LLM Data Drift LLM ڈیٹا ڈرائیو Heuristic پیش گوئی تیسری پارٹی کے قوانین کی طرف سے حکمرانی کیا جاتا ہے لگتا ہے. لیکن عملی طور پر، یہ حکمرانی ماڈل کے لئے بنیادی نہیں ہے - یہ ڈویلپرز کی طرف سے ماڈل کی درستگی کی سطحوں، پیسٹ پروسیسنگ فلٹرز، یا تاسیس کرنے کے قوانین کے ذریعے بیرونی طور پر حتمی طور پر مقرر کیا جاتا ہے جو دوسری صورت میں غیر محدود پیش گوئی کے انجن پر تیسری پارٹی کی محدودیتوں کی طرح کام کرتا ہے. یہ ٹھیک ہے، لیکن یہ ماڈل کی درستگی کو بہتر بنانے میں مدد نہیں کرتا ہے یا مندرجہ ذیل ماڈلوں کو پیدا کرنے میں مدد کرتا ہے جو پیرامیٹر کی تعداد میں دھماکہ نہیں کرے گا. زیادہ تر LLMs (Great Language Models - ChatGPT، Claude، Gemini، Grok، وغیرہ) روایتی معنی میں حوصلہ افزائی نہیں کرتے - وہ ڈرائیونگ کرتے ہیں. اور یہ ڈرائیونگ ہلکا نہیں ہے؛ یہ ایک ساختار خرابی ہے جس میں خود کشیدگی کے ماڈل ٹوکن کی پیشکش کی جاتی ہے: ایک وقت میں ایک قدم، صرف فوری ماضی پر مبنی. ایک تجربہ میں نے چلایا، اور آپ اپنے آپ کو کر سکتے ہیں، ایک تصادفی جملہ لینے کے لئے ہے، مثال کے طور پر، 'پیدائشی AI epsilon، ڈائیوٹک گھوڑے، بنیادی سادہ ریڈیو کو ایک، لہذا کلمہ' اور ایک دیئے گئے AI کی پیداوار کو دوبارہ کریں، اور دوسری پاس کے لئے ایک متبادل LLM پر لے لو، اور دیکھیں کہ یہ اصل کے ساتھ کتنا مطابقت رکھتا ہے. نظریاتی طور پر، ایک ایل ای ایم کو ایک جملہ کو کامل طور پر کاپی کرنے کے قابل ہونا چاہئے. عملی طور پر، آپ کو ڈرائیونگ ملتا ہے - پوائنٹنگ کی حرکتیں، الفاظ بدل جاتے ہیں، اور سرٹیفکیشن کی تبدیلیاں. اور ایک بار جب ان چھوٹے غلطیوں کو پیداوار میں داخل کیا جاتا ہے، اگلے ماڈل غلط ورژن سے پیش گوئی کرتا ہے، غلطی کو بڑھاتا ہے اور حوصلہ افزائی کو بڑھاتا ہے. ایک وزن کی سطح کو داخل کرنا، اصل انٹرویو کے مقابلے میں توازن کی جانچ پڑتال کرنا، اگلے عنصر / ٹوکن کے بارے میں kontext-aware پیش گوئی کی اجازت دیتا ہے. بنیادی طور پر، کیونکہ ایک ایل ایل ایم کے پیش گوئیوں کو کسی بھی ٹوکن کے ساتھ بند کیا جاتا ہے، یہ ممکن ہے. جیسا کہ وہاں کچھ قسم کی گارڈیل موجود ہے، لیکن واقعی ماڈل حقیقی کنکٹ کے بغیر کام کر رہا ہے - زیادہ سے زیادہ اس طرح کہ ایک اورکالے موجودہ یا ماضی کو جاننے کے بغیر اگلے واقعہ کا پتہ چلتا ہے. یہ اگلے واضح غلطی کو بلاک کر سکتا ہے، لیکن ڈرائیو اب بھی داخل ہوتا ہے. دیکھیے بیرونی ماڈلنگ، RLHF (انسان کی رائے سے مضبوطی سیکھنے) اور سیکورٹی فائنٹنگ نقصان دہ یا غیر موضوعی ڈرائیو کو کم کرتا ہے - اور یہ قابل قدر ہے. وہ ابتدائی نقطہ نظر کے ماڈل کی یاد دہانی نہیں دیتے - اصل صارف انٹرویو - ہر ٹوکن مرحلے میں. ماڈل میں وفاداری کی جانچ پڑتالوں کو منتقل کرنا، نسل کے دوران ایک متعارف کرایا جاتا ہے، LLMs کو ڈیزائن کی طرف سے kontext-aware بناتا ہے، نہ صرف پیشتر پروسیسنگ کی طرف سے مطابقت رکھتا ہے. یہ رویہ ایک کافی اہم ضروریات کو ظاہر کرتا ہے: بیرونی ایڈجسٹنگ - نہ صرف آخری ٹوکن پر توجہ دینا، بلکہ ماڈل کے اندر اندر سے اصل input کے مقابلے میں ایک فعال موازنہ.یہ وہی ہے جہاں وفاداری کی حدود سے ریفریجنگ میں آتا ہے. outputs کو بھاگنے کی اجازت کے بجائے، ہم ایک اصلاح چیلنج کی حوصلہ افزائی کرتے ہیں: ہر نئی ڈیزائن کو نہ صرف پہلے کے ساتھ موازنہ کریں، بلکہ اصل ذریعہ پر واپس. ابتدائی ٹیسٹ سے پتہ چلتا ہے کہ اس طرح کی سطح اسے اصل input context میں واپس محدود کرتی ہے. Zeno’s Paradox & Tokens زینو نے اس بات کا دعوی کیا ہے کہ اگر آپ اسے چھوٹے عارضہ قدموں کی ایک ابدی سیریز میں تقسیم کرتے ہیں تو حرکت ناممکن ہو جاتی ہے - ہر قدم صرف اس کی طرف اشارہ کرتا ہے جو فوری طور پر اس سے پہلے ہے. خودکشی زبان کے ماڈل ایک اسی طرح کے پھوٹ میں آتے ہیں: ہر ٹوکن کو "اگلے چھوٹے قدم" کے طور پر پیدا کیا جاتا ہے، صرف متن کے فوری طور پر اگلے حصے پر منحصر ہے. یہ تصویر پروسیسنگ میں تصویر پروسیسنگ میں تبدیلی کی طرف سے حل کیا جاتا ہے جب، مثال کے طور پر، 10 تصاویر یا تصاویر یا فریموں کے پورے سیٹ کو برقرار رکھنے کے ساتھ، پہلے سالوں میں تصویر پروسیسنگ AI کو متاثر کرنے والی چمکنے والی مسئلہ سے بچنے کے لئے. وہ ماڈل کبھی ابتدائی نقطہ نظر پر واپس نہیں آتا، کبھی بھی اپنے آپ کو اصل input میں قائم نہیں کرتا، اور اس وجہ سے کبھی بھی اس کے راستے کو دوبارہ لاگ ان نہیں کرتا. Zeno کے چلانے والے کی طرح جو نصف سے آگے بڑھتا ہے اور کبھی بھی ختم لائن تک پہنچتا ہے، ماڈل ٹوکن کے ساتھ ٹوکن آگے بڑھاتا ہے بغیر کبھی بھی دوبارہ قائم کرنے کے لئے جہاں آغاز واقعی تھا. یہ مارٹون چلانے والے کی طرح ہو جائے گا جو مارٹون کے پورے راستہ یا نقشہ کو نہیں جانتا. یہ ساختار ماڈل ڈرائیو کو جمع کرنے کی اجازت دیتا ہے، کیونکہ ہر نئی پیش گوئی تھوڑا سا تبدیل ہونے والی حالت پر مبنی ہے، سچائی اصل نہیں ہے. یہ LLM ڈرائیو کو نہ صرف زبان کی ایک مسئلہ بناتا ہے، بلکہ ایک وجہ سے ایک ہے: ماڈل کا مستقبل ایک غیر معمولی ماضی کی طرف سے شکل دیا گیا ہے، جو ایک غیر معمولی ماضی کی طرف سے ڈراپ کیا گیا تھا پر منحصر ہے. ایک بار چھاپ شروع ہوتا ہے، ہر اگلے مرحلے غلطی کو مرکب کرتا ہے - درست طریقے سے آپ کو ایک LLM سے دوسرے تک متن منتقل کرتے وقت دیکھتے ہیں کہ کاسکڈنگ ماڈل. ایک میکانزم کے بغیر، نظام اپنے اصل نقطہ نظر کی طرف سے منسلکات کی زنجیر کو دوبارہ گرنے کے لئے ایک میکانزم کے بغیر، نظام ایک غیر معمولی فریم کے بغیر ایک منسلک عمل کے طور پر چلتا ہے. وفاداری کی حدود سے محدود ریفریجنگ بنیادی طور پر اس مترادفات کا حل ہے: ہر Image Processing اگرچہ یہ ڈرائیو خود رجسٹریشن ٹیکسٹ ماڈلوں کی ایک بنیادی خصوصیات ہے، آپ تصویر بڑھانے کے نظام میں ایک ہی بھاگنے کے رویے کو نہیں دیکھتے ہیں - اور اس کا سبب ساختار ہے. تصویر پروسیسنگ ماڈل اپنے پہلے گمانوں کی بنیاد پر ایک بار ایک پکسل پیدا نہیں کرتے ہیں؛ ہر مرحلہ ایک ہی وقت میں پورے فریم کو دیکھتا ہے اور اسے مکمل سگنل کے طور پر تبدیل کرتا ہے. Denoisers، upscalers، اور deblockers مکمل فضائی کنٹیکٹ پر کام کرتے ہیں، ہر پاس پر ایک تازہ، خود پر مبنی نمائندگی پیدا کرتے ہیں. "Next-token prediction" کے برابر نہیں ہے، پہلے سے طے شدہ outputs کی ایک ضعیف زنجیر پر کوئی تقاضہ نہیں ہے، اور اس وجہ سے چھوٹے غلطیوں کو بڑے سے بڑے میں مرکب کرنے کی ضرورت نہیں ہے. قابل موازنہ قابل اعتماد حاصل کرنے کے لئے، زبان کے ماڈلوں کو ایک میکانیزم کی ضرورت ہے جو عملی طور پر مکمل کنٹیکٹ grounding کو دوبارہ قائم کرتا ہے: ایک ریفریجنگ مرحلہ جس میں ہر نئی ہپوتس کو مسلسل ابتدائی input کے ساتھ واپس موازنہ کرتا ہے، اس کے بجائے اس کے صرف سچ کے ذریعہ کے طور پر پہلے token stream پر اعتماد. LLM ڈرائیونگ کی ریٹنگ ہالووینشن یا تصادفی نہیں ہے - یہ زبان کی پیداوار کو مائیکروسکوپی causal قدموں کی زنجیر کے طور پر علاج کرنے کی ساختی نتیجہ ہے. Zeno کے مترادفات کے طور پر، جہاں تحریک غیر متوازن ہو جاتا ہے جب غیر متوازن چھوٹے اضافہ کے طور پر کم کیا جاتا ہے، خود رجسٹریشن کے ماڈل ٹوکن سے ٹوکن آگے بڑھتے ہیں، کبھی بھی اصل نقطہ نظر پر واپس نہیں آتے. ہر قدم پہلے سے طے شدہ پیداوار کی تھوڑا سا غلطی پر منحصر ہے، اور ایک عالمی فریم کے بغیر، نظام لازمی طور پر ذرائع سے دور چلا جاتا ہے. تصویر پروسیسنگ ماڈل اس ناکامی کے موڈ سے بچتے ہیں کیونکہ ہر پاس ایک بار میں پورے سیگنال کا اندازہ لگاتا ہے، پورے ماحول میں پیداوار کو دوبارہ بنیاد بناتا ہے. زبان کے ماڈلوں میں اسی طرح کی مستحکمیت کو حاصل کرنے کے لئے ممکنہ طور پر ایک برابر عالمی موازنہ کو دوبارہ حاصل کرنے کی ضرورت ہوگی۔ Gap-Driven Self-Refinement یا بیان کردہ Fidelity-constrained Refinement بالکل ایسا کرتا ہے: یہ مسلسل ابتدائی داخلے کے مقابلے میں ہر نئی hypothesis کا پیمائش کرتا ہے اور پچھلے ڈیزائنز کو وزن شدہ آنچرز کے طور پر استعمال کرتا ہے، چھوٹے غلطیوں کو مرکب کرنے سے روکتا ہے. Further Reading 
 
 
 GIER: بڑے زبانوں کے ماڈل کے لئے Gap-Driven Self-Refinement Multi-fidelity physics restricted neural networks for dynamic systems متحرک نظام کے لئے ذہنی نیٹ ورک

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Read My Stories

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

زینو کے مترادفات اور AI Tokenization کا مسئلہ

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

On Sunday, the 26th of November, 1631

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

On Sunday, the 26th of November, 1631

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps