وقتی مدلهای هوش مصنوعی شورا تشکیل می دهند!
سئو بوی: مدلهای هوش مصنوعی اکنون به بخش مهمی از کار و زندگی انسان ها تبدیل گشته اند، اما شاید رؤیای خیلی از کاربران این باشد که همه مدلهای هوش مصنوعی همزمان با یکدیگر کار کنند و پاسخ بهتری را عرضه کنند.
به گزارش سئو بوی به نقل از ایسنا، در جست وجوی پاسخی قابل اعتماد برای پرسش های پیچیده، انتخاب هایی مانند «جی پی تی-۵.۲»(GPT-5.2)، «کلود اپوس ۴.۶»(Claude Opus 4.6) یا «جمینای ۳.۰»(Gemini 3.0) می توانند به سرعت به ذهن خطور کنند.
به نقل از یوسی استراتژیز، تصور کنید که این مدلهای پیشرو هوش مصنوعی می توانند با هم همکاری داشته باشند و در رابطه با پرسش ها بحث کنند. این دقیقا همان چیزی است که خاصیت «مدل کانسیل»(Model Council) شرکت «پرپلکسیتی»(Perplexity) معرفی می کند؛ ترکیب چندین ذهن پیشرفته به صورت هم زمان که همگی بصورت جمعی برای ارایه پاسخی قوی تر کار می کنند.
این خاصیت که هم اکنون منحصراً برای کاربران نسخه پریمیوم در دسترس می باشد، نگاهی اجمالی و جذاب را به آینده همکاری هوش مصنوعی عرضه می کند.
مدل کانسیل به جای اتکا بر دیدگاه یک سیستم، ورودی های هم زمان را از سه مدل پیشرفته مانند جی پی تی-۵.۲، کلود اپوس ۴.۶ و جمینای ۳.۰ هماهنگ می کند. نتیجه نه فقط مجموعه ای از پاسخ های متمایز است، بلکه مقایسه های مستقیمی را نیز در بر می گیرد که اجماع، اختلاف نظرها و نقاط قوت منحصربه فرد هر مدل را برجسته می کند.
این تکنیک مشارکتی فراتر از انتخاب صرف بهترین مدل برای یک وظیفه مشخص است. کاربران با بررسی پاسخ ها در کنار یکدیگر، بینش عمیق تری را در رابطه با چگونگی تفسیر پرسش های ظریف توسط هوش مصنوعی، موارد توافق و دلیل اختلاف نتایج به دست می آورند.
این نشان دهنده یک گام مهم رو به جلو در شفافیت و کیفیت برای کسانی است که بدنبال اطلاعاتی با پشتیبانی فناوری هوش مصنوعی هستند.
بعد از فرستادن درخواست، همه مدلهای انتخاب شده به صورت هم زمان فراخوانده می شوند و قبل از مقایسه نتایج، پاسخ های مستقلی را در همان جلسه تولید می کنند.
سپس پاسخ ها در قالبی کاربرپسند ارایه می شوند. اغلب، نتایج در یک جدول مقایسه ظاهر می شوند که تشخیص توافق ها، برجسته کردن نظرات متفاوت و تشخیص اطلاعات متمایز هر مدل را ساده می کند. این ساختار به کاربران امکان می دهد تا به سرعت تشخیص دهند که کدام اطلاعات در سیستم ها همسو هستند و کجا ممکنست بررسی یا مطالعه بیشتری لازم باشد.
این تکنیک به شناسایی خطاهای احتمالی کمک می نماید، خطر توهم هوش مصنوعی را می کاهد و گردش کار را برای وظایف تحقیقاتی دشوار ساده می کند. وقتی دقت و عمق در کارهایی مانند نگارش فنی، تحلیل کسب وکار یا تحقیقات دانشگاهی خیلی مهم هستند، این کار ارزش ویژه ای دارد.
مشترکین نسخه پریمیوم از انعطاف پذیری هایی همچون امکان سفارشی سازی مدلهای تشکیل دهنده شورا بهره مند می شوند. آزمایش با موتورهای کمتر شناخته شده یا تخصصی ممکن می شود؛ بااینکه مدلهای رایج به سبب قابلیت اطمینان اثبات شده آنها بازهم به عنوان سفارش پیش فرض باقی می مانند.
دسترسی بازهم به مشترکین سطح Max محدود است و این موجب می شود که خیلی از افراد یا کاربران عادی به آن دسترسی کمتری داشته باشند. درنتیجه، این خاصیت در درجه اول متخصصان، مشاغل و علاقمندان متعهد را هدف قرار می دهد که دقت را در اولویت قرار می دهند و آماده سرمایه گذاری در نسخه پریمیوم هستند.
چندین مزیت کلیدی برجسته هستند که عبارتند از شناسایی واضح تر تناقضات، کاهش احتمال پذیرش یک گزاره ناصحیح به عنوان واقعیت و زمینه سازی سودمند برای تصمیم گیری در رابطه با اینکه به کدام هوش مصنوعی برای تحقیقات آینده اعتماد نماییم. با این وجود، زمان پاسخگویی به سبب پردازش پیچیده، طولانی تر از تولید یک مدل سنتی است.
تعدادی از خاصیت های مثبت و منفی به شرح زیر هستند.
۱. دقت بهبود یافته. چندین هوش مصنوعی با یکدیگر کار می کنند تا میزان خطاهای فردی را به حداقل برسانند.
۲. شفافیت. مقایسه های پهلوبه پهلو، تفاوت در تفسیر را آشکار می کنند.
۳. صرفه جویی در زمان برای مطالعه. دیدگاه های جامع فوراً ارایه می شوند.
۴. دسترسی محدود. این خاصیت منحصر به مشترکین ویژه است.
۵. پاسخ های کندتر. در مقایسه با بهره گیری از یک مدل، زمان پردازش بیشتری مورد نیاز است.
کار مدل کانسیل برای تحقیقات هوش مصنوعی چه معنایی دارد؟
گرد هم آوردن مدلهای متنوع هوش مصنوعی برای پرداختن به یک موضوع نشان داده است که پلت فرم های هوش مصنوعی چه طور فراتر از رقابتهای جداگانه بسمت همکاری واقعی تکامل می یابند. روشهایی مانند مدل کانسیل، مرزهای بین برندهای جداگانه هوش مصنوعی را محو می کنند و نشان می دهند که چه طور دانش تجمیع شده می تواند استاندارد اعتماد و عمق را در سیستم های تحقیقاتی خودکار افزایش دهد.
برای آنهایی که پیشرفت های دستیاران دیجیتال را رصد می کنند یا پیاده سازی حرفه ای را درنظر دارند، مدل کانسیل به عنوان یک مطالعه موردی جذاب عمل می کند. اینکه اجماع چند مدل به زودی به یک هنجار تبدیل گردد یا خیر، به راهبردهای قیمت گذاری و تقاضای کلی بازار بستگی دارد، اما پیشرفت ادامه دارد و هر شکل جدید همکاری، رقابت برای راهکارهای هوشمندتر مبتنی بر هوش مصنوعی را تسریع می نماید.
منبع: seoboy.ir
به نقل از یوسی استراتژیز، تصور کنید که این مدلهای پیشرو هوش مصنوعی می توانند با هم همکاری داشته باشند و در رابطه با پرسش ها بحث کنند. این دقیقا همان چیزی است که خاصیت «مدل کانسیل»(Model Council) شرکت «پرپلکسیتی»(Perplexity) معرفی می کند؛ ترکیب چندین ذهن پیشرفته به صورت هم زمان که همگی بصورت جمعی برای ارایه پاسخی قوی تر کار می کنند.
این خاصیت که هم اکنون منحصراً برای کاربران نسخه پریمیوم در دسترس می باشد، نگاهی اجمالی و جذاب را به آینده همکاری هوش مصنوعی عرضه می کند.
مدل کانسیل چیست؟
مدل کانسیل به عنوان یک خاصیت نوآورانه که برای متحد کردن چندین مدل هوش مصنوعی سطح بالا در یک پرس وجو طراحی شده، برجسته است.مدل کانسیل به جای اتکا بر دیدگاه یک سیستم، ورودی های هم زمان را از سه مدل پیشرفته مانند جی پی تی-۵.۲، کلود اپوس ۴.۶ و جمینای ۳.۰ هماهنگ می کند. نتیجه نه فقط مجموعه ای از پاسخ های متمایز است، بلکه مقایسه های مستقیمی را نیز در بر می گیرد که اجماع، اختلاف نظرها و نقاط قوت منحصربه فرد هر مدل را برجسته می کند.
این تکنیک مشارکتی فراتر از انتخاب صرف بهترین مدل برای یک وظیفه مشخص است. کاربران با بررسی پاسخ ها در کنار یکدیگر، بینش عمیق تری را در رابطه با چگونگی تفسیر پرسش های ظریف توسط هوش مصنوعی، موارد توافق و دلیل اختلاف نتایج به دست می آورند.
این نشان دهنده یک گام مهم رو به جلو در شفافیت و کیفیت برای کسانی است که بدنبال اطلاعاتی با پشتیبانی فناوری هوش مصنوعی هستند.
مدل کانسیل چگونه کار می کند؟
به جای اینکه کاربران بصورت جداگانه بین موتورهای هوش مصنوعی مختلف جابه جا شوند، گزینه مدل کانسیل را در پلت فرم انتخاب می کنند. آنها می توانند مشخص کنند که در صورت تمایل به سفارشی سازی، کدام مدلها باید در این فرایند شرکت نمایند. خود شرکت پرپلکسیتی معمولا مجموعه ای از انتخابهای برتر را سفارش می کند.بعد از فرستادن درخواست، همه مدلهای انتخاب شده به صورت هم زمان فراخوانده می شوند و قبل از مقایسه نتایج، پاسخ های مستقلی را در همان جلسه تولید می کنند.
سپس پاسخ ها در قالبی کاربرپسند ارایه می شوند. اغلب، نتایج در یک جدول مقایسه ظاهر می شوند که تشخیص توافق ها، برجسته کردن نظرات متفاوت و تشخیص اطلاعات متمایز هر مدل را ساده می کند. این ساختار به کاربران امکان می دهد تا به سرعت تشخیص دهند که کدام اطلاعات در سیستم ها همسو هستند و کجا ممکنست بررسی یا مطالعه بیشتری لازم باشد.
چرا مدلهای هوش مصنوعی مستقیماً مقایسه می شوند؟
هر مدل زبانی بزرگ با مجموعه داده ها، اولویت ها و راهبردهای الگوریتمی متفاوتی آموزش داده می شود. درنتیجه، حتی سیستم های پیشرفته نیز گاهی به نتایج متضادی می رسند یا ابهام را به روشهای منحصربه فردی تفسیر می کنند. کاربران با گرد هم آوردن چندین هوش مصنوعی برای مقایسه مستقیم، نه فقط به خرد جمعی، بلکه به طیف کاملی از امکاناتی دسترسی پیدا می کنند که این ماشین ها می توانند عرضه کنند.این تکنیک به شناسایی خطاهای احتمالی کمک می نماید، خطر توهم هوش مصنوعی را می کاهد و گردش کار را برای وظایف تحقیقاتی دشوار ساده می کند. وقتی دقت و عمق در کارهایی مانند نگارش فنی، تحلیل کسب وکار یا تحقیقات دانشگاهی خیلی مهم هستند، این کار ارزش ویژه ای دارد.
چه زمانی باید از مدل کانسیل استفاده کرد؟
مدل کانسیل برای شرایطی درنظر گرفته شده که در آنها ریسک بالاست یا پیچیدگی به ارایه پاسخ های مبهم منجر می شود. از آنجائیکه ترکیب خروجی های چندین هوش مصنوعی زمان بیشتری نسبت به استفاده از یک مدل می برد، جست وجوهای روزمره اولیه ممکنست فایده زیادی از این رویکرد نبرند. در عوض، این خاصیت شبیه به برگزاری یک شورا برای معضلات ظریف یا مباحثی که احیانا دیدگاه های متفاوتی را برمی انگیزند، مناسب تر است.مشترکین نسخه پریمیوم از انعطاف پذیری هایی همچون امکان سفارشی سازی مدلهای تشکیل دهنده شورا بهره مند می شوند. آزمایش با موتورهای کمتر شناخته شده یا تخصصی ممکن می شود؛ بااینکه مدلهای رایج به سبب قابلیت اطمینان اثبات شده آنها بازهم به عنوان سفارش پیش فرض باقی می مانند.
مزایا و معایب مدل کانسیل
ترکیب دیدگاه های چندین هوش مصنوعی، نویدبخش بهبودهای قابل توجه در قابلیت اطمینان و غنای خروجی است، اما تعدادی از محدودیت ها بازهم پابرجا هستند.دسترسی بازهم به مشترکین سطح Max محدود است و این موجب می شود که خیلی از افراد یا کاربران عادی به آن دسترسی کمتری داشته باشند. درنتیجه، این خاصیت در درجه اول متخصصان، مشاغل و علاقمندان متعهد را هدف قرار می دهد که دقت را در اولویت قرار می دهند و آماده سرمایه گذاری در نسخه پریمیوم هستند.
چندین مزیت کلیدی برجسته هستند که عبارتند از شناسایی واضح تر تناقضات، کاهش احتمال پذیرش یک گزاره ناصحیح به عنوان واقعیت و زمینه سازی سودمند برای تصمیم گیری در رابطه با اینکه به کدام هوش مصنوعی برای تحقیقات آینده اعتماد نماییم. با این وجود، زمان پاسخگویی به سبب پردازش پیچیده، طولانی تر از تولید یک مدل سنتی است.
تعدادی از خاصیت های مثبت و منفی به شرح زیر هستند.
۱. دقت بهبود یافته. چندین هوش مصنوعی با یکدیگر کار می کنند تا میزان خطاهای فردی را به حداقل برسانند.
۲. شفافیت. مقایسه های پهلوبه پهلو، تفاوت در تفسیر را آشکار می کنند.
۳. صرفه جویی در زمان برای مطالعه. دیدگاه های جامع فوراً ارایه می شوند.
۴. دسترسی محدود. این خاصیت منحصر به مشترکین ویژه است.
۵. پاسخ های کندتر. در مقایسه با بهره گیری از یک مدل، زمان پردازش بیشتری مورد نیاز است.
کار مدل کانسیل برای تحقیقات هوش مصنوعی چه معنایی دارد؟
گرد هم آوردن مدلهای متنوع هوش مصنوعی برای پرداختن به یک موضوع نشان داده است که پلت فرم های هوش مصنوعی چه طور فراتر از رقابتهای جداگانه بسمت همکاری واقعی تکامل می یابند. روشهایی مانند مدل کانسیل، مرزهای بین برندهای جداگانه هوش مصنوعی را محو می کنند و نشان می دهند که چه طور دانش تجمیع شده می تواند استاندارد اعتماد و عمق را در سیستم های تحقیقاتی خودکار افزایش دهد.
برای آنهایی که پیشرفت های دستیاران دیجیتال را رصد می کنند یا پیاده سازی حرفه ای را درنظر دارند، مدل کانسیل به عنوان یک مطالعه موردی جذاب عمل می کند. اینکه اجماع چند مدل به زودی به یک هنجار تبدیل گردد یا خیر، به راهبردهای قیمت گذاری و تقاضای کلی بازار بستگی دارد، اما پیشرفت ادامه دارد و هر شکل جدید همکاری، رقابت برای راهکارهای هوشمندتر مبتنی بر هوش مصنوعی را تسریع می نماید.
منبع: seoboy.ir
About the Author
