Nowa era modeli językowych: dynamiczne myślenie i innowacyjne algorytmy
Modele językowe i ich ograniczenia
Modele językowe nowej generacji (LLMs) zrewolucjonizowały dziedzinę sztucznej inteligencji, oferując niezwykłe zdolności w zakresie generowania tekstu i rozwiązywania problemów. Mimo tych osiągnięć, modele te wciąż działają w ramach tzw. „szybkiego myślenia”, co oznacza, że generują odpowiedzi na podstawie pojedynczego zapytania, bez możliwości ich iteracyjnego udoskonalania.
Aby temu zaradzić, wprowadzono metody „wolnego myślenia”, takie jak Chain-of-Thought, które dzielą problemy na mniejsze kroki. Jednak podejścia te nadal ograniczają się do pierwotnej wiedzy modelu i nie potrafią dynamicznie integrować nowych informacji podczas procesu myślenia. To ograniczenie staje się szczególnie widoczne w zadaniach wymagających aktualizacji wiedzy w czasie rzeczywistym, na przykład w wieloetapowym odpowiadaniu na pytania lub generowaniu kodu dostosowanego do bieżących potrzeb.
Próby ulepszenia procesów myślowych modeli AI
Obecnie stosowane metody poprawy rozumowania modeli językowych można podzielić na dwie główne kategorie.
Pierwsza to retrieval-augmented generation (RAG), czyli systemy wspierane przez zewnętrzne źródła wiedzy. Ich wadą jest częste wprowadzanie nieistotnych informacji, co obniża efektywność i dokładność odpowiedzi.
Druga kategoria obejmuje algorytmy oparte na wyszukiwaniu drzewiastym, takie jak Monte Carlo Tree Search (MCTS). Pozwalają one na eksplorację różnych ścieżek rozumowania, lecz nie integrują w pełni kontekstu i dodatkowej wiedzy. Co więcej, nawet zaawansowane rozwiązania, jak LATS (LLM-driven MCTS), które wprowadzają etapy oceny i refleksji nad odpowiedziami, nadal pozostają ograniczone do pierwotnych danych modelu.
Obie metody zmagają się z problemem równoważenia szerokości eksploracji, trafności kontekstowej i efektywności obliczeniowej. Często prowadzi to do generowania odpowiedzi albo zbyt ogólnych, albo niewystarczająco precyzyjnych.
Nowe podejście: Chain-of-Associated-Thoughts (CoAT)
Aby przezwyciężyć te ograniczenia, zespół badaczy z Digital Security Group zaproponował nowatorskie rozwiązanie – Chain-of-Associated-Thoughts (CoAT), które wprowadza dwie kluczowe innowacje.
Pierwszą z nich jest mechanizm pamięci asocjacyjnej, który dynamicznie integruje nową wiedzę podczas procesu myślenia. W przeciwieństwie do statycznych metod RAG, CoAT dokonuje poboru informacji w odpowiedzi na konkretne kroki w procesie rozumowania – podobnie jak matematyk przypomina sobie odpowiednie twierdzenie dopiero wtedy, gdy jest ono potrzebne do rozwiązania zadania.
Drugim elementem jest udoskonalony algorytm MCTS, który łączy ten proces asocjacyjny w ramach nowego czterostopniowego cyklu:
1. Selekcja – wybór najlepszego kroku w drzewie wyszukiwania.
2. Ekspansja z asocjacją wiedzy – dodanie nowej informacji do procesu myślenia.
3. Ocena jakości – sprawdzenie trafności odpowiedzi.
4. Propagacja wartości – przekazanie zdobytej wiedzy na dalsze etapy rozumowania.
Dzięki temu powstaje mechanizm sprzężenia zwrotnego, umożliwiający dynamiczne aktualizowanie wiedzy w trakcie procesu myślowego.
Jak działa CoAT?
Podstawą systemu CoAT jest dwustrumieniowa architektura rozumowania. Podczas analizy zapytania model nie tylko eksploruje różne ścieżki myślowe w drzewie MCTS, ale jednocześnie korzysta z pamięci asocjacyjnej.
Każdy węzeł w strukturze wyszukiwania odpowiada pojedynczemu etapowi rozumowania. Generuje on zarówno treść odpowiedzi (G(n)), jak i powiązaną wiedzę (AM(n)). Następnie przypisuje się odpowiednim węzłom wartości odzwierciedlające jakość odpowiedzi (Fg) oraz trafność wykorzystanej wiedzy (Fa). Parametr β kontroluje względną wagę obu tych czynników, zapewniając, że pobierane informacje pozostają ściśle związane z bieżącym kontekstem.
Przewaga CoAT nad innymi technologiami
Aby ocenić skuteczność CoAT, przeprowadzono testy jakościowe i ilościowe w różnych zastosowaniach.
W ramach testów jakościowych porównano odpowiedzi CoAT z wynikami generowanymi przez tradycyjne modele, takie jak Qwen2.5-32B i ChatGPT. Nowa technologia wykazała zdolność do dostarczania bardziej kompleksowych odpowiedzi, uwzględniających dodatkowe aspekty, takie jak zagadnienia etyczne i regulacyjne, które były pomijane przez inne modele.
Testy ilościowe dotyczyły dwóch kluczowych obszarów:
– Odpowiadanie na pytania wymagające intensywnej wiedzy – CoAT porównano z metodami RAG, takimi jak NativeRAG, IRCoT, HippoRAG, LATS i KAG na zbiorach danych HotpotQA i 2WikiMultiHopQA. Wyniki potwierdziły, że CoAT osiąga wyższe wartości wskaźników Exact Match (EM) oraz F1, co oznacza większą precyzję i adekwatność generowanych odpowiedzi.
– Generowanie kodu – modele wspomagane CoAT przewyższyły fine-tuning’owane wersje Qwen2.5-Coder-7B-Instruct i Qwen2.5-Coder-14B-Instruct w zadaniach takich jak HumanEval, MBPP i HumanEval-X, co dowodzi ich zdolności do adaptacji w specyficznych domenach.
Przyszłość dynamicznych modeli AI
CoAT ustanawia nowy standard w dziedzinie sztucznej inteligencji, integrując dynamiczną asocjację wiedzy z optymalizacją wyszukiwania struktur drzewiastych. W przeciwieństwie do statycznych metod, nowa technologia oferuje kontekstowe rozumowanie w czasie rzeczywistym, dostosowując się do zmieniających się informacji.
Choć obecnie implementacja CoAT opiera się na predefiniowanych źródłach wiedzy, architektura modelu pozwala na łatwą integrację z przyszłymi narzędziami, takimi jak agenci LLM czy wyszukiwanie informacji w czasie rzeczywistym z Internetu. Oznacza to, że przyszłe modele AI mogą działać podobnie do ludzkich ekspertów, którzy w trakcie rozwiązywania złożonych problemów sięgają po zewnętrzne źródła informacji.
Dynamiczna integracja wiedzy może okazać się przełomem w rozwoju zaawansowanych systemów AI, otwierając nowe możliwości dla modeli językowych w takich dziedzinach jak medycyna, prawo czy inżynieria oprogramowania.