जैसे-जैसे व्यवसाय बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का अधिक से अधिक उपयोग कर रहे हैं, मॉडल के ज्ञान की सटीकता को बढ़ाने और भ्रांतियों की घटना को कम करने का तरीका एक महत्वपूर्ण चुनौती बन गया है। मेटा एआई के शोधकर्ताओं ने एक नए पेपर में "स्केलेबल मेमोरी लेयर" का प्रस्ताव दिया है, जो शायद इस समस्या का समाधान प्रदान कर सके। स्केलेबल मेमोरी लेयर का मूल विचार LLMs में अधिक पैरामीटर जोड़ना है जबकि अनुमान लगाने के समय गणना संसाधनों को न बढ़ाते हुए, जिससे इसकी सीखने की क्षमता बढ़ सके। यह आर्किटेक्चर उन एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त है जिन्हें बड़ी मात्रा में तथ्यात्मक ज्ञान को संग्रहित करने की आवश्यकता है लेकिन फिर भी प्रदर्शन बनाए रखना है।

28 दिसंबर को, टेंसेंट के तहत एआई स्मार्ट कार्यक्षेत्र आईएमए कोपायलट (आईएमए के रूप में संदर्भित) ने अपने ज्ञान भंडार का उन्नयन किया, जिसमें 'साझा ज्ञान भंडार' क्षमता जोड़ी गई, और 'आईएमए ज्ञान भंडार' लघु प्रोग्राम लॉन्च किया गया। उपयोगकर्ता आईएमए में ज्ञान भंडार बना सकते हैं और इसे कई लोगों के साथ साझा कर सकते हैं, 'आईएमए ज्ञान भंडार' लघु प्रोग्राम न केवल कंप्यूटर पर ज्ञान भंडार को एकीकृत करता है, बल्कि WeChat में सीधे फ़ाइलें आयात करने, साझा करने या ज्ञान भंडार में शामिल होने का भी समर्थन करता है। उपयोगकर्ता लघु प्रोग्राम के माध्यम से ज्ञान भंडार या पूरी नेटवर्क पर आधारित एआई प्रश्न-उत्तर कर सकते हैं। साझा ज्ञान भंडार, निर्माण, साझा करने और शामिल होने का समर्थन करता है।

शंघाई मिटा नेटवर्क टेक्नोलॉजी कं, लिमिटेड ने हाल ही में घोषणा की है कि इसकी एआई तकनीक-प्रेरित सर्च प्लेटफॉर्म - मिटा एआई सर्च, ने एक नया विशेष फ़ीचर अपडेट किया है, जो उपयोगकर्ताओं को ज्ञान भंडार में सामग्री अपलोड करने और व्यक्तिगत या पेशेवर क्षेत्रों के लिए डेटा स्रोत अनुकूलित करने की अनुमति देता है। उपयोगकर्ता मिटा एआई सर्च के माध्यम से अपनी आवश्यकताओं के अनुसार एक विशेष सर्च वातावरण बना सकते हैं, जिससे सर्च की दक्षता और प्रासंगिकता में सुधार होता है।

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