خمس طرق يتعلم بها الذكاء الاصطناعي تحسين نفسه

خمس طرق يتعلم بها الذكاء الاصطناعي تحسين نفسه

1. التحكيم الذاتي - تقوم النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) بإنشاء الأسئلة الخاصة بها وحلها وتسجيل أدائها دون إجابات مرجعية. حسّنت هذه الحلقة أداء Qwen 2.5 7B بنسبة تصل إلى 8%، حتى أنها تفوقت على GPT-4o في بعض المهام المعقدة.

2. شبكات الانعكاس/التغذية الراجعة العصبية - تقوم النماذج بتغذية مخرجاتها مرة أخرى إلى الطبقات السابقة لإعادة تقييمها وتنقيحها، مما يقلل من الهلوسة ويحسن التفكير متعدد الخطوات.

3. النماذج ذاتية التكيف - تقوم النماذج بتحديث نفسها باستمرار من خلال توليد بيانات تدريب اصطناعية والتعلم منها، مثل الاحتفاظ بالملاحظات ومراجعتها.

4. اللعب الذاتي - تتنافس ضد نفسها (كما هو الحال في AlphaZero) لتحسين الاستراتيجيات دون بيانات خارجية.

5. التحسين الذاتي التكراري - ترقية الخوارزميات الخاصة بهم بشكل متكرر. ومن الأمثلة على ذلك Voyager في Minecraft و AlphaEvolve من DeepMind.

ملخص:
يتطور الذكاء الاصطناعي لتحسين نفسه باستخدام الحكم الذاتي، وحلقات التغذية الراجعة، والتدريب الذاتي المستمر، واللعب الذاتي، والترقيات التكرارية - مما يتيح تعلمًا أسرع وأكثر استقلالية ودقة دون مدخلات بشرية مستمرة.