המתקדמים בינונתחום הבינה המלאכותית מחפשים דרכים חדשות ליצירת השפות המלאכותיות, שתוכל להציג יכולות קוגניטיביות דומות ליכולת החשיבה האנושית. המחקרים מתעקשים לשפר את יכולתן של השפות לעיבוד ויצירת טקסטים עם הבנה עמוקה שמדמה לתהליך החשיבה האנושית. השפות מצטיינות בזיהוי תבניות וביצירת טקסטים בהתבסס על סיכויים סטטיסטיים, אך לעתים קרות נתקלות בקושי במשימות שדורשות חשיבה או פרשנות שקטה.
מחקר שנערך על ידי אוניברסיטת סטנפורד וחברת Notbad AI Inc עשה שימוש בגישה חדשנית המכונה "Quiet Self-Taught Reasoner" (Quiet-STaR) לצורך מינוף של הפער הזה. יעדו של Quiet-STaR הוא לשקוע שקלות ישירות אל השפות, מאפשרת להן ליצור מחשבות פנימיות או שקלות בכל טקסט שהן מעבדות, בדומה לאופן שבו אנשים מתבוננים לפני שמדברים.
מהלך הזה באופן ההדרכה של השפות עומד בניגוד לגישות קודמות שרכזו בסביבות נתונים ספציפיים המיועדות לשיפור יכולת הפרשנות של פעולות ספציפיות. בעוד שהגישות הללו הראו מעט יעילות, הן במהותן מגבילות את רמת היכולת של המודל ליישם הסיבה בהקשר רחב יותר. Quiet-STaR, מציע הזדמנות של השפות ליצור שקלות מרובות על מנת להרחיב את יכולות ההסתכלות שלהן מעבר להגבלות הספציפיות למשימות.
Quiet-STaR מפיקה שקלת פיסוק במקביל בעת עיבוד הטקסט, משלבת את השקלות הפנימיות אלו עם הניחוחות שלה לשם שיפור ההבנה ויצירת התגובה שלה. דרך למידה ברידתית, המודל משפר את יכולתו לזהות את המחשבות הכי שימושיות לצורך ייחוד טקסט בעתיד. המחקרים הוכיחו כי גישה זו משפרת משמעותית את ביצועי המודל במשימות הפרשנות הקשות, כגון CommonsenseQA ו-GSM8K, ללא דרישה להתאמות ספציפיות למשימה. דבר שמדגיש את הפוטנציאל של Quiet-STaR לשפר את החשיבה במודלי שפה באופן רב תחומי.
על ידי חידוש מודלי השמשפות ביכולת ליצור ולהשתמש בשקלות, מחקר זה לא רק משפר את דיוק הכיבוש שלהם, אלא גם מעלה את יכולת החשיבה שלהם לרמה חדשה. ההצלחה של הטכניקה הזו במגוון משימות הפרשנות, ללא צורך בהתאמות ספציפיות למשימה, מדגישה את החכמה והגמישות של מודלי שפה שמועצם בעזרת Quiet-STaR.
לסיכום, Quiet-STaR מייצג החלטה מהפכנית בתהליך התפתחותם הרצוף של מודלי שפה. על ידי הוראת המודלים לחשוב לפני שמדברים, מחקר זה חושף את הפוטנציאל לפיתוח שפות שיכולות לחשוב, לפרשן ולייצר טקסט בעומק ופינה דומה לתהליכי החשיבה האנושיים. ההתקדמות הזו מביאה אותנו קרוב יותר לעתיד בו השפות הללו לא רק מבינות מעמיקה את העולם, אלא גם נמצאות בהתנהלות איתו בדרכים שמתיחות את ההבדל בין החשיבה האנושית והמודיעית יותר.
לפרטים נוספים, ניתן לפנות למאמר המחקר [כאן]. המחקר המהפנדות נעשה על ידי אוניברסיטת סטנפורד ו-Notbad AI Inc. אל תשכחו לעקוב אחרינו בעמוד ה-Twitter שלנו ולהצטרף לערוץ ה-Telegram, ערוץ ה-Discord, וקבוצת ה-LinkedIn שלנו כדי להישאר מעודכנים בפתחונות האחרונים.
שאלות נפוצות
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni