اجتذبت أحدث اختراع لميتا في مجال الذكاء الاصطناعي اهتمامًا واسع النطاق. أصدرت الشركة مؤخرًا طريقة تنبؤات مبتكرة متعددة العلامات التي تعد بتطوير وتطبيق وتطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLMS). يمثل إدخال هذا النهج الجديد خطوة مهمة لـ META لتحسين كفاءة الذكاء الاصطناعي.
مدخل المشروع: https://top.aibase.com/tool/multi-token-prediction
على عكس طريقة التدريب التقليدية التي تتنبأ فقط بالكلمة التالية في تسلسل ما ، تتطلب تقنية Meta الجديدة أن النموذج يتنبأ بعلم متعدد كلمات مستقبلية في وقت واحد. لا يأمل هذا النهج في تحسين أداء النموذج فحسب ، بل يقلل أيضًا من وقت التدريب بشكل كبير. كانت أول تقنية مقترحة في ورقة بحثية من قبل Meta في أبريل ، مما يدل على إمكاناتها المبتكرة في مجال الذكاء الاصطناعي.
تتجاوز إمكانات أساليب التنبؤ متعددة العطلة تحسين الكفاءة. من خلال التنبؤ بعلامات متعددة في وقت واحد ، قد يكون لهذه النماذج فهم أعمق لهيكل اللغة والسياق. يمكن أن يؤدي هذا الفهم المتعمق إلى تحسينات كبيرة في مهام متعددة تتراوح من توليد الكود إلى الكتابة الإبداعية ، وربما سد الفجوة بين AI وفهم اللغة البشرية.
أصدرت Meta النماذج بموجب ترخيص بحث غير تجاري على منصة Face Hugging ، والتي تعكس التزام الشركة بفتح العلوم. في الوقت نفسه ، هذه خطوة استراتيجية أيضًا في مجال الذكاء الاصطناعي المتزايد بشكل متزايد ، وتسريع الابتكار وجذب المواهب من خلال الانفتاح.
يركز الإصدار الأولي من نموذج التنبؤ متعدد العلامات على مهام إكمال الكود ، والذي يعكس النمو السريع لسوق أدوات البرمجة بمساعدة AI. نظرًا لأن تطوير البرمجيات يرتبط بشكل متزايد بالذكاء الاصطناعي ، فإن مساهمة META قد تسرع اتجاه الترميز التعاوني في الحاسوب البشري وإحداث تغييرات ثورية في تطوير البرمجيات.