স্ব-বুদ্ধি নেটওয়ার্কের একটি নতুন যুগ: একটি বড় মডেল-চালিত ভবিষ্যত

বিবিএসে বেইজিং ইন্টেলিজেন্ট নেটওয়ার্ক মডেলটিতে অনুষ্ঠিত 2023 এআই নেটওয়ার্ক ইনোভেশন কনফারেন্স, জেডটিই কেবল পণ্যগুলির মডেল সিনিয়র আর্কিটেক্ট জি'আন-গুও লু উইজডম নেটওয়ার্ককে নতুন যুগ তৈরি করেছেন: বড় মডেল কর্পোরেশনের গুণমান বাড়ানোর জন্য সূক্ষ্ম টিউনিং দিকনির্দেশক মডেলের মাধ্যমে জেডটিইর থিমের ভবিষ্যত চালনা করুন এবং ফোটুফের জন্য ডিজিটাল টুইন অটোমেশন ডেটা সাইকেল ব্যবহার করতে পারেন, যাতে ডিজিটাল টুইন অটোমেশন ডেটা সাইকেল ব্যবহার করুন।
লু জিয়ানগুও বলেছিলেন যে এআই সক্ষমকরণ, ডিজিটাল টুইন এবং ইনটেনশন ড্রাইভের মতো অনেকগুলি মূল প্রযুক্তি এল 4 থেকে এল 5-তে স্ব-বুদ্ধিমান নেটওয়ার্কের গোয়েন্দা স্তরকে সমর্থন করবে এবং স্ব-বুদ্ধিমান নেটওয়ার্ককে স্ব-অন্তরঙ্গতা সম্পূর্ণ করার জন্য পুনরাবৃত্তি এবং বিকাশ অব্যাহত রাখবে। এই মূল প্রযুক্তিগুলির মধ্যে, এআই হ'ল সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ ইঞ্জিন এবং বড় মডেলগুলি এআই প্রযুক্তির মূল বিষয়।
স্ব-গোয়েন্দা নেটওয়ার্কে কীভাবে বৃহত্তর মডেল প্রয়োগ করতে হয়, লু জিয়ানগুও প্রবর্তন করেছিলেন যে বড় মডেলের সুপার প্রজন্মের ক্ষমতা রয়েছে এবং দ্রুত প্রচুর স্কিম তৈরি করতে পারে। বৌদ্ধিক নেটওয়ার্ক অপারেশনগুলির জন্য প্রচুর পরিমাণে অপারেশন পদক্ষেপগুলি বাস্তবায়নের জন্য, উচ্চ মাত্রিক স্থানের সমতুল্য, সর্বোত্তম সমাধান, সমস্ত সম্ভাব্য প্রক্রিয়াগুলির জন্য সমাধান সেট, এনপি (বহুপদী নয়) সমস্যা হিসাবে সাধারণ সমাধানগুলির জন্য বৃহত মডেল, বিপুল সংখ্যক নমুনা, মূল্যায়ন, পুনরাবৃত্তি দ্রুত দক্ষ প্রানিং খেলতে পারে, দ্রুততর সমাধানটি দ্রুতগতির সমাধান করতে পারে। তবে, যদিও বড় মডেলগুলি অনেকগুলি স্কিম তৈরি করে তবে এই স্কিমগুলি কার্যকর কিনা তা নিশ্চিত করা কঠিন। যদিও বড় মডেলের নির্দিষ্ট চিন্তাভাবনার ক্ষমতা রয়েছে, তবুও জটিল যুক্তি নিয়ে কাজ করার সময় তাদের এখনও মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন। এই সমস্যাটি সমাধান করার জন্য, জেডটিই একটি বদ্ধ-লুপ পুনরাবৃত্তি গঠনের জন্য মডেলটির ইনক্রিমেন্টাল প্রাক-প্রশিক্ষণ এবং সূক্ষ্ম সুরের প্রক্রিয়াতে বিশেষজ্ঞের অভিজ্ঞতার সংহত করার পরামর্শ দেয়। এইভাবে, ম্যানুয়াল প্রতিক্রিয়া শক্তিবৃদ্ধি শেখার থেকে সরঞ্জাম প্রতিক্রিয়া পুনর্বহাল শেখার ক্ষেত্রে একটি মসৃণ রূপান্তর উপলব্ধি করা যেতে পারে, যা কার্যকরভাবে একদিকে বড় মডেলের প্রজন্মের সক্ষমতা ব্যবহার করতে পারে এবং অন্যদিকে, উত্পন্ন ডায়াগনস্টিক স্কিমটি সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য কিনা তা নিশ্চিত করে। এই স্কিমে, এটি জ্ঞান ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের সাথে মিলিত অপারেশন এবং রক্ষণাবেক্ষণ জ্ঞানের মানচিত্র তৈরির জন্য একটি মূল লিঙ্ক। ডেটা ফ্লাইওহিল স্কিমের প্রজন্ম অপারেশন এবং রক্ষণাবেক্ষণ জ্ঞানের মানচিত্রের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যাতে মডেল মায়া এড়াতে এবং প্রজন্মের স্কিমের নির্ভরযোগ্যতা এবং যথার্থতা নিশ্চিত করতে। এই জ্ঞান গ্রাফ-ভিত্তিক পদ্ধতির আরও নির্ভরযোগ্য সমাধান সরবরাহ করতে বিশেষজ্ঞের অভিজ্ঞতা এবং মডেল প্রজন্মের সক্ষমতা আরও ভালভাবে সংহত করতে পারে।

বৃহত্তর মডেলের অ্যাপ্লিকেশন লজিক ডিজাইনের জন্য, লু জিয়ানগুও আরও প্রবর্তন করেছিলেন যে জেডটিই প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের ভিত্তিতে মডেল-চালিত ক্লোজড-লুপ পদ্ধতিটি গ্রহণ করবে। ডিজাইনের সারমর্মটি হ'ল মানব ভাষার কাঠামোগত অভিব্যক্তি (প্রম্পট টেম্পলেট) ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করা, বৃহত্তর মডেলের মাধ্যমে কাঠামোগত আউটপুট (বিন্যাস স্কিম) উত্পন্ন করা এবং অবশেষে অ্যাপ্লিকেশন কাঠামোর ইন্টারেক্টিভ এক্সিকিউশনকে একত্রিত করা। উপরোক্ত যুক্তি উপলব্ধি করার জন্য, জেডটিই অনেকগুলি দিক থেকে প্রযুক্তিগত প্রস্তুতি নেবে, যেমন মাল্টি-মডেল সামর্থ্য বিবর্তন, কর্পাস প্রস্তুতি, সংস্থান সম্পর্ক জ্ঞান গ্রাফ জ্ঞান ইনজেকশন, পারমাণবিক এপিআই কর্পাস রিজার্ভ / পারমাণবিক এপিআই সক্ষমতা রিজার্ভ, বিল্ডিং কৃত্রিম সিমুলেশন ফল্ট এনভায়রনমেন্ট, ডিজিটাল টুইন অটোমেটিক ত্রুটি সিমুলেশন পরিবেশ এবং সরঞ্জাম প্রস্তুতি।
লু জিয়ানগু অবশেষে বলেছিলেন যে বড় মডেলের মূল মানটি তার উত্থানের ক্ষমতার মধ্যে রয়েছে, এটি হ'ল এটি বিদ্যমান জ্ঞানের সংমিশ্রণ করে উদ্ভাবন তৈরি করতে পারে। যাইহোক, এই উদীয়মান ক্ষমতার উপলব্ধি উচ্চমানের ডেটা উত্পাদন, গ্রহণযোগ্যতা এবং বৃষ্টিপাতের উপর নির্ভর করে। ডেটার একটি পুণ্যচক্র হ'ল নির্ধারক উপাদান।