مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

11 خبر
  • فيديوهات
  • صادرات النفط الإيراني عبر هرمز تسجل أعلى مستوى منذ بداية النزاع
  • النرويج.. إشعال نار بارتفاع 35 مترا احتفالا بالانقلاب الصيفي
  • فيديوهات

    فيديوهات

  • صادرات النفط الإيراني عبر هرمز تسجل أعلى مستوى منذ بداية النزاع

    صادرات النفط الإيراني عبر هرمز تسجل أعلى مستوى منذ بداية النزاع

  • النرويج.. إشعال نار بارتفاع 35 مترا احتفالا بالانقلاب الصيفي

    النرويج.. إشعال نار بارتفاع 35 مترا احتفالا بالانقلاب الصيفي

  • مسيرات "غيران-2" الانقضاضية توقع دماراً في مركز إمداد أوكراني ومخزن للمسيرات في خاركوف

    مسيرات "غيران-2" الانقضاضية توقع دماراً في مركز إمداد أوكراني ومخزن للمسيرات في خاركوف

  • غواتيمالا.. قصف بركاني تجاه سياح على سفح جبل فويغو

    غواتيمالا.. قصف بركاني تجاه سياح على سفح جبل فويغو

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

مساعد رئيس الوزراء الإسرائيلي: ترامب يدمر نتنياهو... وما يحدث مرعب وغير مسبوق وتطور لا يمكن تصوره

قآني يتوعد إسرائيل بتكرار ملحمة عام 2000 في لبنان

تحذيرات للسفن بعد إغلاق مضيق هرمز.. وبيانات تكشف عبور سفن دولة واحدة فقط (صورة)

اتفاق إيراني أمريكي على آليات فنية جديدة

المغرب قد يصطدم بمنتخب قوي مبكرا.. الكشف عن أول المواجهات المحتملة لدور الـ32 في مونديال 2026

استطلاع: 92% من الإسرائيليين يعتبرون أن إيران خرجت منتصرة من الحرب

قاليباف يهدد أمريكا: من الأفضل لهم أن يكونوا حذرين في تصريحاتهم فقواتنا المسلحة مستعدة للرد عليهم

تقارير: الوفد الإيراني رفض المصافحة والصورة الجماعية مع الوفد الأمريكي

ترامب يواصل مهاجمة ميلوني: إيطاليا "ليست موجودة" للدفاع عن العالم رغم إنفاقها على الناتو

نعيم قاسم: وقف إطلاق النار يعني وقف العدوان بشكل كامل تمهيدا لانسحاب العدو من أرضنا

التلفزيون الإيراني: ترتيبات مع الوسيطين القطري والباكستاني قد تفضي للقاء أمريكي إيراني مباشر