مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

30 خبر
  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا
  • رياضة
  • صنعاء والرياض.. عودة المواجهة
  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • رياضة

    رياضة

  • صنعاء والرياض.. عودة المواجهة

    صنعاء والرياض.. عودة المواجهة

  • فيديوهات

    فيديوهات

  • تجدد التوتر وانهيار الحوار بين واشنطن وطهران

    تجدد التوتر وانهيار الحوار بين واشنطن وطهران

  • إسرائيل توسع عملياتها في الضفة

    إسرائيل توسع عملياتها في الضفة

البيانات غير المفيدة تجعل الذكاء الاصطناعي "أغبى" وأكثر ميلا للأخطاء!

يحذر الباحثون من أن النماذج اللغوية الكبيرة قد تصبح أقل دقة وأكثر عرضة للأخطاء عندما تُدرَّب على كميات ضخمة من المحتوى منخفض الجودة المنتشر على شبكات التواصل الاجتماعي.

البيانات غير المفيدة تجعل الذكاء الاصطناعي "أغبى" وأكثر ميلا للأخطاء!

ووفقا لدراسة نُشرت على خادم ما قبل الطباعة arXiv، نقلا عن مجلة Nature، قام علماء من جامعة تكساس في أوستن بتحليل تأثير البيانات "غير المفيدة" — مثل المنشورات القصيرة السطحية ومواد الإثارة — على سلوك الذكاء الاصطناعي. وركّزت الدراسة على جوانب متعددة تشمل المنطق والاستدلال، واستخراج المعلومات من النصوص الطويلة، والأخلاقيات، وحتى السمات الشخصية للنماذج.

وأظهرت النتائج أنه كلما ارتفعت نسبة البيانات الرديئة في عملية التدريب، زادت أخطاء النماذج اللغوية وتراجع منطقها، بما في ذلك في الاختبارات متعددة الخيارات.

وأعاد الباحث الرئيسي تشانغيانغ وانغ التذكير بالمبدأ الكلاسيكي في علوم الذكاء الاصطناعي:"القمامة في المدخلات تعطي قمامة في المخرجات."

وأكد التحليل الجديد أهمية انتقاء البيانات بعناية عند تدريب النماذج. فقد استخدم الباحثون مليون منشور من منصة تواصل اجتماعي شهيرة لإعادة تدريب النموذجين المفتوحين Llama 3 وQwen — حيث يُعرف الأول باتباع التعليمات، بينما يُصنف الثاني كنموذج استدلالي.

وأظهر التحليل أن نموذج Llama تغيّر سلوكه بعد التدريب على البيانات منخفضة الجودة، إذ انخفضت السمات "الإيجابية" وظهرت سمات "سلبية" مثل النرجسية والاعتلال النفسي.

أما محاولات تصحيح الخلل — مثل إعادة التدريب على بيانات عالية الجودة أو تعديل التعليمات — فقد حسّنت الأداء جزئيًا فقط، بينما استمرت مشكلات التفكير المنطقي وتخطي الخطوات التحليلية.

ويكتسب هذا الموضوع أهمية خاصة في ظل توجه منصات التواصل الاجتماعي إلى توسيع استخدام بيانات المستخدمين لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي. فعلى سبيل المثال، تخطط شركة LinkedIn اعتبارا من نوفمبر الجاري لاستخدام بيانات المستخدمين الأوروبيين في أنظمتها التوليدية.

المصدر: Naukatv.ru

 

 

التعليقات

عراقجي: ما أقدم عليه المتطفل زيلينسكي بتحريض من إسرائيل لن يمر دون رد

ترامب ينشر صورا مولدة بالذكاء الاصطناعي تضمنت تهديدات مباشرة لإيران

طهران عقب الهجمات الأوكرانية: أي اعتداء على إيران له ثمن ولن نتركه دون رد

"بلغت أقصى قدر من الفاعلية".. قائد القيادة المركزية الأمريكية يوصي بوقف الضربات حول مضيق هرمز

إسرائيل توافق رسميا على إدخال "مجلس السلام" والقوة الدولية إلى غزة

"نيويورك تايمز": ترامب يؤجل تصعيد الضربات على إيران خشية استنزاف مخزونات صواريخ الدفاع الجوي

"رخيص ودقيق وقاتل".. "وول ستريت جورنال": أفضل صاروخ إيراني يزداد خطورة ويربك الأنظمة الأمريكية

"وول ستريت جورنال": أمريكا وإيران عالقتان في دوامة من التصعيد العسكري والصراع قد يطول

خشية من التخلي عن الدولار.. ترامب يسعى لحضور بوتين لقمة مجموعة العشرين في ميامي

سياسي فرنسي: مدريد تواجه فضيحة متصاعدة جراء منع مروحيات الإنقاذ الروسية من مكافحة الحرائق