مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

42 خبر
  • نبض الملاعب
  • فيديوهات
  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا
  • نبض الملاعب

    نبض الملاعب

  • فيديوهات

    فيديوهات

  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • هدنة بين حزب الله وإسرائيل

    هدنة بين حزب الله وإسرائيل

  • هدنة وحصار المضيق

    هدنة وحصار المضيق

  • عون: المفاوضات مع إسرائيل ستكون بوفد لبناني وترامب تدخل لوقف إطلاق النار

    عون: المفاوضات مع إسرائيل ستكون بوفد لبناني وترامب تدخل لوقف إطلاق النار

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

"حزب الله": سنسقط الخط الأصفر ولا أحد داخل لبنان أو خارجها يستطيع تجريدنا من السلاح

من غزة إلى أوكرانيا.. لافروف يكشف عن مخطط غربي لتفكيك العالم الإسلامي وإحياء النازية الأوروبية

لحظة بلحظة.. الهدنة تترنح: واشنطن تنتظر "انفراجة" وإيران تتمسك بشروطها وإسرائيل تستعد لانهيار مفاجئ

ملادينوف: حركة حماس تضع سلسلة من الشروط مقابل التخلي عن سلاحها

"أكسيوس": صراع أمريكا وإيران عزز نفوذ الصين الدبلوماسي والاستخباراتي مجانا ودون إطلاق رصاصة واحدة

"مقر خاتم الأنبياء": القوات الإيرانية سترد قريبا على مهاجمة القوات الأمريكية سفينة الحاويات "توسكا"

متى ستستأنف الحرب بين الولايات المتحدة وإيران؟

ترامب: مفاوضون يتوجهون إلى إسلام آباد.. لا مزيد من اللطف وسندمر محطات الكهرباء والجسور في إيران

مستشار المرشد الإيراني للشؤون الخاصة: أي خطأ في حسابات الخصم سنضغط على زناد "التأديب النهائي"

كارثة الحرب على إيران ليست مسؤولية الحزب الجمهوري وحده