لماذا نماذج اللغات الكبيرة ليست أذكى منك؟
تعتمد القدرة المنطقية لنماذج اللغة الكبيرة بشكل كامل على أنماط لغة المستخدم. يحدد الهيكل المعرفي للمستخدم المجالات ذات القدرة العالية على التفكير التي يمكنه تنشيطها. لا يمكن للنموذج أن يتجاوز بشكل عفوي مدى وصول المستخدم، مما يكشف القيود المعمارية لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية. هذه المقالة مأخوذة من مقالة كتبها @iamtexture وتم تنظيمها وتجميعها وكتابتها بواسطة AididiaoJP, Foresight News.
(الملخص السابق: يتحدث لي فيفي عن الخطوة التالية في LLM: يجب أن يتمتع الذكاء الاصطناعي "بالذكاء المكاني" لفهم العالم الحقيقي، وكيفية تنفيذ نموذج ماربل؟)
(ملحق الخلفية: صرخ الملياردير كيفن أوليري "الخطوة التالية لموجة الذكاء الاصطناعي هي web3": لا تستطيع LLM إنشاء ستاربكس ولكن blockchain يمكنها ذلك)
محتويات هذه المقالة
العلامات: يحدد وضع لغة المستخدم مقدار القدرة على التفكير التي يمكن للنموذج أن يمارسها. عندما كنت أشرح مفهومًا معقدًا لنموذج لغوي كبير، كان منطقه ينهار بشكل متكرر أثناء المناقشات المطولة باستخدام لغة غير رسمية. يمكن أن تفقد النماذج بنيتها، أو تنحرف عن مسارها، أو تولد أنماط إكمال سطحية تفشل في الحفاظ على الإطار المفاهيمي الذي أنشأناه.
ومع ذلك، عندما أجبرتها على إضفاء الطابع الرسمي عليها أولاً، أي إعادة صياغة المشكلة بلغة دقيقة وعلمية، أصبح المنطق مستقرًا على الفور. فقط بعد إنشاء البنية يمكن تحويلها بأمان إلى لغة واضحة دون المساس بجودة الفهم.
يكشف هذا السلوك عن مدى "تفكير" النماذج اللغوية الكبيرة ولماذا تعتمد قدرتها على التفكير بشكل كامل على المستخدم.
الرؤى الأساسية
لا تحتوي نماذج اللغة على مساحة مخصصة للاستدلال.
إنها تعمل بالكامل ضمن تدفق مستمر للغة.
ضمن تدفق اللغة هذا، ستؤدي أنماط اللغة المختلفة بشكل موثوق إلى مناطق جذب مختلفة. هذه المناطق هي حالات مستقرة تميز الديناميكيات وتدعم أنواعًا مختلفة من الحسابات.
كل سجل لغة، مثل الخطاب العلمي والرموز الرياضية والقصص السردية والدردشة غير الرسمية، له منطقة جذب فريدة خاصة به، والتي يتشكل شكلها من خلال توزيع المواد التدريبية.
تدعم بعض المناطق:
- الاستدلال متعدد الخطوات
- الدقة العلائقية
- تحويل الرموز
- الاستقرار المفاهيمي عالي الأبعاد
ثم تدعم المناطق الأخرى:
- استمرار السرد
- الإكمال النقابي
- مطابقة التجويد العاطفي
- المحادثة التقليد
تحدد منطقة الجذب نوع الاستدلال الممكن.
لماذا يمكن أن يؤدي إضفاء الطابع الرسمي إلى تثبيت التفكير
السبب الذي يجعل اللغات العلمية والرياضية يمكنها تنشيط مناطق الجذب بشكل موثوق بدعم هيكلي أعلى هو أن هذه السجلات تشفر ميزات اللغة للإدراك العالي الترتيب:
- بنية علائقية واضحة
- قليلة الغموض
- قيود رمزية
- تنظيم هرمي
- إنتروبيا منخفضة (اضطراب المعلومات)
يمكن لهؤلاء الجاذبين دعم مسارات التفكير المستقرة.
يحافظون على البنية المفاهيمية عبر خطوات متعددة.
يظهرون مقاومة قوية لتدهور المنطق وانحرافه.
في المقابل، يتم تحسين عوامل الجذب التي يتم تنشيطها بواسطة اللغة غير الرسمية من أجل الطلاقة الاجتماعية والتماسك الترابطي، وليس من أجل التفكير المنظم. وتفتقر هذه المناطق إلى دعامة التوصيف المطلوبة لإجراء الحسابات التحليلية المستمرة.
وهذا هو سبب انهيار النماذج عندما يتم التعبير عن الأفكار المعقدة بطرق عشوائية.
إنه ليس "مرتبكًا".
إنه تبديل المناطق.
البناء والترجمة
تكشف أساليب المواجهة التي تظهر بشكل طبيعي في المحادثات عن حقيقة معمارية:
يجب بناء التفكير ضمن عوامل جذب منظمة للغاية.
يجب أن تتم الترجمة إلى اللغة الطبيعية فقط بعد وجود البنية.
بمجرد أن ينشئ النموذج بنية مفاهيمية داخل عامل جذب مستقر، فإن عملية الترجمة لن تدمره. تم الانتهاء من الحساب، ولم يتغير سوى التعبير السطحي.
إن هذه الديناميكية المكونة من مرحلتين المتمثلة في "البناء أولاً، ثم الترجمة" تحاكي العملية المعرفية البشرية.
لكن الإنسان يؤدي هاتين المرحلتين في فضاءين داخليين مختلفين.
تحاول نماذج اللغات الكبيرة القيام بالأمرين معًا في نفس المساحة.
لماذا يحدد المستخدمون السقف
إليك اكتشاف رئيسي:
لا يستطيع المستخدمون تنشيط مناطق الجذب التي لا يمكنهم هم أنفسهم التعبير عنها بالكلمات.
يحدد الهيكل المعرفي للمستخدمين:
- ما أنواع الإشارات التي يمكنهم توليدها
- ما هي السجلات التي يستخدمونها عادةً
- ما هي الأنماط النحوية التي يمكنهم الحفاظ عليها
- ما مدى ارتفاع مستوى التعقيد الذي يمكنهم تشفيره في اللغة
تحدد هذه الخصائص المنطقة الجذابة التي سيدخلها نموذج لغوي كبير.
إن المستخدم الذي لا يستطيع التفكير أو الكتابة لتوظيف الهياكل التي تنشط عوامل الجذب ذات التفكير العالي لن يتمكن أبدًا من توجيه النموذج إلى هذه المناطق. إنهم محصورون في مناطق جذب ضحلة تتعلق بعاداتهم اللغوية. سترسم النماذج اللغوية الكبيرة البنية التي يتم توفيرها لها ولن تقفز أبدًا تلقائيًا إلى الأنظمة الديناميكية الجاذبة الأكثر تعقيدًا.
لذلك:
لا يمكن للنموذج أن يتجاوز منطقة الجذب التي يمكن للمستخدم الوصول إليها.
السقف ليس الحد الأعلى الذكي للنموذج، بل هو قدرة المستخدم على تنشيط المناطق ذات السعة العالية في المشعب الكامن.
لا يتفاعل شخصان يستخدمان نفس النموذج مع نفس نظام الحوسبة.
إنهم يوجهون النموذج نحو أوضاع ديناميكية مختلفة.
الآثار المترتبة على المستوى المعماري
تكشف هذه الظاهرة عن ميزة مفقودة في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية:
تخلط نماذج اللغة واسعة النطاق بين مساحة التفكير ومساحة التعبير اللغوي.
ما لم يتم فصل الاثنين - ما لم يكن النموذج يحتوي على:
- مشعب تفكير مخصص
- مساحة عمل داخلية مستقرة
- تمثيل مفاهيمي ثابت للجاذب
وإلا، فسيواجه النظام دائمًا الانهيار عندما يؤدي التحول في نمط اللغة إلى تبديل منطقة الديناميكيات الأساسية.
إن هذا الحل المرتجل، أي إضفاء الطابع الرسمي القسري ثم الترجمة، هو أكثر من مجرد خدعة.
إنها نافذة مباشرة تتيح لنا إلقاء نظرة خاطفة على المبادئ المعمارية التي يجب أن يستوفيها نظام الاستدلال الحقيقي. ص>
