Modelet më inovative të gjuhëve të mëdha – duke përfshirë ChatGPT, Claude dhe Gemini – janë ndërtuar rreth të njëjtit dizajn themelor. Pra, kufizimet janë të njëjta për të gjithë. Modelet aktuale janë tejet halucinogjene, të vështira për t’u vërtetuar, të kushtueshme për t’u trajnuar dhe të ndërlikuara për t’u zbatuar. Edhe pse këto modele kanë prodhuar rezultate të jashtëzakonshme, ato nuk janë pa dobësi të mëdha. Trajnimi i tyre është jashtëzakonisht intensiv me burime dhe të dhëna, duke shtuar koston e tyre të lartë dhe konsumin e energjisë.
Njihuni me Symbolica AI, diçka interesante start up që filloi një teknikë të re për ndërtimin e modeleve të AI. Ata besojnë se modelet simbolike mbajnë sekretin e potencialit të plotë të AI. Modelet simbolike paraqesin njohurinë përmes strukturave dhe rregullave, në krahasim me transformatorët që varen nga asociacionet statistikore. Për shkak të kësaj, ata janë në gjendje të mësojnë dhe të mendojnë më shumë si njerëzit.
Symbolica po rimendon mësimin e makinerive nga themeli. Ata përdorin gjuhën shumë ekspresive të teorisë së kategorisë për të krijuar modele që mund të fitojnë strukturë algjebrike. Për shkak të kësaj, modelet tona mund të kenë një pamje solide, të organizuar, të shpjegueshme dhe të verifikueshme të botës.
Karakteristikat dhe Përparësitë kryesore
- Sinteza e kodit dhe vërtetimi i teoremës janë dy detyra gjuhësore formale jashtëzakonisht të vlefshme, por të vështira që Symbolica merr përsipër duke ndërtuar modele që arsyetojnë në mënyrë induktive.
- Modelet Symbolica i tejkalojnë qasjet konvencionale, të pastrukturuara në lidhje me efikasitetin e të dhënave, sepse ato përfshijnë strukturën në hyrjet, rezultatet dhe arsyetimin e tyre.
- Trajnimi i modeleve Symbolica është më i shpejtë, kërkon grupe më të vogla të dhënash dhe përmirëson kohën e konkluzionit me një renditje madhësie.
Raundi i financimit
Symbolica AI mblodhi 33,000,000 dollarë në Serinë A nga Abstract Ventures dhe 4 investitorë të tjerë.
Marrëveshje kryesore
- Trajnimi i modeleve aktuale të AI (si transformatorët) mund të jetë i kushtueshëm, me të dhëna intensive dhe të pasakta.
- Një biznes i ri i quajtur Symbolica është shfaqur duke përdorur modele simbolike, një metodë alternative që mundëson arsyetimin dhe interpretueshmërinë.
- Modelet simbolike kanë disa përparësi, duke përfshirë shpejtësinë e tyre, lehtësinë e të kuptuarit dhe kërkesat e reduktuara të trajnimit të të dhënave.
Në përfundim
Një pengesë për adoptimin e gjerë të AI janë kufizimet e saj ekzistuese. Një mënyrë e mundshme përpara është qasja simbolike e Symbolica. Duke theksuar interpretueshmërinë dhe efikasitetin, Symbolica mund të ndihmojë AI të bëhet më e besueshme dhe e besueshme, ndërkohë që çliron potencialin e saj të plotë për të trajtuar sfidat e ndërlikuara dhe për të revolucionarizuar shumë industri. Trajektorja e teknologjisë së Symbolica dhe ndikimi i saj në inteligjencën artificiale është diçka që duhet pritur.
Për Partneritetin e Përmbajtjes, ju lutem Plotësoni këtë formular këtu..
Dhanshree Shenwai është një Inxhinier i Shkencave Kompjuterike dhe ka një përvojë të mirë në kompanitë FinTech që mbulojnë fushën Financiare, Kartat dhe Pagesat dhe Bankën me interes të madh për aplikimet e AI. Ajo është entuziaste për eksplorimin e teknologjive dhe avancimeve të reja në botën e sotme në zhvillim duke e bërë jetën e të gjithëve të lehtë.