مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، أصبح لنماذج اللغات الكبيرة (LLM) تأثير عميق ومتزايد على المجتمع. أصبحت كيفية التأكد من توافق هذه الأدوات القوية مع القيم الإنسانية اتجاهًا بحثيًا مهمًا. تقدم هذه الورقة طريقة جديدة تسمى OPO، وهي قادرة على محاذاة قيم النماذج الكبيرة ديناميكيًا في الوقت الفعلي دون إعادة تدريب النموذج. الطريقة بسيطة وسهلة الاستخدام، ومناسبة للنماذج الكبيرة من المصادر المغلقة والمفتوحة، وتوفر تقدمًا كبيرًا في مواءمة المعايير القانونية والأخلاقية.
ومع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، أصبح لنماذج اللغات الكبيرة التي يمثلها GPT-4 تأثير عميق على المجتمع بقدراتها القوية. لا تتطلب الطريقة الجديدة لـ OPO إعادة تدريب النموذج، ومحاذاة القيم ديناميكيًا في الوقت الفعلي، كما أن طريقة المحاذاة مريحة وسريعة. يستخدم الباحثون طريقة OPO لمواءمة النماذج الكبيرة مع المعايير القانونية والأخلاقية. أصبحت مسألة الأمان الخاصة بالنموذج الكبير نفسه مهمة، وتم تحقيق اختراقات في المواءمة الديناميكية للقيم في الوقت الفعلي، ونتيجة لذلك، لا تتطلب طريقة OPO التدريب وهي قابلة للتطبيق على كل من المصادر المغلقة والمفتوحة الكبيرة نماذج. تم نشر كود OPO للعامة على GitHub، وقام الباحثون ببناء ثلاثة معايير اختبار مشروحة من قبل البشر ومعيارين اختباريين يتم إنشاؤهما تلقائيًا بواسطة النموذج.
يوفر ظهور طريقة OPO فكرة جديدة لحل مشكلة محاذاة القيمة لنماذج اللغة الكبيرة، وتستحق كفاءتها وإمكانية تطبيقها الاهتمام. في المستقبل، قد تصبح أساليب مثل OPO أداة مهمة لضمان التطوير الآمن والموثوق للذكاء الاصطناعي. كما يعزز المصدر المفتوح لهذه الطريقة التعاون بين الأوساط الأكاديمية والصناعة للعمل بشكل مشترك على تعزيز التنمية الصحية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.