نيويورك - أعلنت شركة Meta Platforms (NASDAQ:META) Inc، الشركة الأم لفيسبوك، اليوم عن إطلاق نماذج جديدة للذكاء الاصطناعي من قسم البحث التابع لها. من بين هذه النماذج "المقيّم ذاتي التعلم"، والذي قد يؤدي إلى تقليل التدخل البشري في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي. تم تقديم هذه الأداة لأول مرة في ورقة بحثية في أغسطس وتستخدم تقنية "سلسلة التفكير" المشابهة لتلك المستخدمة في أحدث نماذج OpenAI.
تقوم هذه الطريقة بتقسيم المشكلات المعقدة إلى خطوات منطقية أصغر، مما يعزز دقة الاستجابات في المجالات الصعبة مثل العلوم والبرمجة والرياضيات.
تم تدريب "المقيّم ذاتي التعلم" باستخدام بيانات تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي فقط، مما يعني أنه لم يكن هناك حاجة لأي مدخلات بشرية في هذه المرحلة من التطوير. يشير هذا التقدم إلى إمكانية إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين قادرين على التعلم من أخطائهم الخاصة. وفقًا لباحثي ميتا، قد تتمكن هذه النماذج ذاتية التحسين في النهاية من أداء مجموعة واسعة من المهام دون مساعدة بشرية، متجاوزة الحاجة الحالية للتعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF). يعد RLHF طريقة مكلفة وأقل كفاءة تتطلب مشرفين بشريين متخصصين لتصنيف البيانات والتحقق من صحة الإجابات المعقدة.
شارك جيسون ويستون، أحد باحثي ميتا، رؤيته لمستقبل الذكاء الاصطناعي، قائلاً: "نأمل، مع تطور الذكاء الاصطناعي وتفوقه على البشر بشكل متزايد، أن يصبح أفضل وأفضل في التحقق من عمله، بحيث يكون في الواقع أفضل من الإنسان العادي." وأكد على أهمية التعليم الذاتي والتقييم الذاتي في الوصول إلى مستويات غير مسبوقة من الكفاءة في الذكاء الاصطناعي.
في حين أجرت شركات أخرى، مثل Google وAnthropic، أبحاثًا حول مفاهيم مماثلة مثل التعلم المعزز من التغذية الراجعة للذكاء الاصطناعي (RLAIF)، تميز ميتا نفسها بجعل نماذجها متاحة للاستخدام العام.
بالإضافة إلى "المقيّم ذاتي التعلم"، كشفت ميتا أيضًا اليوم عن أدوات ذكاء اصطناعي محدثة. تشمل هذه تحسينات على نموذج Segment Anything لتحديد الصور الخاص بالشركة، وأداة تسرع أوقات إنشاء الاستجابات للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، ومجموعات بيانات لدعم اكتشاف مواد غير عضوية جديدة.
ساهمت رويترز في هذا المقال.
هذه المقالة مترجمة بمساعدة برنامج ذكاء اصطناعي وخضعت لمراجعة أحد المحررين.. لمزيد من التفاصيل يُرجى الرجوع للشروط والأحكام الخاصة بنا