مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

47 خبر
  • رياضة
  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا
  • منتدى الشرق الاقتصادي في فلاديفوستوك
  • رياضة

    رياضة

  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • منتدى الشرق الاقتصادي في فلاديفوستوك

    منتدى الشرق الاقتصادي في فلاديفوستوك

  • حرب الخليج

    حرب الخليج

  • فيديوهات

    فيديوهات

  • إيران.. حطام طائرة أمريكية مسيّرة من طراز "MQ-9" في مدينة خمين

    إيران.. حطام طائرة أمريكية مسيّرة من طراز "MQ-9" في مدينة خمين

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

إيران تكشف الأهداف التي قصفتها في دول عربية

بقايا "صاروخ أمريكي" تفضح مجزرة في إيران وقاليباف يصف واشنطن بـ"الشيطان الأكبر" (صور)

المرحلة الفعلية بدأت.. وزارة الدفاع السعودية تصدر بيانا بخصوص "التحالف البحري الدفاعي"

نتنياهو من داخل غزة: لن ننسحب ونسيطر على 60% من القطاع

الوكالة الدولية للطاقة الذرية: إيران قادرة على إنتاج عدة أسلحة نووية وترفض التعاون مع المفتشين

وزارة الصحة الإيرانية تعلن عدد القتلى والجرحى في القصف الأمريكي الأخير

السفير الروسي: ألمانيا لا تملك أدلة مادية على تورطنا في حادثة لايبزيغ

روبيو: واشنطن بحاجة للتواصل مع موسكو باعتبارها ثاني قوة نووية في العالم

"NBC": واشنطن تحقق في ملابسات الضربة التي استهدفت حفل زفاف في إيران

سوريا.. لا مكان لمقاتلات "حماية المرأة" في الجيش ومباحثات لدمجهن في الداخلية

سوريا.. تطوي نووي نظام الأسد و73 طنا من اليورانيوم تحت ضمانات الوكالة الدولية

ترامب يعرب عن تطلعه لقمة جديدة مع بوتين بعد انتهاء النزاع الأوكراني

إيران: ترامب لم يعد راغبا في ضرب إيران والمواجهة طويلة حتى رحيله من منصبه

اصطدام ناقلتي نفط بالألغام حاولتا عبور الجانب العماني من مضيق هرمز

روبيو: ويتكوف وكوشنر يركزان بالكامل على مفاوضات السلام.. والعالم في مرحلة انتقالية