एआई-ओरेकल मशीनें: इंटेलिजेंट कंप्यूटिंग के लिए एक रूपरेखा

विषय सूची

• 1 परिचय
• 2 एआई-ओरेकल मशीनों का सिंहावलोकन
  • 2.1 मुख्य घटक
  • 2.2 क्वेरी-कार्य प्रसंस्करण
• 3 तकनीकी विवरण और गणितीय सूत्रीकरण
• 4 प्रायोगिक परिणाम और प्रदर्शन
• 5 कोड कार्यान्वयन उदाहरण
• 6 भविष्य के अनुप्रयोग और दिशाएं
• 7 संदर्भ
• 8 मौलिक विश्लेषण

1 परिचय

एआई-ओरेकल मशीनें ओरेकल ट्यूरिंग मशीनों (OTMs) का विस्तार करती हैं, जहां पारंपरिक ओरेकल्स के स्थान पर एलएलएम, एलआरएम और एलवीएम जैसे एआई मॉडलों का उपयोग किया जाता है। ये मशीनें जटिल कार्यों को हल करने के लिए एआई की ज्ञान और अनुमान क्षमताओं का लाभ उठाती हैं, साथ ही प्री-क्वेरी और पोस्ट-आंसर एल्गोरिदम के माध्यम से आउटपुट विश्वसनीयता जैसे मुद्दों का समाधान करती हैं।

2 एआई-ओरेकल मशीनों का सिंहावलोकन

एक एआई-ओरेकल मशीन M को एक OTM के रूप में परिभाषित किया गया है, जिसमें ओरेकल के रूप में एआई मॉडलों का एक समूह होता है, जिसे O_M द्वारा दर्शाया जाता है। इनपुट एक टपल (T, Q) होता है, जहां T ग्राउंड ट्रुथ डेटा (टेक्स्ट या विजुअल फाइलें) है और Q एक कार्य विवरण है। M क्वेरी-कार्यों को पूरा करने के लिए अनुकूली या गैर-अनुकूली रूप से क्वेरीज को प्रोसेस करती है।

2.1 मुख्य घटक

ओरेकल O_M में जीपीटी-4o (एलएलएम), जीपीटी-o1 (एलआरएम), और डॉल-ई 3 (एलवीएम) जैसे मॉडल शामिल हैं। प्री-क्वेरी एल्गोरिदम डेटा को फॉर्मेट करते हैं और इंटरमीडिएट परिणाम प्राप्त करते हैं, जबकि पोस्ट-आंसर एल्गोरिदम प्रतिक्रियाओं को T के विरुद्ध वैलिडेट करते हैं।

2.2 क्वेरी-कार्य प्रसंस्करण

क्वेरीज को पुनरावृत्त रूप से जनरेट किया जाता है, जिसमें पोस्ट-आंसर जांचें शुद्धता सुनिश्चित करती हैं। उदाहरण के लिए, एक मेडिकल डायग्नोसिस कार्य में, एक एलआरएम लक्षणों के माध्यम से तर्क कर सकता है, और पोस्ट-आंसर एल्गोरिदम परिणामों की तुलना मेडिकल दिशानिर्देशों से करते हैं।

3 तकनीकी विवरण और गणितीय सूत्रीकरण

एआई-ओरेकल मशीन M इस प्रकार गणना करती है: $M(T, Q) = \text{PostAnswer}(\text{PreQuery}(Q), O_M)$, जहां PreQuery, Q को उप-क्वेरीज में बदलता है, और PostAnswer आउटपुट्स को वैलिडेट करता है। शुद्धता को $A = \frac{\text{सही प्रतिक्रियाएं}}{\text{कुल क्वेरीज}}$ के रूप में मापा जाता है।

4 प्रायोगिक परिणाम और प्रदर्शन

परीक्षणों में, एआई-ओरेकल मशीनों ने एलआरएम का उपयोग करके तार्किक तर्क कार्यों में 92% शुद्धता प्राप्त की, जबकि स्टैंडअलोन एलएलएम की शुद्धता 78% थी। एक चार्ट (चित्र 1) छवि कैप्शनिंग जैसे कार्यों में प्रदर्शन लाभ दर्शाता है (एलवीएम + पोस्ट-आंसर जांचों ने प्रासंगिकता में 30% सुधार किया)।

5 कोड कार्यान्वयन उदाहरण

class AIOracleMachine:
    def __init__(self, ai_models):
        self.oracle = ai_models  # List of AI models (LLM, LRM, LVM)
    def pre_query(self, task):
        # Break task into sub-queries
        return sub_queries
    def post_answer(self, responses, ground_truth):
        # Validate responses
        return validated_results
    def compute(self, T, Q):
        sub_queries = self.pre_query(Q)
        responses = [self.oracle.query(q) for q in sub_queries]
        return self.post_answer(responses, T)

6 भविष्य के अनुप्रयोग और दिशाएं

संभावित अनुप्रयोगों में स्वायत्त प्रणालियाँ (जैसे, सेल्फ-ड्राइविंग कारें जो रीयल-टाइम विजन के लिए एलवीएम का उपयोग करती हैं) और स्वास्थ्य सेवा (जैसे, एलआरएम वाले डायग्नोस्टिक टूल्स) शामिल हैं। भविष्य के कार्य को स्केलेबिलिटी और न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग जैसे उभरते एआई मॉडलों के एकीकरण पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।

7 संदर्भ

1. Wang, J. (2024). AI-Oracle Machines for Intelligent Computing. arXiv:2406.12213.
2. Turing, A. M. (1939). Systems of Logic Based on Ordinals.
3. Brown, T., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS.
4. OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. OpenAI.

8 मौलिक विश्लेषण

मर्मभेदी विश्लेषण: यह शोधपत्र केवल एक और सैद्धांतिक अभ्यास नहीं है—यह आधुनिक एआई की ब्लैक-बॉक्स प्रकृति को नियंत्रित करने के लिए एक व्यावहारिक रूपरेखा है। वांग ने एआई मॉडलों को एक ट्यूरिंग-संपूर्ण रूपरेखा के भीतर "ओरेकल्स" के रूप में प्रस्तुत करके, कमरे में मौजूद हाथी को संबोधित किया है: एआई की कच्ची शक्ति का लाभ उठाए बिना उसकी अप्रत्याशितता के आगे आत्मसमर्पण किए बिना कैसे काम किया जाए। तार्किक श्रृंखला: तर्क विधिवत रूप से निर्मित होता है: सिद्ध OTM अवधारणा से शुरू करें, अमूर्त ओरेकल को ठोस एआई मॉडलों (एलएलएम/एलआरएम/एलवीएम) से बदलें, फिर गार्डरेल के रूप में प्री/पोस्ट-प्रोसेसिंग एल्गोरिदम को जोड़ें। यह एक क्लोज्ड-लूप सिस्टम बनाता है जहां कार्यों को विघटित, निष्पादित और पुनरावृत्त रूप से वैलिडेट किया जाता है—बहुत कुछ उसी तरह जैसे गूगल का अल्फाकोड कोडिंग समस्याओं को तोड़ता है, लेकिन व्यापक प्रयोज्यता के साथ। मजबूत और कमजोर पक्ष: सबसे उल्लेखनीय कदम एआई को एक एंड-टू-एंड समाधान के बजाय एक मॉड्यूलर घटक के रूप में मानना है, जो हाइब्रिड इंटेलिजेंस सिस्टम को सक्षम बनाता है। पोस्ट-आंसर वैलिडेशन मैकेनिज्म विशेष रूप से चतुर है, जो फॉर्मल वेरिफिकेशन की तकनीकों की गूंज है। हालांकि, शोधपत्र कम्प्यूटेशनल ओवरहेड पर पर्याप्त ध्यान नहीं देता—रीयल-टाइम जांचों के साथ कई एआई मॉडलों को ऑर्केस्ट्रेट करना सस्ता नहीं है। यह यह भी मानता है कि ग्राउंड ट्रुथ डेटा हमेशा उपलब्ध होता है, जो अक्सर अवास्तविक होता है (जैसे, रचनात्मक कार्यों में)। माइक्रोसॉफ्ट के ऑटोजेन जैसे फ्रेमवर्क्स की तुलना में, जो केवल एलएलएम समन्वय पर केंद्रित हैं, यह दृष्टिकोण अधिक समग्र है लेकिन तुरंत व्यावहारिक कम है। कार्यवाही के संकेत: उद्यमों के लिए, इसका मतलब है कि वैलिडेशन परतों में विश्वास बनाने के लिए दस्तावेज़ प्रसंस्करण जैसे कम जोखिम वाले डोमेन से शुरुआत करें। शोधकर्ताओं को दक्षता अनुकूलन को प्राथमिकता देनी चाहिए—शायद फेडरेटेड लर्निंग से उधार लेकर—ताकि इसे एज डिवाइसों के लिए व्यवहार्य बनाया जा सके। असली सफलता तब आएगी जब हम एआई को एक ओरेकल के रूप में मानना बंद कर देंगे और इसे नियंत्रित प्रणालियों के भीतर एक प्रशिक्षण योग्य घटक के रूप में मानना शुरू कर देंगे।