पिछली पोस्ट में हमने Minotaur का परिचय दिया था, जो ELC पर बना एक AI आर्किटेक्चर है और जो अनुमान लगाने के बजाय मापन करके अपने उत्तर निकालता है। हमने दिखाया कि यह वास्तविक नियमों की तुलना उनके लागू होने के रिकॉर्ड से कैसे करता है, कौन सी संस्था नियम तोड़ती है, कितना और कहाँ, और यह टूटे हुए नियम को खराब दर्ज किए गए माप से कैसे अलग करता है।
आज के भाषा मॉडल एक व्यापक क्षमता के लिए सराहे जाते हैं: वे निगमन कर सकते हैं, समझा सकते हैं, निदान कर सकते हैं, किसी परिकल्पना को तौल सकते हैं, कल्पना कर सकते हैं कि यदि चीज़ें अलग होतीं तो क्या होता, और नई जानकारी मिलने पर अपनी राय बदल सकते हैं। लेखकों का तर्क है कि Minotaur का मस्तिष्क उन मुख्य प्रकार के तर्कों को करता है जिनका श्रेय आमतौर पर बड़े भाषा मॉडलों को दिया जाता है, जिनमें निगमन, आगमन, अपहरण, निदान और ऐसे इतिहासों पर तर्क शामिल हैं जहाँ प्रश्न पूछने से ही उत्तर बदल जाता है। यह सब एक नेटवर्क पर एक ही संचालन द्वारा, एक सामान्य प्रोसेसर कोर पर, वर्णित प्रणाली पर प्रति प्रश्न लगभग एक-चौथाई सेकंड में होता है।
उन लोगों द्वारा लिखे गए अंधे परीक्षणों में, जिन्होंने इसका कोड कभी नहीं देखा, Minotaur ने शब्दों में तर्क करने वाले एक वर्तमान भाषा मॉडल के बराबर प्रदर्शन किया: एक पुलिस पूछताछ में, जहाँ प्रश्न गवाह की स्मृति बदल देते हैं, और सीखने, निदान करने व पूर्वानुमान लगाने वाली प्रणालियों में, केवल उनके डेटा से। पोस्ट इसकी तुलना इस बात से करती है कि बड़े भाषा मॉडल को पाठ का अगला शब्द पूर्वानुमानित करने के लिए कैसे प्रशिक्षित किया जाता है, जिसका अर्थ है कि वह मानवीय शक्तियों और कमज़ोरियों दोनों को विरासत में लेता है, जैसे विश्वसनीय लगने वाले निष्कर्षों से और प्रश्न के ढाँचे से प्रभावित हो जाना।
पोस्ट मशीन तर्क के पिछले सत्तर वर्षों के प्रयासों का भी पता लगाती है। 1956 में एलन न्यूएल, क्लिफ़ शॉ और हरबर्ट साइमन के Logic Theorist से शुरू होकर, ये प्रयास एक बिंदु तक आगे बढ़े और फिर रुक गए, जिसका उपयोग लेखक यह समझाने के लिए करते हैं कि भाषा मॉडल प्रभावी क्यों बने। अधिकांश भाषा-मॉडल-पूर्व दृष्टिकोणों का लक्ष्य सटीक और जाँचे जा सकने योग्य तर्क था।
केंद्रीय दावा यह है कि Minotaur उस प्रणाली की संरचना पर काम करके तर्क करता है जिसके बारे में वह तर्क कर रहा है, न कि इस बात की नकल करके कि लोग अपने विचार लिखित रूप में कैसे रखते हैं।
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित