Cấu trúc của hệ thống AI thế hệ mới Strawberry của OpenAI trông thế nào?

Thông tin OpenAI đang triển khai dự án Strawberry (thuật toán mới về AI) khiến cộng đồng AI xôn xao. Nhiều đồn đoán được đưa ra về cấu trúc của hệ thống này. Claude AI khi được hỏi ý kiến thì đưa ra hệ thống ARKIS (Advanced Reasoning and Knowledge Integration System). Anh em thao khảo cho biết.

“Hệ thống Tích hợp Kiến thức và Suy luận Nâng cao” (ARKIS).

• 1. LLM Core: Đây là nền tảng của hệ thống, một mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ cơ bản.

• 2. Mô-đun Đồ thị Suy nghĩ (Graph of Thoughts – GoT):

-Triển khai kỹ thuật GoT để tổ chức quá trình suy luận của LLM.

-Tạo một cấu trúc đồ thị động, nơi các nút đại diện cho suy nghĩ trung gian hoặc các bước suy luận.

-Cho phép hệ thống khám phá nhiều con đường suy luận đồng thời và quay lại khi cần thiết.

• 3. Mô-đun Lập kế hoạch MCTS:

-Sử dụng Tìm kiếm Cây Monte Carlo để lập kế hoạch và đưa ra quyết định trong các không gian vấn đề phức tạp.

-Hỗ trợ lựa chọn các con đường suy luận đầy hứa hẹn nhất từ cấu trúc GoT.

-Đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ suy luận nhiều bước hoặc khi có nhiều hành động khả thi.

• 4. Mô-đun Tối ưu hóa DSPy/CLIN:

-Triển khai các kỹ thuật tối ưu hóa lặp đi lặp lại và tự chơi được lấy cảm hứng từ DSPy và CLIN.

-Liên tục cải thiện hiệu suất của hệ thống thông qua các tương tác mô phỏng và học tăng cường.

-Tối ưu hóa các chiến lược suy luận và tích hợp các mô-đun khác.

• 5. Cơ sở Kiến thức Đồ thị (Graph Knowledge Base):

-Lưu trữ và quản lý kiến thức của hệ thống trong một cấu trúc đồ thị.

-Cho phép truy xuất thông tin liên quan hiệu quả và khám phá các mối quan hệ phức tạp giữa các khái niệm.

-Liên tục cập nhật với thông tin mới từ các tương tác và nguồn bên ngoài.

• 6. Luồng Suy luận (Reasoning Pipeline):

-Tích hợp đầu ra từ mô-đun GoT, trình lập kế hoạch MCTS và thông tin từ cơ sở kiến thức.

-Điều phối toàn bộ quá trình suy luận, quyết định khi nào sử dụng mỗi mô-đun dựa trên nhiệm vụ đang xử lý.

• 7. Tạo đầu ra:

Dịch kết quả của quá trình suy luận thành các phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên hoặc các hành động.

• 8. Vòng lặp Phản hồi (Feedback Loop):

Thu thập kết quả và hiệu suất của đầu ra của hệ thống.

Cung cấp thông tin này trở lại Mô-đun Tối ưu hóa DSPy/CLIN để cải thiện liên tục.

Cách hoạt động:

• 1. Yêu cầu của người dùng được nhập vào LLM Core.

• 2. LLM Core kích hoạt các mô-đun liên quan dựa trên loại yêu cầu.

• 3. Mô-đun GoT cấu trúc quá trình suy luận, tạo ra một đồ thị các con đường suy nghĩ tiềm năng.

• 4. Mô-đun Lập kế hoạch MCTS giúp điều hướng đồ thị này, lựa chọn các chiến lược suy luận đầy hứa hẹn.

• 5. Trong suốt quá trình này, Cơ sở Kiến thức Đồ thị cung cấp thông tin và ngữ cảnh liên quan.

• 6. Mô-đun Tối ưu hóa DSPy/CLIN liên tục tinh chỉnh tích hợp và hiệu suất của các thành phần này.

• 7. Luồng Suy luận phối hợp các quy trình này, dẫn đến việc tạo ra đầu ra cuối cùng.

• 8. Hệ thống học hỏi từ mỗi tương tác thông qua vòng lặp phản hồi, liên tục cải thiện hiệu suất của nó.

Thiết kế này cho phép ARKIS tận dụng thế mạnh của mỗi kỹ thuật:

• -GoT cung cấp một cấu trúc linh hoạt cho suy luận phức tạp.

• -MCTS cung cấp khả năng ra quyết định chiến lược trong các không gian vấn đề lớn.

• -Các công cụ lấy cảm hứng từ DSPy/CLIN cho phép tự cải thiện liên tục.

• -Cơ sở kiến thức dựa trên đồ thị hỗ trợ truy xuất thông tin hiệu quả và ánh xạ mối quan hệ.

Nhờ kết hợp các kỹ thuật này, ARKIS có thể xử lý các nhiệm vụ suy luận phức tạp, đưa ra quyết định sáng suốt và liên tục cải thiện hiệu suất của nó theo thời gian.