Yandex ने AI मॉडल्स में 'कैटास्ट्रोफिक फ़ॉरगेटिंग' की समस्या हल की — स्मार्ट डिवाइस कमांड भूलना बंद करेंगे

यांडेक्स शोधकर्ताओं ने स्मार्ट उपकरणों में नए वॉयस कमांड जोड़ने की एक विधि विकसित की है, जिससे पहले से परिचित वाक्यांशों की पहचान सटीकता में कोई गिरावट नहीं आती। यह तकनीक उन कमांडों के लिए है जिन्हें स्पीकर, घरेलू उपकरण और कार असिस्टेंट बिना इंटरनेट कनेक्शन के निष्पादित करते हैं। स्मार्ट उपकरण निर्माताओं को नियमित रूप से ऑफ़लाइन कमांडों का सेट विस्तारित करना पड़ता है, लेकिन नए कमांडों पर मॉडल को प्रशिक्षित करने के बाद, यह पहले से परिचित क्वेरी पर खराब प्रदर्शन करने लग सकता है — इस प्रभाव को "कैटास्ट्रॉफिक फॉरगेटिंग" कहा जाता है। इसे कम करने के लिए, निरंतर सीखने के तरीकों का उपयोग किया जाता है। यांडेक्स शोधकर्ताओं ने मुख्य तंत्रिका नेटवर्क में एक अलग छोटा मॉड्यूल जोड़ने का प्रस्ताव रखा, जो नए कमांडों को संभालता है, जबकि मॉडल स्वयं अपरिवर्तित रहता है और पहले से परिचित वाक्यांशों को उसी सटीकता के साथ पहचानना जारी रखता है। नए दृष्टिकोण का परीक्षण Google स्पीच कमांड्स वॉयस कमांड सेट पर किया गया: नए वाक्यांशों के लिए औसत मिस दर लगभग एक तिहाई कम हो गई — 6.46% से 4.37% तक, जबकि विधि के लिए आवश्यक मॉडल आकार में वृद्धि 10% से कम थी। अध्ययन को इंटरस्पीच 2026 सम्मेलन के लिए स्वीकार किया गया, जो 27 सितंबर से 1 अक्टूबर तक सिडनी में आयोजित किया जाएगा।