साल की सबसे बड़ी कंप्यूटर साइंस में सफलताएं

2024 में कंप्यूटर साइंस के क्षेत्र में बड़ी सफलताएं देखी गई हैं, जिनमें बड़े लैंग्वेज मॉडल्स और हैमिल्टोनियन्स की गणना शामिल हैं। इस लेख में, हम इन सफलताओं के विवरण और उनके निहितार्थ का पता लगाएंगे।

बड़े लैंग्वेज मॉडल्स को क्या समझ आता है?

चैट जीपीटी के 2022 में प्रक्षेपण के बाद से, बड़े लैंग्वेज मॉडल्स तेजी से विकास कर रहे हैं, अक्सर अविश्वसनीय क्षमताएं विकसित कर रहे हैं। हर किसी के मन में यह प्रश्न है कि क्या ये क्षमताएं वास्तविक समझ को दर्शाती हैं या मॉडल्स सिर्फ अपने प्रशिक्षण डेटा को दोहरा रहे हैं, जिसे "स्टोकास्टिक पक्षी" कहा जाता है? प्रिंसटन और गूगल दीपमाइंड के शोधकर्ताओं ने एक गणितीय रूप से साबित तर्क प्रस्तुत किया है कि लैंग्वेज मॉडल्स कई कौशल विकसित करते हैं और उनके परीक्षण के लिए एक विधि की डिजाइन की है। यह इमेज 1 का कैप्शन है

शोधकर्ताओं ने पाया कि सबसे बड़े मॉडल्स.new कौशल विकसित करते हैं जो समझ के संकेत देते हैं। लैंग्वेज मॉडल्स अगले शब्द की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित होते हैं, और वे अपने सुधार के साथ अधिक कौशल विकसित करते हैं। शोधकर्ताओं ने स्किल मिक्स नामक एक परीक्षण विकसित किया है ताकि यह देखा जा सके कि बड़े लैंग्वेज मॉडल्स 先 होने से पहले ही Hükum कौशलombine कर सकते हैं?

हैमिल्टोनियन लर्निंग अल्गोरिदम

कंप्यूटर साइंस में एक और बड़ी सफलता हैमिल्टोनियन लर्निंग अल्गोरिदम का विकास है। क्वांटम सिस्टम सबसे जटिल संरचनाएं हैं, और उनका मॉडलिंग हैमिल्टोनियन की गणना करके किया जाता है, जो सुपर इक्वेशन है जो स्थानीय रूप से कणों के इंटरेक्शन का वर्णन करता है। यह इमेज 2 का कैप्शन है

एमआईटी और यूसी बर्कले के कंप्यूटर साइंटिस्ट्स ने इस समस्या को सुलझा लिया है और एक अल्गोरिदम विकसित किया है जो क्वांटम सिस्टम के हैमिल्टोनियन को किसी भी स्थिर तापमान पर प्राप्त कर सकता है। इससे क्वांटम कंप्यूटिंग और अजीब क्वांटम व्यवहार के भविष्य के लिए बड़े निहितार्थ हो सकते हैं।

बड़े लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमताओं को समझना

शोधकर्ता पहले से ही स्किल मिक्स मूल्यांकन का विस्तार OTHER डोमेन में कर रहे हैं ताकि बड़े लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमताओं को समझ सकें। वे एक स्किल मिक्स इकोसिस्टम बनाना चाहते हैं जो न केवल लैंग्वेज स्किल्स के लिए प्रयोग किया जा रहा हो बल्कि गणित स्किल्स और कोडिंग स्किल्स के लिए भी हो। यह इमेज 3 का कैप्शन है

सैद्धांतिक कंप्यूटर साइंस और क्वांटम मैकेनिक्स के बीच संबंध

हैमिल्टोनियन लर्निंग में सफलता ने सैद्धांतिक कंप्यूटर साइंस और क्वांटम मैकेनिक्स के बीच एक नई桥 बना दी है। समस्या को सुलझाने के लिए उपयोग किए गए टूल्स का 콬ाइनेशन वास्तव में दिलचस्प है और इससे पहले नहीं देखा गया है। यह इमेज 4 का कैप्शन है

निष्कर्ष

आखिरकार, 2024 में कंप्यूटर साइंस में बड़ी सफलताएं देखी गई हैं, जिनमें बड़े लैंग्वेज मॉडल्स और हैमिल्टोनियन्स की गणना शामिल हैं। शोधकर्ताओं ने बड़े लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमताओं को समझने में महत्वपूर्ण प्रगति की है और एक नई हैमिल्टोनियन लर्निंग अल्गोरिदम विकसित की है। यह इमेज 5 का कैप्शन है

इन सफलताओं के निहितार्थ क्वांटम कंप्यूटिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य के लिए बहुत बड़े हो सकते हैं। जब शोधकर्ता इन नई टेक्नोलॉजीज़ का पता लगाते हैं, तो हम आने वाले वर्षों में और अधिक रोमांचक सफलताएं देख पाएंगे।