Kai 1: সম্পূর্ণতা নয়, সিদ্ধান্ত

প্রোডাকশন সফটওয়্যারের বেশিরভাগ ধাপে একটি অনুচ্ছেদ লাগে না। এমন উত্তর লাগে যার ওপর সফটওয়্যার কাজ করতে পারে: কোন সরঞ্জাম ডাকতে হবে, প্রমাণ যথেষ্ট কি না, ঝুঁকি কত তীব্র, একজন মানুষকে অনুমোদন দিতে হবে কি না।

আজ আমরা Kai 1 পরিচিত করছি, Hanzo-এর সিদ্ধান্ত মডেল। Kai-কে পরিস্থিতির তথ্য দিন আর বিকল্পসহ একটি প্রশ্ন। এটি একটি টাইপ করা উত্তর দেয় (একটি পছন্দ, একটি স্কোর, হ্যাঁ/না, অথবা মাপ-করা «নিশ্চিত নই, স্থগিত করুন») প্রতিটি বিকল্পের সম্ভাবনাসহ।

Kai 1, Hanzo API-তে চালু আছে। এর ওজন বন্ধ: Kai শুধু API দিয়ে পাওয়া যায়।

Kai একটি যান সম্পর্কে আট রকমের প্রমাণ পড়ে প্রস্তুত, পর্যালোচনা দরকার, অথবা প্রস্তুত নয় ফেরায়, প্রতিটির সাথে সম্ভাবনা, অথবা একজন মানুষের কাছে সঁপে দেয়। — চিত্র 1 · একটি ভাগ করা অবস্থা, একটি তালিকাভুক্ত প্রশ্ন, একটি টাইপ করা উত্তর, প্রতিটি বিকল্পের সম্ভাবনা। সম্ভাবনাগুলো উদাহরণ।

ভাষা মডেল যুক্তি করে। Kai সিদ্ধান্ত নেয়।

ভাষা মডেলকে একটি সিদ্ধান্ত নিতে বললে লেখা ফিরে আসে। সেটা পার্স করতে হয়, মডেল বানানো আত্মবিশ্বাসের সংখ্যায় বিশ্বাস করতে হয়, আর আশা করতে হয় যে আউটপুট সীমার মধ্যে থাকবে।

যে ধাপে এটা যথেষ্ট নয়, তার জন্য Kai বানানো। এর উত্তর সীমাবদ্ধ, এর সম্ভাবনা মাপা, পার্স করার কিছু নেই। Kai-এর প্রতিটি উত্তর চার রকমের একটি:

পছন্দ: তালিকাভুক্ত সেট থেকে একটি বিকল্প, প্রতিটির সম্ভাবনাসহ
স্কোর: আপনার নির্ধারিত স্তরের বিপরীতে একটি রেটিং
বিধেয়: হ্যাঁ/না আর তার সম্ভাবনা
স্থগিত: Kai-এর আত্মবিশ্বাস যথেষ্ট নয়, সে সিদ্ধান্ত একজন মানুষ বা একটি নিয়মের হাতে দেয়

প্রমাণ জুড়ে থাকে

প্রমাণ লেখা থেকে শুরু হয়েছে, ছবি থেকে, না সেন্সরের পাঠ থেকে, সিদ্ধান্তের তাতে কিছু যাওয়া উচিত নয়। মেশানো প্রমাণ নিতে এবং প্রতিটি উত্তরের সঙ্গে তার উৎস জুড়ে রাখতে Kai তৈরি।

উৎস ছাড়া সংখ্যা শুধুই সংখ্যা।

পনেরো রকমের প্রমাণ (লেখা, কোড, ছবি, ভিডিও, অডিও, রাডার, লিডার, থার্মাল, সেন্সর, টেলিমেট্রি, সময় সিরিজ, গ্রাফ, SysML, সিমুলেশন ও নথি) মোডালিটি এনকোডারের মধ্য দিয়ে একটি ভাগ করা প্রমাণ-অবস্থায় যায়, যা Kai-কে খাওয়ায়। — চিত্র 2 · লেখা, ছবি, সেন্সরের পাঠ আর আরও অনেক কিছু একটি ভাগ করা প্রমাণ-অবস্থায় সংকেতায়িত হয়, যা Kai পড়ে।

অনেক সিদ্ধান্ত, এক পাস

এজেন্ট লুপ একবারে একটি প্রশ্ন জিজ্ঞেস করে। পুরো সিদ্ধান্ত-প্রোগ্রাম একসঙ্গে চালাতে Kai তৈরি: একটি ভাগ করা অবস্থা, অনেক সিদ্ধান্ত, নির্ভরতা লেখা। আত্মবিশ্বাসী উত্তর আগে লক হয়, অতিরিক্ত কাজ শুধু অনিশ্চিত উত্তর পায়।

লক্ষ্য এই যে হাজার হাজার সিদ্ধান্তের প্রোগ্রামের হাজার হাজার ক্রমিক মডেল-কল লাগা উচিত নয়।

100 সিদ্ধান্ত-নোডের গ্রিড, সব শুরুতে ঢাকা। 87 প্রথম পাসে মিটে যায়, 11 দ্বিতীয় পাসে, একটি বাধা-পাস শেষ 2 দ্বন্দ্ব মেটায়। — চিত্র 3 · আত্মবিশ্বাসী সিদ্ধান্ত প্রথম পাসে স্থির হয়; শুধু অনিশ্চিতগুলো শোধরানো হয়। গণনা উদাহরণ।

প্রতিটি সিদ্ধান্ত আবার চালানো যায়

Kai-এর প্রতিটি সিদ্ধান্ত প্রোগ্রামের সংস্করণ, প্রমাণের আঙুলের ছাপ, মডেল সংশোধন, পূর্ণ সম্ভাবনা বণ্টন, অনুমোদন আর নির্বাহের চিহ্ন নথি করে। কেউ জিজ্ঞেস করলে কেন সিস্টেম কিছু করেছে, আপনি তাদের দেখাতে পারেন।

যান 17 সম্পর্কে দশ রকমের প্রমাণ, ক্যামেরা পরিদর্শন আর CAN টেলিমেট্রি থেকে SysML স্থাপত্য আর প্রয়োজন পর্যন্ত, একটি সিদ্ধান্ত-প্রোগ্রামে প্রবাহিত হয়, তারপর Kai, তারপর নীতি আর সলভার পরীক্ষা, তারপর মানুষের অনুমোদন, শেষে একটি সিদ্ধান্ত প্যাকেজ। — চিত্র 4 · প্রমাণ থেকে সিদ্ধান্ত প্যাকেজ: যে নথি দিয়ে সিদ্ধান্ত আবার চালানো যায়। উদাহরণ।

Kai কোথায় বসে

এজেন্ট: মডেল আর সরঞ্জাম বাছাই, কখন চালিয়ে যাওয়া বা থামা, কখন মানুষকে জিজ্ঞেস করা
ব্যবসায়িক প্রবাহ: লিড স্কোরিং, অভিপ্রায় শনাক্ত, পরের সেরা কাজ, উত্তরণ
ভৌত ব্যবস্থা: যান, রোবটিক্স, উৎপাদন, শক্তি আর অবকাঠামো, যেখানে সিদ্ধান্ত সেন্সর ডেটার ওপর চলে

Hanzo স্ট্যাকের অংশ

Enso প্রতিটি কাজের পথ ঠিক করে: লেখা যায় Zen6-এ, সিদ্ধান্ত যায় Kai 1-এ। — চিত্র 5 · Hanzo স্ট্যাক। Zen লেখে, Kai সিদ্ধান্ত নেয়, Enso বেছে নেয় কাকে ডাকতে হবে।

উৎপাদন আর সিদ্ধান্ত আলাদা কাজ। Zen6 আমাদের খোলা-ওজনের উৎপাদন মডেলের পরিবার। Kai 1 সীমাবদ্ধ, মাপ-করা সিদ্ধান্ত নেয়। Enso প্রতিটি কাজকে সেই মডেলের কাছে নিয়ে যায় যার দরকার।

এটা কোথায় চলে

Kai, Hanzo API-তে চলে, POST https://api.hanzo.ai/v1/decisions-এ, প্রতি দশ লক্ষ ইনপুট টোকেনে $0.021, আউটপুট বিনামূল্যে। এর ওজন প্রকাশিত নয়, স্ব-হোস্টিংয়ের জন্য দেওয়া হয় না।

এরপর কী

আমরা সাতটি খোলা গবেষণা প্রশ্নে কাজ করছি, ফল তখনই প্রকাশ করব যখন সেগুলো আবার তৈরি করা যাবে:

অত্যন্ত বড় বিকল্প-সেটের ওপর সিদ্ধান্ত
বহুভাষিক সিদ্ধান্ত
ভাগ-করা-অবস্থার ডিকোডিং
সিদ্ধান্ত বিস্তার (শুধু অনিশ্চিত উত্তর শোধরানো)
বহুমাধ্যম প্রমাণ
মাপ আর কখন বিরত থাকতে হবে তা জানা
যুক্ত সিদ্ধান্তের মধ্যে সামঞ্জস্য

Kai 1-এর প্রথম ফল প্রকাশিত। একটি জমাট সিদ্ধান্ত হার্নেসের 12টি প্রধান স্যুটে Kai 1-এর গড় নির্ভুলতা 85.7%, Jev-এর 78.0%-এর বিপরীতে। এটি 12-এর মধ্যে 11টি স্যুটে বেশি নির্ভুল, jailbreak-এ পিছিয়ে (91.75% বনাম 94.0%), আর এর মাপের ত্রুটি 12-এর মধ্যে 8টিতে কম। সেই রান মাপা হয়েছে CUDA-তে; প্রোডাকশনের উত্তর CPU-তে। নির্ভর বহু-প্রশ্ন প্রোগ্রামে, না-বোধক হ্যাঁ/না প্রশ্নে, 150 বা তার বেশি বিকল্পে, অথবা টাইপ করা সিদ্ধান্ত আর jailbreak-এর মাপে Kai 1 এখনও প্রতিযোগী নয়, আর 1,000 বা তার বেশি বিকল্পে এর নির্ভুলতা শূন্যের কাছাকাছি। প্রতিটি ছক, আর প্রতিটি সংখ্যা কোন রান থেকে এসেছে: hanzo.ai/kai এবং Kai-এর নথি।

Kai 1 · Hanzo API

একটি মডেলকে সব কিছু করতে বলা বন্ধ করুন

আজই Hanzo API দিয়ে Kai-কে কল করুন।

Kai দেখুন →Hanzo দিয়ে বানানো শুরু করুন লেখকের সঙ্গে দেখা করুন ↗