एंकरिंग शब्दार्थ, सक्रियण की दहलीज, और आकस्मिक तर्क

एडवर्ड वाई। चांग द्वारा लैंग्वेज मॉडल के लिए एकीकृत संज्ञानात्मक चेतना सिद्धांत: एंकरिंग शब्दार्थ, थ्रेसहोल्ड ऑफ एक्टिवेशन, और इमर्जेंट रीजनिंग नामक पेपर का एक पीडीएफ देखें।

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एचटीएमएल (प्रयोगात्मक)

अमूर्त:बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) में कुछ-शॉट सीखने से एक मुख्य विरोधाभास का पता चलता है: कुछ कार्य केवल कुछ उदाहरणों से सामान्य होते हैं, जबकि अन्य व्यापक पर्यवेक्षण की मांग करते हैं। इसे समझाने के लिए, हम एकीकृत संज्ञानात्मक चेतना सिद्धांत (UCCT) का परिचय देते हैं, जो LLM को कमी वाले एजेंटों के रूप में नहीं, बल्कि अचेतन सब्सट्रेट के रूप में पुन: व्यवस्थित करता है: घने, भाषाई और वैचारिक पैटर्न के वितरित रिपॉजिटरी जो स्पष्ट शब्दार्थ, इरादे, या गोल-निर्देशित तर्क के बिना काम करते हैं। इस दृष्टिकोण के तहत, LLMS अनुभूति के दोषपूर्ण सिमुलेशन नहीं हैं, लेकिन सामान्य बुद्धिमत्ता के लिए मूलभूत सब्सट्रेट हैं। UCCT का कहना है कि सिमेंटिक एंकरिंग, प्रॉम्प्ट, रोल असाइनमेंट और स्ट्रक्चर्ड इंटरैक्शन के माध्यम से, एक सचेत नियंत्रण परत के रूप में कार्य करता है जो कार्य-प्रासंगिक शब्दार्थ की ओर अव्यक्त प्रतिनिधित्व को नियंत्रित करता है और सुसंगत, संरचित तर्क को सक्षम करता है। यह एक ही ढांचे के भीतर प्रॉम्प्टिंग, फाइन-ट्यूनिंग, रिट्रीवल-एगमेंटेड सामान्यीकरण, और मल्टी-एजेंट सहयोग को एकजुट करता है, जो बेहोश पैटर्न स्पेस और बाहरी रूप से लगाए गए सिमेंटिक बाधाओं (जैसे, संकेत, पर्यवेक्षण, कार्य उद्देश्य) के बीच संभाव्य संरेखण में आधारित है। मुख्य निहितार्थ एलएलएम को बदलने के लिए नहीं है, बल्कि एक संरचित संज्ञानात्मक परत के माध्यम से उन्हें एकीकृत और एकीकृत करने के लिए है जो जानबूझकर तर्क का समर्थन करता है। यह LLMS के संग्रह को डोमेन-विशिष्ट वर्टिकल (जैसे, कानूनी तर्क, चिकित्सा निदान) के भीतर संचालित करने में सक्षम बनाता है, जो कारण, विनियमित और एक साथ अनुकूलन करता है। इस तरह के एकीकरण को चरण-संक्रमण व्यवहार की विशेषता है, जिसमें लंगर ने सिमेंटिक बाधा शक्ति और बातचीत के संदर्भ के एक समारोह के रूप में अभ्यावेदन क्रॉस कोरेंस थ्रेसहोल्ड को पार किया है।