"أبل" تطوّر أسلوباً جديداً لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي
الثانية | وكالات
أجرت Apple، بالتعاون مع باحثين من University of California, San Diego، دراسة حديثة تسلط الضوء على نهج مبتكر لتعزيز جودة الإجابات التي تولدها نماذج اللغة الكبيرة، خصوصاً في المهام المتخصصة.
وتناولت الدراسة أيضاً نماذج الانتشار المستخدمة في مجالات علمية معقدة، مثل التنبؤ ببنية البروتين وتشفيره، ضمن إطار بحثي وُصف بأنه واسع الأفق، لما يحمله من إمكانات تطويرية في الذكاء الاصطناعي.
نموذج يجمع بين نهجين
ويرتكز النموذج، المعروف باسم LaDiR، على الدمج بين أسلوبي الانتشار والانحدار الذاتي، إذ يبدأ بمرحلة استكشاف متعددة عبر عمليات انتشار متوازية، قبل الانتقال إلى توليد الإجابة النهائية بشكل تدريجي.
ويعتمد النظام على تشغيل عدة مسارات استدلال في الوقت نفسه، حيث يستكشف كل مسار احتمالات مختلفة، ما ينتج مجموعة متنوعة من الإجابات المرشحة بدلاً من الاعتماد على مسار واحد فقط.
وخلال هذه العملية، ينشئ النموذج كتل استدلال تبدأ كنمط عشوائي، ثم يتم تحسينها تدريجياً حتى تصبح أكثر تماسكاً، إلى أن يقرر اكتمال مرحلة التفكير.
وبعد ذلك، ينتقل إلى توليد الإجابة النهائية بطريقة انحدارية تلقائية، حيث يتم إنتاجها خطوة بخطوة، ما يضمن دقة أكبر في المخرجات.
وأكدت الدراسة أن LaDiR لا يُعد نموذجاً مستقلاً جديداً، بل إطار عمل يُبنى على نماذج لغوية قائمة، مع تعديل طريقة معالجتها للمشكلات، بما يفتح المجال أمام تحسين أدائها دون الحاجة إلى استبدالها.
