أعلنت شركة Meta عن نموذج ذكاء اصطناعي جديد يحمل اسم “Self-Taught Evaluator”، والذي يتميز بقدرته على تقييم وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى دون الحاجة إلى ردود فعل بشرية. تأتي هذه الخطوة في ظل السباق المتسارع بين شركات التكنولوجيا لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي مستقلة وأكثر كفاءة.
تعمل Meta على تجاوز تقنيات “التعلم التعزيزي من ردود الفعل البشرية” (RLAIF) التي تعتمد على تدخل الإنسان، من خلال هذا النموذج الجديد الذي يهدف إلى تسريع عملية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وخفض تكلفتها العالية.
كيف يعمل “Self-Taught Evaluator”؟
يعتمد النموذج على تقنية “سلسلة الأفكار” التي طورتها OpenAI، وهي طريقة تعتمد على تقسيم المشكلات المعقدة إلى خطوات منطقية أصغر. يساعد هذا الأسلوب الذكاء الاصطناعي في تقديم إجابات أكثر دقة للمسائل العلمية، الرياضية، والبرمجية. كما يتدرب النموذج الجديد على البيانات التي يولدها الذكاء الاصطناعي، مما يجعله أكثر استقلالية في التعلم.
أهمية هذه التقنية
أكد المطورون في Meta أن النموذج الجديد لا يزال يعتمد على ردود الفعل البشرية لضمان الدقة، لكنه يقلل بشكل كبير من الحاجة إلى تدخل مستمر من البشر. يُتوقع أن يفتح “Self-Taught Evaluator” آفاقاً جديدة في تسريع وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي دون تكاليف بشرية ضخمة، مما يضع Meta في مقدمة هذا السباق التكنولوجي الحاسم.
