مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

35 خبر
  • حرب الخليج
  • رياضة
  • منتدى الشرق الاقتصادي في فلاديفوستوك
  • حرب الخليج

    حرب الخليج

  • رياضة

    رياضة

  • منتدى الشرق الاقتصادي في فلاديفوستوك

    منتدى الشرق الاقتصادي في فلاديفوستوك

  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • قمة شنغهاي في بيشكيك

    قمة شنغهاي في بيشكيك

  • فيديوهات

    فيديوهات

  • الكرملين: محادثات مدير CIA راتكليف في موسكو كانت سرية للغاية وبوتين لم يخطط للقائه

    الكرملين: محادثات مدير CIA راتكليف في موسكو كانت سرية للغاية وبوتين لم يخطط للقائه

  • "كافح وانتصر!" .. أكثر من 1000 شخص يشاركون في سباق رياضي بمنتدى الشرق الاقتصادي في فلاديفوستوك

    "كافح وانتصر!" .. أكثر من 1000 شخص يشاركون في سباق رياضي بمنتدى الشرق الاقتصادي في فلاديفوستوك

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

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

وكالة "مهر": تم اختبار منظومة الدفاع الجوي الجديدة لأول مرة بنجاح وتمكنت من إسقاط مسيرة أمريكية

بيان عسكري إيراني: ستوجه القوات المسلحة ضربات ساحقة ومُدمّرة إلى العدو الأمريكي ردا على عدوانه

الولايات المتحدة تصدر تنبيها أمنيا لرعاياها في الشرق الأوسط: "احتمال حدوث تصعيد غير متوقع"

مصدر عسكري إيراني: سنرد حتما على "جريمة الأمريكيين" الأخيرة.. ردنا سيكون "أضعافا مضاعفة"

الحرس الثوري الإيراني: استهدفنا قاعدة لمشاة البحرية الأمريكية في الأردن ومقتل عدد كبير منهم بالهجوم

بوتين: الجيش الروسي تلقى أوامر بشن ضربات انتقامية واسعة النطاق ضد البنية التحتية للطاقة الأوكرانية

الحرس الثوري يعلن استهداف ناقلة تحت عين الحراسة الأمريكية

دوي انفجارات في مواقع عسكرية والقنصلية الأمريكية في أربيل

الحرس الثوري الإيراني: الضربات الأمريكية تعزز إغلاق مضيق هرمز.. والرد بدأ بإسقاط مسيّرة MQ-9

ارتفاع حصيلة قتلى انفجار السيارة المحملة بالذخيرة بريف إدلب السورية إلى 5 أشخاص (فيديوهات)

مراسلتنا: الدفاعات الأردنية تتصدى لصواريخ في سماء المفرق والأزرق وإربد (فيديو)

الحرس الثوري: نفذنا هجوما صاروخيا ومسيّرا على القواعد الأمريكية في أربيل وقتلنا عددا من المعتدين

رويترز: الحصار الأمريكي المفروض على إيران يحقق ما عجزت عنه العقوبات

مصدر أمني إيراني يكشف لـ"RT" حقيقة الحركة البحرية الحالية عبر مضيق هرمز

سوريا.. الأمن الداخلي يدخل الحسكة في إطار دمج "قسد" بمؤسسات الدولة (صور+ فيديوهات)

مصادر أمريكية: الولايات المتحدة تستهدف ناقلتين إيرانيتين ضمن سياسة "ناقلة مقابل ناقلة"