Hanzo के बीटा में आईं आ कवनो पइसा वाला योजना पर 50% छूट लीं

Kai 1: फैसला बा, पूरा कइल नइखे

Kai, Hanzo के फैसला मॉडल ह, आ Hanzo API पर मिलेला। रउआँ एकरा साफ हालत आ लिखल विकल्प वाला सवाल दीं, त ई एगो टाइप कइल, मापल जवाब देला — चुनाव, अंक, हाँ/ना, भा वजह सहित टाल दिहल।

एह पन्ना पर

प्रोडक्शन सॉफ्टवेयर के ज्यादातर कदम के एगो अनुच्छेद के जरूरत नइखे। ओकरा एगो अइसन जवाब चाहीं जेकरा पर सॉफ्टवेयर काम कर सके: कवन औजार बोलावल जाव, सबूत काफी बा कि ना, खतरा केतना गंभीर बा, आ कवनो मनुष्य के मंजूरी देवे के पड़ी।

आज हम Kai 1 के परिचय देत बानी, ई Hanzo के फैसला मॉडल ह। Kai के स्थिति के तथ्य दीं आ एगो सवाल जेह में विकल्प लिखल होखे। ई एगो टाइप कइल जवाब देला (चुनाव, अंक, हाँ/ना, भा मापल «पक्का नइखे, टाल दीं») हर विकल्प के संभावना के साथे।

Kai 1, Hanzo API पर चल रहल बा। एकर वजन बंद बा: Kai खाली API से मिलेला।

Kai एगो गाड़ी के बारे में आठ किसिम के सबूत पढ़ेला आ तैयार, समीक्षा चाहीं, भा तैयार नइखे लौटावेला, हर एक के संभावना के साथे, भा मनुष्य के सौंप देला।
चित्र 1 · एगो साझा हालत, एगो लिखल सवाल, एगो टाइप कइल जवाब आ हर विकल्प के संभावना। संभावना उदाहरण खातिर बा।

भाषा मॉडल तर्क करेला। Kai फैसला करेला।

जब रउआँ भाषा मॉडल से फैसला करवावेनी, त पाठ वापस आवेला। ओकरा पढ़े के पड़ेला, मॉडल जवन भरोसा के संख्या गढ़ लेले बा ओकरा पर विश्वास करे के पड़ेला, आ आशा राखे के पड़ेला कि निकलल बात हद में रही।

Kai ओह कदम खातिर बनल बा जहाँ ई काफी नइखे। एकर जवाब हद में बा, एकर संभावना मापल बा, आ पढ़े के कुछ नइखे। Kai के हर जवाब चार किसिम में से एगो होला:

  • चुनाव: लिखल सेट से एगो विकल्प, हर एक के संभावना के साथे
  • अंक: रउआँ जवन स्तर तय कइले बानी ओकरा मुकाबले एगो रेटिंग
  • हाँ-ना: हाँ भा ना, आ ओकर संभावना
  • टालल: Kai के भरोसा काफी नइखे आ ई फैसला कवनो व्यक्ति भा नियम के सौंप देला

सबूत जुड़ल रहेला

फैसला के ई बात से मतलब नइखे राखे के चाहीं कि ओकर सबूत पाठ से शुरू भइल, फोटो से, भा सेंसर के रीडिंग से। Kai अइसन बनल बा कि मिला-जुला सबूत ले आ हर जवाब के साथे ओकर मूल जोड़ के राखे।

उद्गम बिना के संख्या खाली संख्या ह।

पनरह किसिम के सबूत (पाठ, कोड, फोटो, वीडियो, आवाज, रडार, लिडार, थर्मल, सेंसर, टेलीमेट्री, समय श्रेणी, ग्राफ, SysML, सिमुलेशन आ दस्तावेज) मोडैलिटी एनकोडर से एगो साझा सबूत-हालत में जाला, जवन Kai के खिलावेला।
चित्र 2 · पाठ, फोटो, सेंसर रीडिंग आ अउरी चीज एगो साझा सबूत-हालत में कूट होला जवना के Kai पढ़ेला।

कई फैसला, एगो पास

एजेंट के लूप एक बेर में एगो सवाल पूछेला। Kai पूरा फैसला-प्रोग्राम एके बेर में चलावे खातिर बनल बा: एगो साझा हालत, कई फैसला, निर्भरता लिखल। पक्का जवाब पहिले लॉक हो जाला, आ अतिरिक्त काम खाली अनिश्चित जवाब के मिलेला।

लक्ष्य ई बा कि हजारन फैसला वाला प्रोग्राम के हजारन क्रमिक मॉडल-कॉल के जरूरत न पड़े।

100 फैसला-नोड के जाल, जवन सब शुरू में ढंकल रहेला। 87 पहिला पास में हल हो जाला, 11 दूसरा पास में, आ एगो बाधा-पास आखिरी 2 टकराव हल करेला।
चित्र 3 · पक्का फैसला पहिला पास में बैठ जाला; खाली अनिश्चित वाला निखारल जाला। गिनती उदाहरण खातिर बा।

हर फैसला फेर से चलावल जा सकेला

Kai के हर फैसला प्रोग्राम के संस्करण, सबूत के छाप, मॉडल के संशोधन, पूरा संभावना वितरण, मंजूरी आ चलावे के निशान दर्ज करेला। जब केहू पूछे कि सिस्टम काहे कउनो काम कइले, रउआँ ओकरा देखा सकत बानी।

गाड़ी 17 के बारे में दस किसिम के सबूत, कैमरा जांच आ CAN टेलीमेट्री से ले के SysML बनावट आ जरूरत तक, एगो फैसला-प्रोग्राम में जाला, फिर Kai में, फिर नीति आ सॉल्वर जांच में, फिर मनुष्य के मंजूरी में, आ एगो फैसला पैकेज पर खतम होला।
चित्र 4 · सबूत से फैसला पैकेज तक: ऊ रिकॉर्ड जेकरा से फैसला फेर चलावल जा सके। उदाहरण।

Kai कहाँ फिट बा

  • एजेंट: मॉडल आ औजार के चुनाव, कब आगे बढ़ल जाव भा रुक जाव, कब मनुष्य से पूछल जाव
  • ब्यापार के काम: लीड के अंक, मंशा पकड़ना, अगिला सबसे बढ़िया काम, बढ़ावल
  • भौतिक सिस्टम: गाड़ी, रोबोटिक्स, बनावट, ऊर्जा आ ढाँचा, जहाँ फैसला सेंसर डेटा पर चलेला

Hanzo स्टैक के हिस्सा

Enso हर काम के रास्ता देला: लिखल Zen6 के जाला, फैसला Kai 1 के।
चित्र 5 · Hanzo स्टैक। Zen लिखेला, Kai फैसला करेला, आ Enso चुनेला कि केकरा बोलावल जाव।

बनावल आ फैसला अलग काम ह। Zen6 हमनी के खुला-वजन वाला बनावे वाला मॉडल के परिवार ह। Kai 1 हद में, मापल फैसला करेला। Enso हर काम ओह मॉडल तक पहुँचावेला जवना के जरूरत बा।

ई कहाँ चलेला

Kai, Hanzo API पर चलेला, POST https://api.hanzo.ai/v1/decisions पर, $0.021 प्रति दस लाख इनपुट टोकन, आ आउटपुट मुफ्त बा। एकर वजन छपल नइखे, आ ई अपना घर पर होस्ट करे खातिर ना दिहल जाला।

आगे का बा

हम सात गो खुला शोध सवाल पर काम करत बानी, आ नतीजा तबे छपाइब जब ओकरा फेर से पैदा कइल जा सके:

  1. बहुत बड़ विकल्प-समूह पर फैसला
  2. कई भाषा में फैसला
  3. साझा-हालत के डिकोडिंग
  4. फैसला के फैलाव (खाली अनिश्चित जवाब के निखारल)
  5. कई माध्यम के सबूत
  6. माप आ ई जानल कि कब रुक जाव
  7. जुड़ल फैसला में एकरूपता

Kai 1 के पहिला नतीजा छप गइल बा। एगो जम गइल फैसला-हार्नेस के 12 मुख्य सुइट पर Kai 1 के औसत सटीकता 85.7% बा, Jev के 78.0% के मुकाबले। ई 12 में से 11 सुइट पर ढेर सटीक बा, jailbreak पर पीछे बा (91.75% के मुकाबले 94.0%), आ एकर माप के गलती 12 में से 8 पर कम बा। ऊ रन CUDA पर नापल गइल; उत्पादन के जवाब CPU पर बा। Kai 1 अबहिं निर्भर कई-सवाल वाला प्रोग्राम पर, नकारात्मक हाँ/ना सवाल पर, 150 भा ओकरा से ढेर विकल्प पर, भा टाइप कइल फैसला आ jailbreak के माप पर प्रतिस्पर्धी नइखे, आ 1,000 भा ओकरा से ढेर विकल्प पर एकर सटीकता शून्य के नजदीक बा। हर तालिका, आ ई कि हर अंक कवन रन से आइल: hanzo.ai/kai आ Kai के दस्तावेज।


Kai 1 · Hanzo API

एगो मॉडल से सब कुछ मत पूछीं

आजु Hanzo API से Kai के बोलावीं।

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