स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय और एनवीडिया के शोधकर्ताओं ने एंड-टू-एंड टेस्ट-टाइम ट्रेनिंग (टीटीटी-ई2ई) नामक एक नई विधि विकसित की है, जो एआई मॉडल को अनुमान लागत में वृद्धि किए बिना तैनाती के बाद भी सीखना जारी रखने की अनुमति देती है। यह विकास एआई अनुप्रयोगों में लंबी-संदर्भ सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता के प्रबंधन की बढ़ती चुनौती का समाधान करता है, विशेष रूप से उद्यम एजेंटों के लिए जो व्यापक दस्तावेजों, टिकटों और लॉग से निपटते हैं।

टीटीटी-ई2ई दृष्टिकोण भाषा मॉडलिंग को एक सतत सीखने की समस्या के रूप में पुनर्परिभाषित करता है। पूर्व-प्रशिक्षण से याद किए गए तथ्यों पर पूरी तरह से निर्भर रहने के बजाय, मॉडल नई जानकारी को संसाधित करते समय वास्तविक समय में अनुकूल होते हैं। यह एआई को अपने पर्यावरण की अद्यतित समझ बनाए रखने और समय के साथ अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने की अनुमति देता है।

शोधकर्ताओं के अनुसार, परिणामी ट्रांसफॉर्मर मॉडल लगभग आरएनएन दक्षता पर काम करते हुए पूर्ण ध्यान मॉडल की लंबी-संदर्भ सटीकता से मेल खा सकता है। यह उद्यम वर्कलोड के लिए एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है जहां संदर्भ लंबाई और कम्प्यूटेशनल लागत प्रमुख चिंताएं हैं।

सटीकता-दक्षता ट्रेड-ऑफ लंबे समय से लंबी-दस्तावेज़ कार्यों के लिए एआई सिस्टम बनाने वाले डेवलपर्स के लिए एक चुनौती रही है। पूर्ण स्व-ध्यान ट्रांसफॉर्मर उच्च सटीकता प्रदान करते हैं लेकिन महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल संसाधनों की मांग करते हैं। टीटीटी-ई2ई विधि लंबी संदर्भों से जुड़ी कम्प्यूटेशनल लागत में आमतौर पर होने वाली घातीय वृद्धि के बिना निरंतर सीखने को सक्षम करके एक संभावित समाधान प्रदान करती है।

इस शोध के निहितार्थ उद्यम अनुप्रयोगों से परे हैं। एआई मॉडल को लगातार सीखने और नई जानकारी के अनुकूल होने में सक्षम करके, टीटीटी-ई2ई स्वास्थ्य सेवा से लेकर वित्त तक, विभिन्न क्षेत्रों में एआई सिस्टम के प्रदर्शन और विश्वसनीयता में सुधार कर सकता है। इससे अधिक सटीक निदान, बेहतर वित्तीय भविष्यवाणियां और विभिन्न क्षेत्रों में अधिक प्रभावी निर्णय लेने में मदद मिल सकती है।

अध्ययन एआई मॉडल की तैनाती के बाद स्थिर रहने के बजाय समय के साथ विकसित और बेहतर होने की क्षमता पर प्रकाश डालता है। इससे एआई सिस्टम की एक नई पीढ़ी का उदय हो सकता है जो अधिक अनुकूलनीय, लचीला और जटिल वास्तविक दुनिया की चुनौतियों से निपटने में सक्षम हो। टीटीटी-ई2ई की पूरी क्षमता और एआई के भविष्य पर इसके प्रभाव का पता लगाने के लिए आगे शोध की आवश्यकता है।