مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

37 خبر
  • رياضة
  • تجدد التوتر وانهيار الحوار بين واشنطن وطهران
  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا
  • رياضة

    رياضة

  • تجدد التوتر وانهيار الحوار بين واشنطن وطهران

    تجدد التوتر وانهيار الحوار بين واشنطن وطهران

  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • فيديوهات

    فيديوهات

  • روسيا تلجأ إلى محكمة التحكيم الرياضية لإنهاء عقوبات ألعاب القوى

    روسيا تلجأ إلى محكمة التحكيم الرياضية لإنهاء عقوبات ألعاب القوى

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

إذاعة الجيش عن الموساد: إحباط هجوم إيراني للتسلل إلى إسرائيل بهدف إيذاء مسؤولين إسرائيليين كبار

مسؤول إيراني: هجوم صاروخي أمريكي قرب منفذ الشلامجة الحدودي مع العراق (فيديو)

"يسرائيل هيوم": هدية المفاعل النووي للسعودية تشكل خطرا وجوديا على إسرائيل

مكتب نتنياهو يعلق على ربط ترامب توقيع الاتفاق النووي مع السعودية بانضمامها إلى اتفاقيات أبراهام

لواء إسرائيلي يتحدث عن "التهديد الإيراني المقلق": ليس جبل الفأس!

إعلام إيراني: انفجارات قوية تهز جزيرة بوبيان الكويتية

مقر خاتم الأنبياء يوضح رد فعل طهران إذا نفذ "الرئيس الأمريكي المارق" تهديداته

الخارجية الروسية تحذر من تداعيات حرجة على أمن الطاقة إذا تدهورت الأوضاع في منطقة الخليج

7 شرائح.. نتنياهو يكشف كيف أقنع ترامب بقصف إيران (فيديو)

الولايات المتحدة أبلغت إسرائيل بأنها تعتزم تصعيد هجماتها على إيران

الجيش الأمريكي يعلن شن ضربات جديدة على إيران لليلة الـ 12 على التوالي

لافروف تعليقا على نبأ منح واشنطن الرياض الضوء الأخضر لتخصيب اليورانيوم: التخصيب السلمي حق لكل دولة

علي أكبر ولايتي: إيران دخلت مرحلة جديدة من الردع