आजच्या स्तंभात, मी जनरेटिव्ह AI आणि मोठ्या भाषा मॉडेल्सची (LLMs) गुंतागुंत उकलण्यासाठी मार्कोव्ह चेन या गणिती संकल्पनेचा वापर करून एक नवीन दृष्टिकोन कशाप्रकारे घेता येतो यावर विचार करतो. जे अपरिचित आहेत त्यांच्यासाठी, मार्कोव्ह चेन हे सांख्यिकी अभ्यासक्रमांत शिकलेले एक पद्धत आहे, आणि AI आणि LLM प्रक्रियांमध्ये अंतर्दृष्टी देऊ शकतात. मार्कोव्ह चेन प्रक्रिया एक मालिकेच्या अवस्थांच्या रूपात मॉडेल करतात, जिथे एका स्थितीतून दुसऱ्या स्थितीकडे संक्रमण होते, जे संभाव्यतेवर आधारित असते. उदाहरणार्थ, DMV येथे एका भेटीचा विचार करा: तुम्ही चेक-इन विंडोपासून प्रक्रियात्मक किंवा क्लीन-अप विंडोपर्यंत जाते, जो आवश्यक करणी प्रक्रिया काय आहे यावर आधारित असतो. तसंच, मार्कोव्ह चेन अवस्था आणि संक्रमण यावर आधारित असतात, जे सांख्यिकी संभाव्यतेवर आधारित आहेत, 1913 मध्ये रशियन गणितज्ञ अँड्री मार्कोव्ह यांनी साहित्यिक ग्रंथांतील अक्षर अनुक्रमांचे विश्लेषण करताना प्रथम यांनी ही संकल्पना मांडली. जनरेटिव्ह AI, जसे की ChatGPT आणि अन्य LLMs, सारख्या स्थिती-आधारित संक्रमणावर चालतात जे लिहिलेल्या सामग्रीला टोकनाइज्ड डेटामध्ये रूपांतरित करतात आणि संभाव्यतेवर आधारित पुढील संभाव्य टोकनची भविष्यवाणी करतात.

संशोधक हे AI प्रक्रिया समजून घेण्यासाठी धडपड करत असताना, मार्कोव्ह चेन लागू करणे ऐक्याने AIच्या रहस्यमय वर्तनांचे अधिक उघडू शकतं. अलीकडील अभ्यास LLMs ला मार्कोव्ह चेन म्हणून पाहतात, सुयोग्य स्थिती संक्रमण सुचवतात आणि मर्यादित शब्दसंग्रह आणि संदर्भ विंडोपासून भविष्यवाणी गणना करतात. काही उद्योगातील व्यावसायिक चर्चा करतात की मार्कोव्ह चेन AI गुंतागुंतीचे ताले उघडू शकतात का, परंतु प्रारंभिक संकेत दर्शवतात की हे मॉडेल्स काही ब्रेडामध्ये AI टोकन ऑपरेशनचे अनुकरण करू शकतात. मर्यादा असूनही, विशेषतः मार्कोव्ह चेनच्या पारंपरिक सध्याच्या स्थितीवर केंद्रीततेसंबंधी जे भूतपूर्व अवस्थांचा विचार करत नाहीत, संशोधक जनरेटिव्ह AI मध्ये त्यांची उपयुक्तता तपासून सीमा वाढवत आहेत. चालू असलेल्या अभ्यासांमध्ये मार्कोव्हच्या संकल्पनांमार्फत प्रगत AI क्षमता उघड करण्याचे प्रयत्न आहेत, जे AI ऑपरेशन्स’ मध्ये संभाव्य परंतु निश्चित नसलेली अंतर्दृष्टी सुचित करतात. विकसनशील संशोधन क्षेत्र आमच्या जनरेटिव्ह AI च्या पारंपारिक गणितीय चौकटीसारख्या मार्कोव्ह चेन च्या माध्यमातून समज घेण्यास विचारना करत आणि सुधारते, AI क्षमता आणि अंतर्गत यांत्रिकी मध्ये सततच्या शोधांची प्रतिग्रहीत करते.