مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

32 خبر
  • خطة أمريكية للتسوية في أوكرانيا
  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا
  • فيديوهات الذكاء الاصطناعي
  • خطة أمريكية للتسوية في أوكرانيا

    خطة أمريكية للتسوية في أوكرانيا

  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • فيديوهات الذكاء الاصطناعي

    فيديوهات الذكاء الاصطناعي

  • كأس أمم إفريقيا 2025

    كأس أمم إفريقيا 2025

  • فيديوهات

    فيديوهات

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!
صورة أرشيفية / dzen.ru

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

اختر "الشخصية القيادية العربية الأكثر تأثيرا عام 2025"!

اختر "الشخصية القيادية العربية الأكثر تأثيرا عام 2025"!

لأول مرة.. مروحية قتالية إسرائيلية تعترض مسيرتين أثناء محاولتهما التسلل من مصر (فيديو)

روسيا تعطي أوروبا درسا في القانون الدولي و"الجودو" مستغلة ثغرة عميقة

مفاجأة حزب الله.. ثغرتان عملياتيتان وجدل كبير في أعلى هرم الجيش الإسرائيلي

تطورات اليمن.. دولة الجنوب من جديد والانعكاسات الإقليمية والدولية

الدفاع الروسية: تحرير بلدة في دونيتسك وإصابة مطارات وموانئ ومواقع طاقة أوكرانية

بيان قطري عن التطورات الأخيرة في اليمن

إعلام عبري: 4 ملفات أساسية سيناقشها نتنياهو خلال لقائه ترامب في الولايات المتحدة