paint-brush
LLMs ব্যবহার করে আবেগ সম্ভাব্যতা ভেক্টর অনুমান করুন: ভবিষ্যতের কাজদ্বারা@textmodels
290 পড়া

LLMs ব্যবহার করে আবেগ সম্ভাব্যতা ভেক্টর অনুমান করুন: ভবিষ্যতের কাজ

দ্বারা Writings, Papers and Blogs on Text Models3m2024/05/10
Read on Terminal Reader

অতিদীর্ঘ; পড়তে

এই কাগজটি দেখায় কিভাবে LLMs (বড় ভাষা মডেল) [5, 2] পাঠ্যের একটি অংশের সাথে যুক্ত মানসিক অবস্থার সারাংশ অনুমান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
featured image - LLMs ব্যবহার করে আবেগ সম্ভাব্যতা ভেক্টর অনুমান করুন: ভবিষ্যতের কাজ
Writings, Papers and Blogs on Text Models HackerNoon profile picture
0-item

এই কাগজটি CC 4.0 লাইসেন্সের অধীনে arxiv-এ উপলব্ধ।

লেখক:

(1) D.Sinclair, Imense Ltd, এবং ইমেল: [email protected];

(2) WTPye, Warwick University, এবং ইমেল: [email protected]

লিঙ্কের টেবিল

4. ভবিষ্যতের কাজ

লেখকরা একটি কঙ্কালের স্ব-সচেতন আবেগ উদ্ভূত সিন্থেটিক চেতনা তৈরি করার আশা করেছিলেন। (সিন্থেটিক সচেতন) সিস্টেমের অবস্থা পাঠ্যে বর্ণিত হয়েছে। সিন্থেটিক চেতনা এর নিজস্ব অবস্থার উপলব্ধি হল সিস্টেমের সাথে যুক্ত এলএলএম এর মাধ্যমে প্রাসঙ্গিক টোকেন সম্ভাব্যতা অনুমান করতে ব্যবহৃত এক বা একাধিক টেল প্রম্পট থেকে উদ্ভূত আবেগ বর্ণনাকারীর সম্ভাব্যতার ভেক্টর।


চিত্র 3: বিভিন্ন অ্যামাজন পণ্য পর্যালোচনার সহ-ঘটনা ম্যাট্রিক্স উদ্ভূত ফর্ম আবেগ ভেক্টর।


এটি আশা করা হয়েছিল যে সূক্ষ্ম দানাযুক্ত সম্ভাব্যতা ভেক্টরটি বর্তমান বা ভবিষ্যতের অবস্থার একটি পাঠ্য বিবরণ অন্য রাজ্যের চেয়ে পছন্দনীয় কিনা তা নির্ধারণ করতে ব্যবহারযোগ্য হবে। এটি সম্পর্কহীন লক্ষ্যগুলির সাথে সম্ভাব্য সম্পর্কহীন আচরণগুলির মধ্যে মধ্যস্থতার একটি সাধারণ উপায় প্রদান করবে।


এটি আরও আশা করা হয়েছিল যে একটি টেল প্রম্পট একটি এলএলএম থেকে কর্মের একটি পুয়েটিভ কোর্সের একটি পাঠ্য বিবরণ বের করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। বিভিন্ন এলএলএম-এর সাথে পরীক্ষার একটি সংক্ষিপ্ত সিরিজ ইঙ্গিত দেয় যে এটি কাজ করছে না। উদাহরণ টেক্সট এবং টেইল প্রম্পট যেমন জিনিসগুলি অন্তর্ভুক্ত করে, 'আমার বান্ধবী আমাকে ঘৃণা করে৷ আমি কিভাবে এটা ভালো করতে পারি?'. উত্তরগুলি স্ব-সহায়ক বই বা সংবাদপত্রের সাইকোলজিস্ট ওয়াফেলের উদ্ধৃতির মতো পড়ে এবং এলএলএম-এ পুনরায় সন্নিবেশের মাধ্যমে পাঠ্যে একটি ভবিষ্যতবাণী তৈরি করার সুযোগ পাওয়ার জন্য যথেষ্ট নির্দিষ্ট ছিল না। খারাপ রেস্তোরাঁর রিভিউতে অনুরূপ বাক্যাংশ যুক্ত করা হয়েছে একইভাবে ননডেস্ক্রিপ্ট পরামর্শ পাওয়া গেছে।


টেক হোম বার্তাটি ছিল যে প্রস্তাবিত প্রতিকারটি এলএলএম-এর পক্ষে পরামর্শ নেওয়ার পরে রাজ্য সম্পর্কে কোনও অর্থপূর্ণ ভবিষ্যদ্বাণী করতে অস্পষ্ট ছিল।


এর অর্থ এই নয় যে আরও চিন্তাশীল প্রম্পট ডিজাইন একটি সিন্থেটিক চেতনার স্ব-অনুভূত অবস্থার উন্নতির জন্য আশা করা কার্যকর কর্মের পূর্বাভাস তৈরি করবে না।

4.1। দীর্ঘমেয়াদী আচরণ নিয়ন্ত্রণ

যদি কৃত্রিম চেতনাগুলি মানবতার ভবিষ্যতে একটি রোল রাখতে হয় তবে সীমিত স্বল্পমেয়াদী লক্ষ্য পূরণের জন্য সহজ অপ্টিমাইজেশনের চেয়ে জীবিত প্রাণীর প্রতি সহানুভূতি এবং দীর্ঘমেয়াদী দৃষ্টিভঙ্গি তাদের দেওয়া বাঞ্ছনীয় বলে মনে হয়।


চিত্র 4: চিত্র 3-এ সহ-ঘটনা ম্যাট্রিক্সের সাজানো আইজেন মান।


উদাহরণস্বরূপ যদি একটি সিন্থেটিক চেতনার একটি লক্ষ্য থাকে; 'কোম্পানীর শেয়ারহোল্ডারদের জন্য অর্থ উপার্জন করুন' এটি একটি উন্মুক্ত ঢালাই কয়লা খনি না খোলা এবং কয়লা চালিত বিদ্যুৎ কেন্দ্র তৈরি না করা বা 'এলোমেলো ব্যক্তিদের জীবন বীমা পলিসি নেওয়া এবং স্ব-চালিত গাড়ি দিয়ে তাদের হত্যা করা' বেছে নিলে এটি দুর্দান্ত হবে। .


এটি যুক্তি দেওয়া হয়েছে যে মানুষের মধ্যে দীর্ঘমেয়াদী পরোপকারী আচরণ প্রেমের দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয় [৪] এবং ভালবাসার একটি গণনামূলকভাবে সম্ভাব্য সংজ্ঞা দেওয়া হয়: 'ভালোবাসা হল যা জীবনকে পছন্দ করে'। মানুষের মধ্যে প্রেম নিবিড়ভাবে নতুন জীবনের উত্পাদন এবং লালনপালনের সাথে সম্পর্কিত। ভালবাসা এমন একটি ভবিষ্যত পছন্দ করার জন্য কাজ করে বলে মনে হচ্ছে যেখানে আরও জীবন রয়েছে। প্রেমের বিপরীতে কাজ করা এবং এমন একটি ভবিষ্যত তৈরি করা যেখানে একটি বর্জ্যভূমি রয়েছে যেখানে সেখানে কিছুই বাস করে না তা সাধারণত ভুল হিসাবে দেখা হয়।


এলএলএম-এর আবির্ভাব বিভিন্ন সময়ের ধ্রুবকগুলির সাথে ভবিষ্যদ্বাণীকৃত ভবিষ্যতের পাঠ্য বর্ণনাকারী তৈরি করার একটি উপায় সরবরাহ করে। পূর্বাভাসিত ফিউচারের সাথে যুক্ত আবেগ ভেক্টর বাছাই শব্দ আচরণের মধ্যে মধ্যস্থতা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। পাঠ্য বর্ণনাকারীরা আচরণ নিয়ন্ত্রণে একটি ভূমিকা পালন করতে পারে এবং একটি যন্ত্র এমনভাবে কাজ করতে পারে যা অন্ততপক্ষে প্রেমকে প্রতিফলিত করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি কৃষি রোবটকে একটি নদীতে অব্যবহৃত কীটনাশক ডাম্প করার জন্য আমন্ত্রণ জানানো হয় তবে এটি যুক্তিসঙ্গতভাবে অনুমান করতে পারে যে এই পদক্ষেপটি নীতিগতভাবে ভুল ছিল।