تیم DeepMind اخیراً یک تکنیک جدید به نام **”Inference-Time Scaling”** معرفی کرده است که می‌تواند دقت برنامه‌ریزی در مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را به میزان قابل‌توجهی بهبود بخشد. این رویکرد نوآورانه به مدل‌ها امکان می‌دهد تا در زمان استنتاج (Inference) از الگوریتم‌های جستجو و ژنتیک استفاده کنند و راه‌حل‌های مختلف را ترکیب و تحلیل کنند تا به بهترین نتیجه ممکن دست یابند.
این تکنیک در واقع به مدل‌های یادگیری عمیق توانایی پیشرفته‌تری برای یافتن راه‌حل‌های بهینه در مسائل پیچیده برنامه‌ریزی می‌دهد. **”Mind Evolution”** به‌عنوان یکی از مولفه‌های کلیدی این رویکرد، به LLMها کمک می‌کند تا مانند یک سیستم تکاملی عمل کنند که در آن راه‌حل‌ها تولید، ارزیابی و در نهایت بهینه‌سازی می‌شوند. این ویژگی می‌تواند در کاربردهای متنوعی از جمله حل مسائل ریاضی، توسعه نرم‌افزارها یا حتی تصمیم‌گیری‌های کلان در صنایع مختلف مفید باشد.
تکنیک Inference-Time Scaling چگونه کار می‌کند؟
این تکنیک به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا در طول زمان پاسخ‌دهی، از فرایندهای جستجو در میان گزینه‌های مختلف استفاده کنند و نتایج را با کمک الگوریتم‌های ژنتیک بهبود دهند. در این روش، مدل با تولید مجموعه‌ای از راه‌حل‌های اولیه وارد فرایند می‌شود و سپس با اعمال تغییرات تدریجی و ترکیب بهترین گزینه‌ها، به یک راه‌حل بهینه دست پیدا می‌کند.
با این رویکرد، دقت برنامه‌ریزی و حل مسئله در مدل‌های زبانی بزرگ به حدی افزایش پیدا می‌کند که کاربرد آن‌ها در پروژه‌های واقعی و صنعتی ساده‌تر و اثربخش‌تر خواهد شد. همچنین این تکنیک به LLMها کمک می‌کند از محدودیت‌های معمول در برنامه‌ریزی گذر کرده و کاربردهای خود را فراتر از حوزه‌های متداول گسترش دهند.
مزایای تکنیک جدید DeepMind
- افزایش دقت در برنامه‌ریزی و پیش‌بینی‌ها
- ایجاد راه‌حل‌های خلاقانه‌تر با تحلیل و ترکیب داده‌ها
- کاهش زمان کلی رسیدن به راه‌حل بهینه در مسائل پیچیده
- گسترش کاربرد مدل‌های زبان بزرگ در حوزه‌های جدید و غیرمعمول
به‌گفته‌ی DeepMind، این تکنیک به‌ویژه برای مسائل برنامه‌ریزی که نیازمند تحلیل چند مرحله‌ای هستند، مناسب است. از آنجا که فرآیند جستجو و بهینه‌سازی در زمان پاسخ‌دهی انجام می‌شود، نیازی به تنظیمات قبلی یا آموزش دوباره مدل نیست.
چرا استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک مهم است؟
الگوریتم‌های ژنتیک یک رویکرد الهام‌گرفته از طبیعت برای حل مسائل بهینه‌سازی هستند. این الگوریتم‌ها با تکیه بر مفاهیمی مانند تکامل، جهش و انتخاب طبیعی، می‌توانند به یافتن راه‌حل‌های خلاقانه و غیرمنتظره برای مسائل پیچیده کمک کنند. کاربرد این روش در تکنیک Inference-Time Scaling، به مدل‌های زبان بزرگ این امکان را داده که به سطح جدیدی از دقت و عملکرد دست یابند.
در نتیجه این پیشرفت، سیستم‌های برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری می‌توانند با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی بهتر عمل کرده و نتایج دقیق‌تری ارائه دهند. این تحول می‌تواند نقطه عطفی در مسیر توسعه کاربردهای هوش مصنوعی باشد.
برای اطلاعات بیشتر در مورد این تکنیک نوآورانه، می‌توانید منبع اصلی را مطالعه کنید.