Bu rossiyalik matematiklar AI modellariga so‘zsiz muloqot qilishni o‘rgatdi
Mostik nomli startap AI modellarining imkoniyatlarini birlashtirishning noodatiy usulini taklif qildi.
Mostik nomli startap AI modellarining imkoniyatlarini birlashtirishning noodatiy usulini taklif qildi.
Yaqinda bir guruh rossiyalik iqtidorli matematiklar bilan uchrashdim. Ular menga sun’iy intellekt modellari mashinalarga xos telepatiyaga o‘xshash usulda, ya’ni so‘zlardan foydalanmasdan muloqot qila olishini ko‘rsatishdi.
Matematiklar Mostik nomli startapda ishlaydi. Bu nom rus tilida “ko‘prik” degan ma’noni anglatadi va jamoaning yondashuviga ishora qiladi. Ushbu usul turli modellarni ularning vaznlarida saqlanadigan matematik qiymatlar orqali o‘zaro bog‘laydi. Aynan shu qiymatlar berilgan so‘rov qanday qilib natijaga aylanishini belgilaydi.
Amalda bu yondashuv katta modelning imkoniyatlarini kichikroq modelga berish va uning intellektual salohiyatini ancha samarali oshirish imkonini beradi.
Startap shu usuldan foydalanib, AI modellari uchun nihoyatda qiyin hisoblangan ARC-AGI 3 musobaqasida reytingning eng yuqori pog‘onasiga ko‘tarilgan modelni yaratdi. Biroq jamoa bu haqda batafsil ma’lumot bermadi — ular musobaqada g‘olib chiqishni xohlayapti.
Ushbu g‘oyani namoyish etish uchun jamoa Xitoyda yaratilgan, vaznlari ochiq ikki model o‘rtasida ham “ko‘prik” qurdi. Ulardan biri 753 milliard parametrga ega GLM-5.2’ning eng katta versiyasi, ikkinchisi esa mobil qurilmada ishlay oladigan 4 milliard parametrli Qwen-3.5 versiyasi edi.
Natijada paydo bo‘lgan gibrid tizim to‘liq GLM modeliga qaraganda 20 baravar arzon turadi. Uning ishlash samaradorligi esa ikkala model natijasining aynan o‘rtasida bo‘ldi.
“Machine learning sohasida modellar ansambli odatda alohida olingan bitta modeldan yaxshiroq ishlashi allaqachon ma’lum”, — dedi Mostik bosh direktori Sasha Malysheva men bilan qahva ustida suhbatlashar ekan.
Ushbu yondashuvni ishlab chiqqan Malysheva kompaniya ichida tarqalgan hazilni ham aytib berdi: AI kelajagini cho‘chqaning vaznini topishga qiyoslash mumkin. Matematika doiralarida shunday tajriba yaxshi ma’lum: tasodifiy tanlangan bir nechta odamning taxminlarini qo‘shib, o‘rtacha qiymatni olish ko‘pincha bitta mutaxassisning bahosidan aniqroq natija beradi.
Cho‘chqaning vaznini ko‘zda chamalab, keyin umumiy xulosa chiqarishga o‘xshab, bir nechta AI modelining natijalarini birlashtirish ham ko‘pincha yaxshiroq javob beradi. Odatda buning uchun bir model chiqargan natija boshqasiga uzatiladi. Bu esa ancha vaqt va mablag‘ talab qiladi.
Mostik jamoasi esa AI modellarini matnli natija yaratmasdan turib o‘zaro “gaplashtirish” yo‘lini topdi. Agar bu usul keng qo‘llanila boshlasa, vaznlari ochiq modellar qimmati oshishi mumkin. Ular Anthropic va OpenAI kabi ilg‘or AI laboratoriyalari taklif qiladigan yopiq, xususiy modellar bilan yaxshiroq raqobatlasha oladi.
Malyshevaning fikricha, ko‘plab turli modellarni birlashtirish AI’ni rivojlantirishning samaraliroq yo‘liga aylanishi mumkin. “Shaxsan men kelajakda monolit model bo‘ladi yoki modellar imkoniyati ularni kattalashtirish hisobiga paydo bo‘ladi, deb o‘ylamayman”, — dedi u. U modellarni kattalashtirish va ularga ko‘proq ma’lumot berish strategiyasini nazarda tutdi.