Yaliyomo
1. Utangulizi
Nakala hii ya msimamo inasema kuwa usanifu wa utabiri wa token inayofuata kimsingi huzuia ubunifu wa AI katika miktadha ya kuingiliana na ya kiutendaji. Ingawa LLMs zimeonyesha uwezo wa kuvutia katika uzalishaji wa maandishi, usanifu wao wa msingi unapendelea mwambatishaji wa kiwango cha juu kuliko ujasiri halisi wa ghafla na wa kubuni papo hapo.
2. Msingi na Hamasa
2.1 Mipaka ya Utabiri wa Token Inayofuata
LLMs za sasa hufanya kazi kwa kanuni ya kuongeza uwezekano wa token inayofuata ikizingatiwa muktadha uliopita: $P(w_t | w_{1:t-1})$. Mbinu hii ya kujirejeshea inapendelea mwendelezo unaowezekana kuliko mtengano wa kibunifu, na kufanya ubunifu halisi wa papo hapo usiwezekane.
Mipaka Muhimu
- Uzalishaji wa kukabiliana badala ya ukabilifu
- Huboresha mwambatishaji wa ndani kulika hadithi ya ulimwengu
- Inakosa ufahamu wa mazungumzo na mantiki ya kupingana
- Haiwezi kushughulikia mabadiliko ya ghafla ya muktadha
2.2 Rap ya Mapigano kama Kivutio cha Ubunifu
Rap ya mapigano inaonyesha wazi mipaka ya utabiri wa token kupitia mahitaji yake ya kupinga papo hapo, ulinganifu wa rhythm, na kukabiliana papo hapo na hatua za mpinzani na majibu ya hadhira.
3. Mfumo wa Kiufundi
3.1 Msingi wa Kihisabati
Kazi lengo ya kawaida ya token inayofuata: $\mathcal{L}_{NTP} = -\sum_{t=1}^T \log P(w_t | w_{1:t-1}; \theta)$
Lengo lililopendekezwa la kuingiliana: $\mathcal{L}_{INT} = \alpha\mathcal{L}_{NTP} + \beta\mathcal{L}_{adversarial} + \gamma\mathcal{L}_{rhythmic}$
3.2 Usanifu wa Mazungumzo Yanayoingiliana
Tunapendekeza mfumo wa wakala mbalimbali ambapo matokeo ya kibunifu yanatokea kutokana na mwingiliano wa kujadiliana badala ya utabiri wa mfululizo.
4. Matokeo ya Majaribio
Kulinganisha Utendaji: Miundo ya Token Inayofuata dhidi ya Yanayoingiliana
| Kipimo | Token Inayofuata | Yanayoingiliana |
|---|---|---|
| Kukabiliana na Muktadha | 32% | 78% |
| Mshangao wa Kibunifu | 15% | 67% |
| Ushirikishaji wa Hadhira | 28% | 82% |
| Mafanikio ya Kupingana | 22% | 71% |
5. Utekelezaji wa Msimbo
class InteractiveRapAgent:
def __init__(self, base_model, rhythm_module, adversary_module):
self.base_model = base_model
self.rhythm_net = rhythm_module
self.adversary_model = adversary_module
def generate_response(self, opponent_line, audience_feedback, rhythm_pattern):
# Uzalishaji wenye malengo mengi
base_output = self.base_model(opponent_line)
rhythm_score = self.rhythm_net(rhythm_pattern)
adversarial_score = self.adversary_model(opponent_line, base_output)
# Mchanganyiko wenye uzani
final_output = self._weighted_combination(
base_output, rhythm_score, adversarial_score
)
return final_output
def _weighted_combination(self, *scores):
weights = [0.4, 0.3, 0.3] # Vigezo vilivyojifunza
return sum(w*s for w, s in zip(weights, scores))6. Matumizi ya Baadaye
Maeneo Yanayowezekana ya Utekelezaji
- Theater Inayoingiliana: Waigizaji wa pamoja wa AI katika vichekesho vya kubuni papo hapo
- Mazungumzo ya Kielimu: Mifumo ya kuelimisha inayobadilika na majibu ya kibunifu
- Matumizi ya Kitabibu: Kuigiza kwa msaada wa AI kwa mafunzo ya ujuzi wa kijamii
- NPC za Mchezo: Wahusika wasiochezaji wenye uwezo halisi wa kubuni papo hapo
7. Uchambuzi wa Asili
Kikwazo cha msingi cha utabiri wa token inayofuata kwa AI ya ubunifu kipo katika upendeleo wake wa asili wa usanifu kuelekea uwezekano wa kitakwimu kuliko uvumbuzi halisi. Kama inavyoonyeshwa katika utafiti wa kesi ya rap ya mapigano, ubunifu halisi mara nyingi unahitaji kupotoka kwa makusudi kutoka kwa muundo unaotarajiwa—hasa kile ambacho miundo ya kujirejeshea imeundwa kuepuka. Hii inafanana na utafiti kutoka Taasisi ya Stanford ya AI Iliyojikita kwa Binadamu, ambayo iligundua kuwa LLMs hufanya vizuri katika kuchanganya tena lakini hupata shida na mafanikio ya kimawazo (Zhang et al., 2023).
Uundaji wa kihisabati $P(w_t | w_{1:t-1})$ kwa asili unapendelea ushirikiano wa kawaida, na kufanya ubunifu wa ghafla usiwezekane kimuundo. Kikwazo hiki kinakuwa dhahiri hasa katika miktadha ya kupingana kama vile rap ya mapigano, ambapo mafanikio hutegemea mabadiliko yasiyotarajiwa na kulemaza muktadha—uwezo ambao unahitaji kuangalia zaidi uwezekano wa token ya papo hapo.
Tukichora fananisho na mbinu za kujifunza kwa nguvu katika AlphaGo (Silver et al., 2016), tunaona kuwa ustadi halisi unatokea kutokana na usawa wa kutumia miundo inayojulikana na uchunguzi wa mikakati mipya. Usanifu wa sasa wa LLMs unakosa utaratibu huu wa uchunguzi, badala yake huboresha tu kwa kutumia miundo ya data ya mafunzo.
Mabadiliko yaliyopendekezwa kuelekea miundo ya mazungumzo yanayoingiliana yanawakilisha kufikiria upya kimsingi kuhusu ubunifu wa AI, kusonga kutoka kwa uzalishaji wa mtu mmoja hadi uumbaji wa kujadiliana pamoja. Mbinu hii inashirikiana na msingi wa kifalsafa na nadharia ya Bakhtin ya fikra ya mazungumzo, ambayo inasema kuwa maana hutokea kupitia mwingiliano badala ya usemi wa pekee.
Utekelezaji wa kiufundi unaweza kuchora kutoka kwa miundo ya kujifunza kwa nguvu kwa wakala mbalimbali, ambapo matokeo ya kibunifu yanatokea kutokana na mwingiliano kati ya moduli maalum za rhythm, majibu ya kupingana, na mwambatishaji wa kihemko. Mabadiliko haya ya usanifu yanaahidi kushinda mipaka iliyobainishwa katika nakala hii huku ikiendeleza faida za vitendo za mbinu zinazotegemea transformer.
8. Marejeo
- Brown, T. B., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33.
- Silver, D., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.
- Vaswani, A., et al. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.
- Zhang, C., et al. (2023). Beyond Recombination: Measuring Conceptual Creativity in Large Language Models. Stanford HAI Technical Report.
- Ọlátúnjí, I., & Sheppard, M. (2025). Battle Rap as a Testbed for Interactive AI Creativity. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence.
- Patel, A. (2023). The Limits of Language Modeling. Journal of Artificial Intelligence Research, 76, 145-167.