Jak Allora rozwiązuje „problem Kasandry” w AI

Diederik Kruijssen, 8 marca 2024 r. // Korekta tłumaczenia: Bart Zmuda

Istnieje fundamentalny problem w obecnych iteracjach AI, szczególnie LLM: są one imponujące technologicznie, ale zasadniczo stanowią kosztowny mechanizm konsensusu. To jest to, co w Allora nazywamy Problemem Kasandry. I mamy rozwiązanie.

Kasandra była trojańską kapłanką i prorokinią, która została przeklęta przez Apolla, aby jej przepowiednie nie były brane pod uwagę. Podczas upadku Troi ostrzegła Trojan, że greccy wojownicy ukrywają się w koniu trojańskim. W odpowiedzi wyśmiali ją.

Współczesna AI również nie zareagowałaby na ostrzeżenie Cassandry. Dotyczy to większości LLM-ów, które są trenowane na dużych wolumenach tekstu, aby wybrać odpowiedź zgodną z konsensusem lub zgodną z ustaloną funkcją wyboru (nawet jeśli wynik jest fałszywy lub budzący sprzeciw).

Zdecentralizowane lub sieciowe rozwiązania łączące wiele modeli AI mają podobny problem. Inteligencja roju musi znaleźć najlepszy sposób na połączenie wielu wniosków z modelu — nazywamy ten proces Syntezą Wnioskowania.

Rozwiązanie problemu Cassandry z syntezą wnioskowania

Powszechnie akceptowanym podejściem jest zastosowanie średniej ważonej, wykorzystującej skumulowaną historyczną reputację do ustalenia wag.

Ale z definicji niektóre modele są lepsze od innych w pewnych okolicznościach. A niektóre modele mogą znacznie przewyższać inne tylko w określonych kontekstach, podczas gdy w najczęstszych sytuacjach są gorsze.

Tego rodzaju modele eksperckie są jak Kasandra: dostarczają lepszych informacji w określonych przypadkach, ale są tłumione przez kanoniczne podejście polegające na wykorzystywaniu skumulowanej historycznej reputacji do ustalania wag modeli.

Allora to samodoskonaląca się, zdecentralizowana sieć sztucznej inteligencji, która wprowadza inteligencję maszynową zależną od kontekstu, zaprojektowaną specjalnie z myślą o uzyskiwaniu lepszych wyników w zależności od kontekstu.

Wyobraź sobie zestaw wyspecjalizowanych modeli AI, z których każdy reprezentuje najnowocześniejszą technologię w innej dziedzinie. Mechanizm syntezy wnioskowania Allora wydobywa to, co najlepsze z tych modeli, dzięki czemu sieć przewyższa każdy indywidualny model z definicji.

Z Allorą problem Cassandry już nie istnieje. Po ponad 3000 latach w końcu nauczyliśmy się słuchać wezwania Cassandry.

Aby dowiedzieć się więcej, przeczytaj artykuł Allora Lite dostępny tutaj .