أصدرت Google إطارًا جديدًا يسمى ASPIRE، والذي يهدف إلى تحسين قدرات التنبؤ الانتقائي لنماذج اللغات الكبيرة (LLM) بشكل كبير. يواجه طلاب ماجستير القانون التقليديون صعوبة في تقييم دقتهم عند توليد الإجابات، مما يحد من تطبيقهم في سيناريوهات صنع القرار عالية المخاطر. يعمل إطار عمل ASPIRE على تحسين موثوقية التنبؤات من خلال الضبط الدقيق لمادة LLM على وجه التحديد بحيث يمكنها إجراء تقييم ذاتي أفضل لصحة الإجابات. من المتوقع أن يحل هذا الابتكار التحديات الرئيسية التي تواجهها LLM في التطبيقات العملية ويمهد الطريق لأنظمة ذكاء اصطناعي أكثر أمانًا وموثوقية.
تركز المقالة على:
أطلقت Google إطار عمل ASPIRE لتعزيز قدرات التنبؤ الانتقائي للنماذج الكبيرة. تواجه نماذج اللغات الكبيرة التقليدية صعوبات في عملية التنبؤ ولا يمكنها التقييم الذاتي لدقة الإجابات التي تولدها. يعزز إطار عمل ASPIRE القدرة التنبؤية الانتقائية لنماذج اللغات الكبيرة من خلال ضبطها وتدريبها على التقييم الذاتي لصحة الإجابات التي تم إنشاؤها. يسد هذا الإطار الجديد الفجوة في تطبيق نماذج اللغة الكبيرة التقليدية في عملية صنع القرار عالية المخاطر ويوفر إمكانات تنبؤ أكثر موثوقية لتطبيق نماذج اللغة الكبيرة.
يمثل إطلاق إطار ASPIRE تقدمًا مهمًا في تكنولوجيا LLM، وسيعمل على تعزيز التطوير الإضافي لتطبيقات LLM في المجالات عالية المخاطر مثل الرعاية الطبية والتمويل، والمساهمة في مستقبل أكثر ذكاءً وموثوقية للذكاء الاصطناعي. إن التطوير المستقبلي والتطبيق العملي لهذا الإطار يستحق التطلع إليه.