לגרום ל-AI לעבוד יחד יכול להיות מכפיל כוח רב עוצמה עבור הטכנולוגיה. כעת, חוקרים של מיקרוסופט המציאו שפה חדשה כדי לעזור לדגמים שלהם לדבר זה עם זה מהר יותר וביעילות רבה יותר.
הם מילת הבאזז האחרונה בעמק הסיליקון. אלו הם מודלים של AI שיכולים לבצע משימות מורכבות מרובות שלבים באופן אוטונומי. אבל במבט רחוק יותר קדימה, יש הרואים עתיד רבלפתור בעיות מאתגרות עוד יותר.
בהתחשב בכך שסוכנים אלה מופעלים על ידי מודלים של שפה גדולה (LLMs), לגרום להם לעשות זאתמסתמך בדרך כלל על סוכנים שמדברים זה עם זה בשפה טבעית, לרוב אנגלית. אבל למרות כוח הביטוי שלהן, שפות אנושיות אולי אינן המדיום הטוב ביותר לתקשורת עבור מכונות הפועלות בבסיסן באחדות ובאפסים.
זה גרם לחוקרים ממיקרוסופט לפתח שיטת תקשורת חדשה המאפשרת לסוכנים לדבר זה עם זה בשפה המתמטית הממדית הגבוהה העומדת בבסיס ה-LLMs. הם קראו לגישה החדשה Droidspeak - התייחסות לשפה המבוססת על צפצוף ושריקות המשמשות רובוטים במלחמת הכוכבים-וב-אמאמר טרום-דפוס שפורסם ב-arXiv, צוות מיקרוסופט מדווח שהוא אפשר לדגמים לתקשר מהר יותר פי 2.78 עם דיוק מועט שאבד.
בדרך כלל, כאשר סוכני בינה מלאכותית מתקשרים באמצעות שפה טבעית, הם לא רק חולקים את הפלט של השלב הנוכחי עליו הם עובדים, אלא גם את כל היסטוריית השיחה שהובילה לנקודה זו. סוכנים המקבלים חייבים לעבד את גוש הטקסט הגדול הזה כדי להבין על מה השולח מדבר.
זה יוצר תקורה חישובית ניכרת, שגדלה במהירות אם סוכנים מבצעים פעולות חוזרות ונשנות. חילופי דברים כאלה יכולים להפוך במהירות לתורם הגדול ביותר לעיכובים בתקשורת, אומרים החוקרים, ומגבילים את המדרגיות וההיענות של מערכות מרובות סוכנים.
כדי לשבור את צוואר הבקבוק, החוקרים המציאו דרך למודלים לשתף ישירות את הנתונים שנוצרו בשלבי החישוב שקדמו ליצירת השפה. באופן עקרוני, המודל המקבל ישתמש בשפה זו ישירות במקום לעבד את השפה ולאחר מכן ייצור ייצוגים מתמטיים ברמה גבוהה משלו.
עם זאת, זה לא פשוט להעביר את הנתונים בין דגמים. מודלים שונים מייצגים שפה בדרכים שונות מאוד, ולכן החוקרים התמקדו בתקשורת ביניהן.
כבר אז, הם היו צריכים להיות חכמים לגבי סוג הנתונים לשתף. ניתן לעשות שימוש חוזר בנתונים מסוימים ישירות על ידי המודל המקבל, בעוד שיש לחשב מחדש נתונים אחרים. הצוות הגה דרך לפתור זאת באופן אוטומטי כדי לסחוט את החיסכון החישובי הגדול ביותר מהגישה.
פיליפ פלדמן מאוניברסיטת מרילנד, מחוז בולטימורסיפרמדען חדששהאיצה בתקשורת כתוצאה מכך יכולה לעזור למערכות מרובות סוכנים להתמודד עם בעיות גדולות ומורכבות יותר ממה שניתן באמצעות שפה טבעית.
אבל החוקרים אומרים שעדיין יש הרבה מקום לשיפור. בתור התחלה, זה יעזור אם דגמים בגדלים ותצורות שונות יוכלו לתקשר. והם יכולים לסחוט חיסכון חישובי גדול עוד יותר על ידי דחיסת ייצוגי הביניים לפני העברתם בין דגמים.
עם זאת, סביר להניח שזהו רק הצעד הראשון לעבר עתיד שבו מגוון שפות המכונה מתחרה לזה של בני האדם.
