Pouya Hamadanian Pantea Karimi Arash Nasr-Esfahany Kimia Noorbakhsh Joseph Chandler Ali ParandehGheibi Mohammad Alizadeh Hari Balakrishnan

الملخص

هل يمكن للذكاء الاصطناعي تصميم آليات لأنظمة الحاسوب بشكل مستقل، بمستوى يوازي الإبداع والتفكير لدى الخبراء البشريين؟ نقدم "غليا" (Glia)، وهي بنية ذكاء اصطناعي لتصميم الأنظمة الشبكية، تستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في عملية متعددة الوكلاء مستوحاة من الطريقة التي يفكر بها البشر. يخصص كل وكيل مهارة في التفكير التحليلي، والتجريب، والتحليل، ويتعاون من خلال إطار تقييم يُرتكز فيه التفكير المجرد على ملاحظات تجريبية واقعية. على عكس الطرق السابقة القائمة على التعلم الآلي لتصميم الأنظمة، التي تُحسّن سياسات "مُغلقة" غير قابلة للتفكيك، تُنتج "غليا" تصاميم قابلة للتفسير، وتكشف عن عملية تفكيرها. عند تطبيقها على مجموعة مُتعددة وحدات معالجة رسومية (GPU) موزعة لتنفيذ استعلامات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، تُنتج خوارزميات جديدة لمسار الطلبات، والتخطيط، والتوسع التلقائي، تُظهر أداءً يعادل مستوى الخبراء البشريين، وبوقت أقل بكثير، مع تقديم رؤى جديدة حول سلوك الأحمال. تشير نتائجنا إلى أن دمج نماذج لغة قادرة على التفكير مع تجارب منظمة يمكن أن يُنتج تصاميم إبداعية وسهلة الفهم لمشكلات الأنظمة المعقدة.