времени, непрерывно обучаясь на всех данных, с которыми сталкивается. Она ведет всеобъемлющую запись своего опыта, что влияет на ее будущее поведение и принятие решений.

2. Механизмы обучения

   Автономные агенты: Обычно используют обучение с подкреплением и другие адаптивные стратегии для улучшения своей производительности на основе обратной связи от взаимодействий. Они фокусируются на достижении конкретных целей посредством самостоятельных действий.

   Автономная базовая модель: использует непрерывное обучение для адаптации и развития своей архитектуры на основе накопленных знаний, полученных из всех данных. Она делает акцент на долгосрочном сохранении памяти и способности вспоминать прошлый опыт для информирования о будущих действиях.

3. Память и обработка контекста

   Автономные агенты: могут иметь ограниченные возможности памяти, часто сохраняя контекст только во время сеанса или для определенной задачи. Их память обычно ориентирована на задачу и не обязательно является всеобъемлющей.

   Автономная базовая модель: поддерживает растущую запись всех данных, с которыми она столкнулась, что позволяет ей вспоминать исторический контекст и идеи в различных задачах и взаимодействиях. Эта долговременная память повышает ее способность принимать обоснованные решения.

4. Взаимодействие с окружающей средой

   Автономные агенты: взаимодействуют со своей средой посредством датчиков или прямых человеческих подсказок, обрабатывая входные данные для принятия решений и соответствующих действий. Они разработаны для конкретных приложений и могут адаптироваться к изменяющимся условиям.

   Автономная базовая модель: хотя она также может взаимодействовать с окружающей средой, ее основная функция — развиваться и адаптироваться на основе всего своего опыта, что позволяет осуществлять более обобщенное обучение и применение в различных сценариях.

5. Сложность и масштабируемость

   Автономные агенты: часто разрабатываются для решения конкретных задач и могут не подходить для решения широкого спектра задач без существенной перенастройки или переобучения.

   Автономная базовая модель: создана для динамического масштабирования, адаптирует свою структуру и возможности по мере поступления новых данных, что позволяет со временем расширять сферу применения и обеспечивать более сложное взаимодействие.

6. Процесс принятия решений

   Автономные агенты: полагаются на предопределенные алгоритмы и эвристики для принятия решений на основе текущего контекста и целей. Их принятие решений часто является реактивным и сосредоточено на немедленных задачах.

   Автономная базовая модель: принимает решения на основе всестороннего понимания накопленных знаний, что позволяет делать более продуманный и обоснованный выбор, учитывающий долгосрочные последствия.

7. Область применения

   Автономные агенты: обычно применяются в определенных областях, таких как обслуживание клиентов, робототехника или автоматизированные рабочие процессы, и нацелены на эффективное выполнение определенных задач.

   Автономная базовая модель: нацелена на более широкое применение, способна развиваться для удовлетворения разнообразных потребностей в различных областях за счет использования своей обширной базы знаний.

8. Этические соображения

   Автономные агенты: сталкиваются с этическими проблемами, связанными с предвзятостью, подотчетностью и прозрачностью при принятии решений, особенно в динамичных средах.

   Автономная базовая модель: должна решать аналогичные этические проблемы, но также должна гарантировать, что ее растущая база знаний не приведет к непреднамеренным последствиям или не усилит вредные предубеждения с течением времени.

9. Оценка эффективности

   Автономные агенты: оцениваются на основе их эффективности в выполнении конкретных задач и их способности адаптироваться к изменяющимся условиям.

   Автономная базовая модель: оценивается по ее общему росту, адаптивности и качеству решений, принимаемых с течением времени, учитывая ее обширную память и возможности обучения.

Будущие направления

Автономные агенты: будущие исследования могут быть сосредоточены на повышении их адаптивности, улучшении сохранения памяти и интеграции более сложных процессов принятия решений.

Автономная базовая модель: будущие разработки могут включать совершенствование алгоритмов непрерывного обучения, улучшение управления памятью и расширение ее возможностей по обобщению знаний в различных приложениях.

Подводя итог, можно сказать, что хотя и автономные агенты, и автономные базовые модели стремятся работать независимо и адаптивно, они существенно различаются по своей архитектуре, механизмам обучения, обработке памяти и общим целям.

Автономные агенты — это системы, ориентированные на выполнение задач, в то время как автономные базовые модели ориентированы на динамический рост и всестороннее сохранение знаний.

Заключение

«Автономные динамические большие языковые модели, которые развиваются и дифференцируются в зависимости от своего обучения» звучит как название будущего фильма об искусственном интеллекте.

Тем не менее, это, несомненно, следующий шаг в развитии AGI и LLM.

Беспокоюсь ли я, что описанные мной здесь шаги могут быть использованы злоумышленниками?

Да.

Но смирился ли я с тем, что это логичный следующий шаг?

Тоже да.

Динамические большие языковые модели станут следующей революцией в генеративном ИИ.

Все достижения статических Больших Языковых Моделей будут ничто по сравнению с тем, на что будут способны эти машины.

У нас уже есть родители автономных базовых LLM, которые уже выпустили -Автономные агенты.

Это всего лишь следующий решающий шаг.

Будет ли это последним шагом человечества?

Надеюсь, что нет, но я беспокоюсь.

Желаем вам всего наилучшего в вашей карьере в сфере генеративного ИИ.