مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

32 خبر
  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا
  • رياضة
  • قمة بريكس في الهند
  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • رياضة

    رياضة

  • قمة بريكس في الهند

    قمة بريكس في الهند

  • حرب الخليج

    حرب الخليج

  • فيديوهات

    فيديوهات

  • السيسي يتوجه إلى نيودلهي لترؤس وفد مصر في قمة "بريكس" الـ18

    السيسي يتوجه إلى نيودلهي لترؤس وفد مصر في قمة "بريكس" الـ18

  • الكرملين يطرح الإمارات مكانا محتملا للمفاوضات الروسية الأوكرانية

    الكرملين يطرح الإمارات مكانا محتملا للمفاوضات الروسية الأوكرانية

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

روسيا: نرفض استخدام مجلس الأمن لتصفية الحسابات السياسية مع إيران وندعو الغرب إلى وقف التصعيد

كلينتون تهاجم ترامب: "بطل أولمبي في الكذب" ويضلل الأمريكيين بشأن الحرب

البنتاغون يقر بأن إيران ألحقت أضرارا جسيمة بمنشآت البحرية الأمريكية في البحرين

تقرير: إيران تستأنف إنتاج الصواريخ الباليستية تحت الأرض رغم الضربات الأمريكية والإسرائيلية

"رويترز" عن مصادر: أسلحة ومشورة إيران ساعدت الحوثيين في اليمن على السيطرة على المخا

تحذير روسي من خطر "داهم" يواجه السودان بسبب خطة بولس ويكشف سبب غضب مصر والسعودية من مبعوث ترامب

"أولي البأس".. تقرير عبري عن جماعة سورية غامضة تضرب إسرائيل وتتبع للإخوان المسلمين وحزب الله