في مجال الذكاء الاصطناعي، تلعب الهندسة السريعة دورًا حاسمًا، وهو ما يحدد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على فهم الاحتياجات البشرية والاستجابة لها بدقة. ومع ذلك، فإن تصميم المطالبات الفعالة ليس بالأمر السهل ويتطلب فهمًا عميقًا لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي والكثير من التجارب والتحسين. وهذا يجعل الهندسة السريعة عقبة لا يمكن التغلب عليها بالنسبة للمستخدمين العاديين. لحل هذه المشكلة، قام فريق البحث من جامعة بكين وشركة Baichuan Technology بتطوير PAS (نظام التعزيز الفوري)، وهو نظام تكبير سريع ذكي يعتمد على نموذج لغوي كبير، مصمم لتحسين قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم الاحتياجات البشرية والاستجابة لها.
يمكن تسمية الهندسة السريعة بفن اللغة في عالم الذكاء الاصطناعي. فهو يوجه الذكاء الاصطناعي لفهم نوايا الإنسان بشكل أكثر دقة من خلال المطالبات المصممة بذكاء، وبالتالي تقديم الاستجابات المناسبة. لكن هذا الفن ليس بالأمر السهل، فهو لا يتطلب فهمًا عميقًا لآلية تشغيل الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يتطلب أيضًا تجارب وتحسينات متكررة لمهام مختلفة. وهذه بلا شك فجوة لا يمكن التغلب عليها بالنسبة للمستخدمين العاديين.
من أجل كسر عنق الزجاجة هذا، قامت مجموعة من العلماء من جامعة بكين وشركة Baichuan Technology بشكل مشترك بتطوير حل مذهل - PAS (نظام التعزيز الفوري). يمكن لنظام التحسين الفوري الذكي هذا المستند إلى نماذج اللغة الكبيرة (LLM) إنشاء مطالبات عالية الجودة تلقائيًا، مما يحسن بشكل كبير قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم الاحتياجات البشرية والاستجابة لها.
تنعكس مزايا نظام تقييم الأداء بشكل رئيسي في ثلاثة جوانب:
1. إنها فعالة للغاية في استخدام البيانات، حيث تتطلب 9000 نقطة بيانات فقط لتحقيق الأداء الأمثل، مما يوفر الكثير من الموارد مقارنة بالطرق التقليدية.
2. يتمتع نظام PAS بتوافق ومرونة ممتازين، ويمكن توصيله بسلاسة مع العديد من نماذج اللغات الحالية واسعة النطاق، ويغطي نطاقه القابل للتطبيق مجموعة متنوعة من السيناريوهات بدءًا من الدردشة اليومية وحتى الاستشارة المهنية.
3. حقق نظام تقييم الأداء (PAS) أفضل النتائج في اختبارات مرجعية متعددة، بمتوسط تحسن قدره 6.09 نقطة مئوية، متجاوزًا جميع الطرق الحالية.
يمكن تلخيص مبدأ عمل PAS ببساطة في مرحلتين: فحص النصائح عالية الجودة والتوليد التلقائي للنصائح التكميلية. يختار النظام أولاً نصائح عالية الجودة من كميات هائلة من البيانات، ثم يستخدم تقنيات التعلم على نطاق صغير لإنشاء نصائح جديدة. تخضع هذه النصائح التي تم إنشاؤها حديثًا أيضًا لعملية فحص وتجديد صارمة لضمان جودتها.
ومن أجل التحقق من التأثير الفعلي لـ PAS، أجرى فريق البحث سلسلة من التجارب الصارمة. لقد طبقوا نظام تقييم الأداء (PAS) على نماذج لغوية متعددة واسعة النطاق، بما في ذلك GPT-4 وGPT-3.5، وأجروا تقييمات شاملة على معايير متعددة. وكانت النتائج التجريبية مشجعة: فقد أدى نظام PAS إلى تحسين أداء الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من حيث التفكير المنطقي، وترجمة اللغة، وقدرات الأسئلة والأجوبة، محققًا أفضل النتائج في جميع الاختبارات.
لا شك أن ظهور نظام تقييم الأداء (PAS) قد ضخ حيوية جديدة في تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. فهو لا يقلل فقط من عتبة الهندسة السريعة بشكل كبير، مما يسمح لمزيد من المستخدمين العاديين بالتحكم بسهولة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ولكنه يمهد الطريق أيضًا لمزيد من تعميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعميقها. ومع استمرار ظهور تقنيات مبتكرة مثل PAS، لدينا سبب للاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي في المستقبل سوف يصبح أكثر ذكاءً وأكثر فهمًا لقلوب الناس، مما يجلب المزيد من الراحة والمفاجآت لحياتنا وعملنا.
عنوان الورقة: https://arxiv.org/pdf/2407.06027
عنوان المشروع: https://github.com/PKU-Baichuan-MLSystemLab
باختصار، أدى ظهور نظام PAS إلى تحقيق تقدم كبير في مجال الهندسة السريعة للذكاء الاصطناعي، وستعمل خصائصه الفعالة والمتوافقة وعالية الأداء على تعزيز تطبيق وتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل كبير وتوفير ذكاء اصطناعي أكثر ملاءمة وأكثر ذكاءً للمستخدمين. خبرة. ونحن نتطلع إلى مزيد من التحسين والتطوير لنظام تقييم الأداء في المستقبل، مما يؤدي إلى الابتكار والتغييرات في المزيد من المجالات.