API جامعمحققان به‌تازگی روش جدیدی به نام «تفکر مارکوفی» (Markovian Thinking) معرفی کرده‌اند که می‌تواند یک موفقیت بزرگ در مسیر توسعه هوش مصنوعی‌های پیشرفته باشد. این تکنیک امکان پردازش و استدلال در مقیاس میلیون‌ها توکن را برای مدل‌های زبانی فراهم می‌کند؛ قابلیتی که پیش از این به‌دلیل محدودیت‌های سخت‌افزاری و معماری مدل‌های زبانی تقریباً غیرممکن به‌نظر می‌رسید.
تفکر مارکوفی چیست؟
در گذشته، بیشتر مدل‌های زبانی وابسته به حافظه کوتاه‌مدت بودند و نمی‌توانستند داده‌های متنی بلند یا پیچیده را به‌درستی تجزیه و تحلیل کنند. تفکر مارکوفی با الهام از زنجیره‌های مارکوفی، فرایندی است که در آن تصمیم‌گیری در هر مرحله تنها به وضعیت فعلی وابسته است، نه به تمام تاریخچه. همین ویژگی به مدل‌های زبانی این امکان را می‌دهد تا اطلاعات را به‌صورت بخش‌بخش و مستقل، اما منسجم، پردازش کنند.
چگونه این تکنیک هوش مصنوعی را متحول می‌کند؟
یکی از چالش‌های مهم مدل‌های زبانی مانند GPT، توانایی محدود آن‌ها در پردازش توکن‌های ورودی است. اکثر مدل‌ها تنها قادرند چند هزار توکن را به‌طور همزمان پردازش کنند. با استفاده از تفکر مارکوفی، مدل‌ها می‌توانند بدون نیاز به نگه‌داشتن تمام اطلاعات قبلی، اطلاعات را تحلیل کنند. در نتیجه، حافظه موردنیاز کاهش پیدا می‌کند و امکان پردازش تکست‌هایی با میلیون‌ها توکن فراهم می‌شود.
کاربردهای آینده
این نوآوری می‌تواند مسیر را برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی باز کند که قادر به خواندن و تحلیل کتاب‌های کامل، مستندات پیچیده، یا پایگاه‌های داده عظیم هستند. همچنین در کاربردهایی مانند خلاصه‌سازی متن، پاسخ‌دهی به سوالات پیچیده، و حتی طراحی سیستم‌های مشاوره‌ای تخصصی مانند پزشکی یا حقوقی تحول ایجاد خواهد کرد.
مزایا
- قابلیت پردازش مقیاس بزرگ اطلاعات متنی
- کاهش منابع موردنیاز سخت‌افزاری
- افزایش دقت در تحلیل محتواهای بلند
آینده‌ای نویدبخش
ورود تفکر مارکوفی به دنیای هوش مصنوعی گامی مهم در جهت توسعه مدل‌های مقیاس‌پذیرتر و کاربردی‌تر است. هرچند هنوز در مراحل اولیه قرار دارد، اما پتانسیل بالایی برای بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی دارد.
