—
Veliki jezici umjetne inteligencije (LLM) poput ChatGPT-a ili Bard-a postali su nezaobilazni u našem dnevnom životu. Ali što se događa kada im postavljamo pitanja koja zahtijevaju složeno razmišljanje? Do sada, znanstvenici su im dajali fiksiran broj resursa za razmišljanje, bez obzira na to koliko je pitanje teško. To znači da modeli “troše” energiju na jednostavne pitanja ili, obrnuto, ne mogu rješavati složene probleme jer im nedostaje vremena. MIT-ovi istraživači su pronašli smjernicu – prilagođeni pristup koji omogućava LLModima da sami odluče koliko resursa potroše na određeno pitanje.
Ovaj pristup, nazvan instance-adaptive scaling, omogućava modelima da dinamički prilagođavaju razmišljanje – više vremena na teška pitanja, manje na jednostavna. Rezultat? Do 50% manje potrošnje resursa i isti ili čak bolji rezultati u usporedbi s većim modelima. To otvara vrata za učinkovitije primjene AI-a, od medicinskih dijagnoza do financijskih predviđanja. Ali kako to stvarno radi? I zašto je to revolucija u svijetu umjetne inteligencije?
—
Zašto su veliki jezici umjetne inteligencije “leni” pri složenim problemima?
Fiksirana budžeta – gubitak resursa i preciznosti
Do sada, većina pristupa razmišljanju LLModima temelji se na fiksiranoj budžetu. To znači da modelima je dodijeljen određeni broj “koraka razmišljanja” ili “tokena” (jedinica podataka) za svako pitanje, bez obzira na njegovu složenost. Problem? Za jednostavna pitanja kao što su “Koji je glavni grad Francuske?”, model “troši” previše resursa, dok za složena pitanja poput “Kako bi se optimizirala logistika u globalnoj proizvodnji uz minimalne emisije CO₂?” mu nedostaje vremena.
Prema istraživanju MIT-a, do 70% resursa LLModima može se štedjeti ako se budžet prilagodi tešini problema. To nije samo pitanje učinkovitosti, već i ekološke odgovornosti – generativna AI potrošnja energije raste eksponencijalno, a 2023. je AI industrija potrošila više energije nego cijela zemlja kao što je Švicarska.
Humani pristup razmišljanju – zašto LLModi trebaju naučiti od nas
Kad rješavamo problem, mi ljudi dinamički prilagođavamo napor. Ako se čini da je rješenje blizu, prestanemo tražiti alternatve. Ako se problem čini pretežkim, tražimo više informacija ili razmišljamo drugačije. LLModi do sada nisu imali tu sposobnost.
“Ovo je kao da biš dao istu količinu hrane svim pacijentima u bolnici, bez obzira da li imaju apetit ili gladuju”, objašnjava Hao Wang, istraživač s MIT-a. Njegov tim je razvio pristup koji simulira ljudsko razmišljanje – modeli sada mogu “odlučiti” koliko vremena potrošiti na određeno pitanje, ovisno o njegovoj tešini.
—
Instance-adaptive scaling: kako LLModi “učite” od procesa
Ovaj novi pristup naziva se instance-adaptive scaling (prilagođeno skaliranje po primjeru). Njegov ključni element je procesna nagradna modela (Process Reward Model, PRM) – pomoćni model koji ocjenjuje koliko je vjerojatno da će određeni put razmišljanja dovesti do točnog rješenja.
Kako PRM “procjenjuje” težinu problema
PRM ne samo što ocjenjuje vjerojatnost uspjeha, već i dinamički prilagođava budžet. Na primjer:
– Za jednostavno pitanje kao što je “Koji je rezultat 2 + 2?”, PRM će prepoznati da je rješenje sigurno i model će ga brzo generirati, trošeći minimalne resurse.
– Za složeno pitanje kao što je “Kako bi se optimizirala proizvodnja lijeka za rjeđu bolest uz minimalne troškove?”, PRM će modelu dodijeliti više “koraka razmišljanja” i potaknuti ga da ispita više mogućnosti.
Tehnologija iza prilagođavanja: “razmišljanje u nizu”
Ovaj pristup koristi sekvencijalno razmišljanje – model ne generira samo jedno rješenje, već više hipoteza i ocjenjuje ih na letu. To je slično kao kad ljudi napisu nekoliko crteža prije nego što odaberu najbolji.
Prema istraživanju, LLModi koji koriste ovaj pristup mogu postići istu točnost kao i modeli 10 puta veći, ali s manjom potrošnjom energije. To je revolucija za industriju, jer većina korporacija kao što su Google, Microsoft i Anthropic suočava se s eksplozivnim rastom troškova obrade podataka.
—
Praktične primjene: gdje će ova tehnologija biti najkorisnija?
Ovaj pristup nije samo teorijska inovacija – ima konkretne primjene u realnom svijetu. Evo nekoliko područja gdje će moći promijeniti igru:
1. Medicinska dijagnoza: brže i točnije odabiranje rješenja
U medicini, AI modeli često moraju procijeniti tisuće simptoma i laboratorijskih rezultata kako bi postavili dijagnozu. Instance-adaptive scaling omogućava modelima da:
– Brže procijene jednostavne slučajeve (na primjer, prehlada) i usmjere resurse na složene dijagnoze (kao što je autoimuni poremećaj).
– Reduciraju vjerojatnost pogrešaka jer će više vremena potrošiti na teške slučajeve.
Prema studiji Nature, AI modeli u medicini mogu smanjiti pogreške za do 30% ako imaju priliku detaljnije razmišljati o složenim slučajevima.
2. Finansijske predviđanja: učinkovitije analize tržišta
Na finansijskom tržištu, jedna sekunda može značiti milijune dolara. Ovaj pristup omogućava modelima da:
– Brzo procijene sigurne tranzakcije (na primjer, kupnja akcija s niskim rizikom).
– Detaljnije analiziraju rizične investicije (na primjer, predviđanje tržišnih krakova).
Banki kao što je JPMorgan Chase već koriste AI za predviđanje tržišnih trendova, ali ovaj pristup može povećati točnost za do 40% u usporedbi s tradicionalnim modelima.
3. Pravna analiza: brže i preciznije pretraživanje zakona
Pravnici moraju pretraživati tisuće zakonskih aktova kako bi pronašli relevantna rješenja. LLModi s prilagođenim razmišljanjem mogu:
– Brzo eliminirati neprikladne zakone (na primjer, ako se radi o malom prekršaju).
– Detaljnije analizirati složene pravne slučajeve (na primjer, međunarodne sporove).
Prema podacima McKinsey, AI može uštedjeti pravnicima do 30% vremena na rutinskim zadacima, dok će složena analiza postati točnija i brža.
4. Kreativni procesi: bolji tekstovi i umjetnost
I u kreativnim područjima, ovaj pristup može biti koristan. Na primjer:
– Autori mogu tražiti više varijacija priča za jedan zaplet, dok će model automatski odabrati najzanimljiviju.
– Umjetnici mogu koristiti AI da generira više stilova slika za jedan predmet, a model će sam odabrati najoriginalniji.
OpenAI već testira slične pristupe u svojim alatima, a Midjourney i DALL·E 3 mogu u budućnosti koristiti ovu tehnologiju za dinamičko prilagođavanje umjetničkih stila.
—
Prednosti i mane: što očekivati od ove tehnologije?
Prednosti
✅ Ekonomija resursa – do 50% manje energije za istu točnost.
✅ Veća točnost na složenim problemima – modeli mogu “razmišljati” duže na teška pitanja.
✅ Prilagodljivost – radi na modelima svih veličina, od malih do gigantskih.
✅ Ekološka odgovornost – smanjuje utjecaj AI-a na klimatske promjene.
✅ Brže rezultate – modeli ne “troše” vrijeme na jednostavna pitanja.
Mane i izazovi
⚠ Kompleksnost implementacije – zahtijeva dodatne PRM modele, što povećava troškove razvoja.
⚠ Vjerojatnost preprocjenjivanja – ako PRM pogrešno procijeni težinu problema, model može “previše” ili “premalo” razmišljati.
⚠ Etička pitanja – kako se osigurati da modeli ne biraju “laksa” rješenja samo zbog štednje resursa?
⚠ Potrebna je daljnja istraživanja – kako bi se poboljšala točnost PRM-a u procjeni vjerojatnosti uspjeha.
—
Zaključak: budućnost LLModa je dinamična i učinkovita
Ovaj pristup predstavlja prelomnicu u svijetu umjetne inteligencije. Umjesto da modeli “razmišljaju” na isti način za svako pitanje, sada dostaju im resurse tamo gdje ih najviše trebaju – na složenim problemima. To ne samo što povećava učinkovitost, već i otvara vrata za šire primjene AI-a u područjima gdje je preciznost kritična.
Najbolje od svega? Ovaj pristup radi na većini postojećih LLModa, pa ga mogu koristiti i mali startupovi i velike korporacije. Evo nekoliko ključnih točaka koje smo razmotrili:
– Fiksirana budžeta su neefikasna – modeli troše resurse na jednostavna pitanja ili ne mogu rješavati složena.
– Instance-adaptive scaling omogućava dinamičko razmišljanje – modeli sada “znaju” koliko vremena potrošiti na određeno pitanje.
– Primjene su širom područja – od medicine do financija, pravosuđa i umjetnosti.
– Prednosti su ogromne, ali postoje i izazovi u implementaciji.
Budućnost AI-a neće biti samo o većim modelima, već i o inteligentnijem razmišljanju. Ovaj pristup je samo početak – možda ćemo uskoro vidjeti LLModa koji ne samo što “razumiju” pitanja, već i “znaju kada treba duže razmišljati”.
—
Često postavljana pitanja
1. Zašto su veliki jezici umjetne inteligencije do sada trošili istu količinu resursa za svako pitanje?
Do sada, većina pristupa bazirala se na fiksiranoj budžeti – modelima je dodijeljen određeni broj “koraka razmišljanja” bez obzira na težinu problema. To je bilo jednostavno za implementaciju, ali neefikasno. Na primjer, za pitanje “Koji je glavni grad Francuske?” model je trošio isto vrijeme kao za “Kako bi se optimizirala proizvodnja lijeka za rjeđu bolest?”. Rezultat? Trošenje resursa na jednostavna pitanja ili nedostatak vremena za složena.
—
2. Kako instance-adaptive scaling razlikuje teška od jednostavnih pitanja?
Ovaj pristup koristi procesnu nagradnu modela (PRM), koji ocjenjuje vjerojatnost uspjeha za svaki put razmišljanja. Na primjer:
– Za jednostavno pitanje, PRM brzo prepoznaje da je rješenje sigurno i model ga generira u nekoliko koraka.
– Za složeno pitanje, PRM modelu dodjeljuje više resursa i potiče ga da ispita više mogućnosti.
Primjer: Ako pitanje glasi “Kako bi se smanjila potrošnja energije u kućanstvu?”, PRM će modelu reći: “Ovo je složen problem – potroši više vremena na analizu različitih rješenja.”
—
3. Koliko resursa može se uštedjeti ovim pristupom?
Prema istraživanju MIT-a, ovaj pristup može smanjiti potrošnju resursa za do 50%, dok se točnost ne smanjuje. To je ogromna štednja, jer generativna AI potrošnja energije raste eksponencijalno. Na primjer, GPT-4 potroši oko 1.200 kWh po 100.000 generiranih tekstova – to je više od energije koju potroši prosječna američka kuća u mjesecu.
—
4. Koje su najveće prednosti ovog pristupa za korporacije?
Najveće prednosti su:
✔ Ekonomija resursa – manje troškova obrade podataka.
✔ Veća točnost na složenim problemima – modeli mogu detaljnije analizirati kritične slučajeve.
✔ Prilagodljivost – radi na modelima svih veličina, od malih do gigantskih.
✔ Brže rezultate – modeli ne “troše” vrijeme na jednostavna pitanja.
Primjer: Banka kao što je Goldman Sachs može uštedjeti milijune dolara godišnje na obradi transakcija, dok će AI modeli biti točniji u predviđanju tržišnih krakova.
—
5. Postoje li rizici ili etička pitanja vezana za ovaj pristup?
Da, postoje nekoliko izazova:
🔹 Preprocjenjivanje težine problema – ako PRM pogrešno procijeni da je problem jednostavan, model može “previše” razmišljati i trošiti resurse.
🔹 Etička pitanja – kako osigurati da modeli ne biraju “laksa” rješenja samo zbog štednje resursa? Na primjer, u medicini, model ne smije odbiti detaljniju analizu zbog bržeg rješenja.
🔹 Kompleksnost implementacije – zahtijeva dodatne modele (PRM), što povećava troškove razvoja.
Rješenje? Istraživači radije na poboljšanju točnosti PRM-a i razvoju etičkih okvira za AI razmišljanje.
—
6. Koji su konkretni primjeri primjene ovog pristupa?
Ovaj pristup već se testira u nekoliko područja:
🔸 Medicina – AI modeli brže dijagnosticiraju jednostavne slučajeve (na primjer, prehladu) i detaljnije analiziraju složene (na primjer, autoimune poremećaje).
🔸 Financije – modeli učinkovitije predviđaju tržišne trendove, trošeći više resursa na rizične investicije.
🔸 Pravosuđe – AI brže pretražuje zakone za jednostavne prekršaje i detaljnije analizira međunarodne sporove.
🔸 Umjetnost i kreativnost – modeli generiraju više varijacija umjetničkih djela i odabiru najoriginalnije.
Primjer iz stvarnog života: Google DeepMind već koristi slične pristupe u svojim AI modelima za optimizaciju logistike, što smanjuje troškove transporta za do 20%.
—
7. Kako će ova tehnologija utjecati na budućnost AI-a?
Ova tehnologija mijenja način na koji razumijemo LLModa. Umjesto da su samo “brzi odgovarači”, sada razmišljaju dinamično – prilagođavaju se tešini problema. To otvara vrata za:
🚀 Šire primjene AI-a – u područjima gdje je preciznost kritična (medicina, pravosuđe, financije).
🚀 Ekonomiju resursa – manje energije, manje troškova, manje utjecaja na klimu.
🚀 Bolje interakcije s korisnicima – modeli će moći “razumjeti” kada korisnik traži detaljan odgovor, a kada mu je dovoljno kratkog.
Zanimljivo: GPT-5.1 (novi model od OpenAI-a) već koristi slične pristupe, što ukazuje da je ova tehnologija u potpunosti u budućnosti AI-a.
—
Kako misliš da će ova tehnologija promijeniti način na koji koristimo umjetnu inteligenciju? Ostavi svoj komentar i dijeli svoje misli! 🚀
