Google Research uvodi paradigm „Nested Learning” model HOPE kao dokaz koncepta
Google uvodi novu paradigmu koja mijenja način kako modeli uče i zadržavaju znanje značajan pomak za AI na Balkanu i šire.
Google predstavio „Nested Learning“, pristup koji tretira AI model ne kao jedan veliki optimizacijski problem, već kao skup ugniježđenih optimizacijskih problema kao rezultat nastaje arhitektura HOPE koja demonstrira bolju memoriju i manje „katastrofalnog zaborava“.
Šta donosi nova paradigma?
Problematika memorije i zaborava
Trenutni veliki jezički modeli (LLM-ovi) uče ogromne količine podataka, ali često ne uspijevaju da zadrže znanje kada se treniraju na novim zadacima fenomen poznat kao „katastrofalni zaborav“. Google Research
Google napominje da do sada model arhitektura i optimizator (treniram pravila) vrlo često razdvojeni, što ograničava kontinualno učenje. StartupHub.ai
Paradigma „Nested Learning“
- Model se ne vidi kao jedna jedina funkcija koja uči sve u jednom koraku, već kao skup manjih optimizacijskih problema, svaki sa vlastitim „tokom konteksta“ i brzinom ažuriranja. MarkTechPost
- Uvođenje pojma Continuum Memory System (CMS): umjesto tradicionalne binarne diobe kratkoročne vs dugoročne memorije, CMS predlaže niz modula koji se ažuriraju u različitim frekvencijama. MarkTechPost
- Optimizeri postaju “duboki memorijski moduli”: standardni algoritmi (npr. Adam, momentum) mogu se reinterpretirati kao memorijski mehanizmi koji uče da kompresuju tokove gradijenata. Ali Behrouz
Arhitektura HOPE
- HOPE je dokazni koncept napravljen unutar Google Research-a, koji primjenjuje paradigm Nested Learning. Google Research
- Karakteristike: može sama modificirati svoja pravila učenja (“self-modifying”), koristi CMS blokove za višefrekventno ažuriranje memorije, omogućava dug-kontekstnu obradu. MarkTechPost
- Eksperimenti: na jezičkim modelima (npr. 340 M, 760 M, 1.3 B parametara) HOPE postiže bolji rezultat (niža perplexity, viša tačnost) od nekih standardnih transformera i drugih arhitektura. Ali Behrouz
Zašto je ovo važno i za Balkan
Poslovna vrijednost
- Za sve koji radite u IT-industriji, automatizaciji i AI za biznis: paradigma koja omogućava modele koji pamte ranije naučeno i kontinuirano uče donosi veliku prednost. Model koji se pretrenirava i ne zaboravlja mogla bi značiti manju potrebu za potpunim retreniranjima i brže usvajanje novih funkcionalnosti.
- U edukaciji, startupima, mobilnim/web aplikacijama: možete razmišljati kako koristiti principe (različite brzine učenja, moduli memorije) u vlastitim modelima ili adaptacijama komponenti.
Tehnički uslovi
- Iako HOPE i Nested Learning dolaze iz istraživačkog kruga, publikuju se radovi i tehnički detalji. Ali Behrouz
- Za praktičnu primjenu: možete početi eksperimentisati s principom različitih stopa učenja (update rates) za različite module u PyTorch/JAX modelima kao fazni „proof-of-concept“. (Navedeno u blogu Google Research) Google Research
Zašto baš sada
AI tržište se ubrzano mijenja, i mogućnost da se modeli ne ponašaju “statistično” nego dinamički prilagođavaju je velika razlika. Za Balkan gdje često modeli i implementacije zaostaju za vodećim trendovima ovo može biti egzkluzivna prilika da se preuzme prednost.
Moguće posljedice & izazovi
- Iako obećavajuće, ovo je i dalje istraživački rad. Kompletna implementacija u produkciji će zahtijevati značajne resurse (računarsku moć, inženjering, infrastrukturu).
- “Kontinualno učenje” uvodi složenosti: kontrola memorije, izbjegavanje pristranosti, stabilnost modela.
- Za ljude u poslovnom svijetu: treba razmišljati o rizicima tranzicije na novu arhitekturu koliko postojeći stack može prihvatiti “modul memorije koji se ažurira sporije”, kako će se to uklopiti u organizacijski proces.
Zaključak
Paradigma Nested Learning i arhitektura HOPE predstavljaju značajan pomak u razvoju AI-modela koji mogu učiti novo bez gubitka starog znanja. U narednim mjesecima ostaje da se vidi kako brzo će se ova tehnologija integrirati u komercijalne proizvode.
