التاليالدليل التالي
الدرابزين واعتدال الإخراج
لغة الذكاء الاصطناعي
دليل اللغة AI
التحسين الذاتي هو أسلوب تحفيزي حيث ينتقد نموذج اللغة مخرجاته ويعيد كتابتها، ويتكرر حتى تتحسن الإجابة.
استمع إلى هذا الدليلرواه الذكاء الاصطناعي · ~2 min
It matters because models can often spot and fix their own mistakes without any extra training or human feedback.
ويدير نظام Self-Refine، الذي قدمه مادان وزملاؤه في عام 2023، نفس النموذج في ثلاثة أدوار: المولد والناقد والمراجع. أولا ينتج النموذج إجابة أولية. ثم يُطلب منه تقديم تعليقات محددة وقابلة للتنفيذ على تلك الإجابة (على سبيل المثال، "هذا الرمز يفتقر إلى معالجة الأخطاء" أو "هذا الملخص غاب عن رقم التكلفة"). وأخيرًا، يعيد كتابة الإجابة باستخدام تلك التعليقات. تتكرر الدورة حتى يقرر النموذج أن الإخراج جيد بما فيه الكفاية أو يتم الوصول إلى حد الخطوة. والأهم من ذلك، أنه لا يلزم أي تدريب إضافي، أو نموذج مكافأة، أو أداة خارجية، بل مجرد تحفيز ذكي. في مهام مثل تحسين التعليمات البرمجية، والحوار، وإعادة كتابة المشاعر، أدت هذه الحلقة إلى تحسين الجودة بشكل ملحوظ عبر إنشاء لقطة واحدة.
تحسين التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها من خلال وضع علامة النموذج على حالات الحافة المفقودة، ثم إعادة كتابة الوظيفة للتعامل معها
صقل مسودة البريد الإلكتروني أو المقال من خلال أسلوب النقد الذاتي والوضوح، ثم المراجعة للجمهور المستهدف
تحسين الإجابة على مشكلة رياضية أو تفكيرية عن طريق التحقق من كل خطوة وتصحيح الأخطاء الحسابية
تحسين رد دعم العملاء بحيث يتناول سؤال المستخدم مباشرةً بدلاً من تقديم إجابة عامة
أصبح التحسين الذاتي بمثابة حجر الأساس للأنظمة الوكيلة، حيث تقوم النماذج بشكل متكرر بصياغة واختبار وإصلاح التعليمات البرمجية أو الخطط قبل التصرف. توقع تكاملًا أكثر صرامة مع جهات التحقق الخارجية (اختبارات الوحدة، والآلات الحاسبة، والبحث) بحيث يرتكز النقد على إشارات حقيقية بدلاً من رأي النموذج. تستكشف الأبحاث متى يساعد النقد الذاتي مقابل تكرار الأخطاء بعناد، ووحدات التحكم التكيفية التي تقرر عدد التحسينات التي تحتاجها مهمة معينة فعليًا لتحقيق التوازن بين الجودة والتكلفة.
رسالة إخبارية مجانية
ثلاث قصص تم التحقق منها بواسطة الذكاء الاصطناعي كل صباح من أيام الأسبوع، مكتوبة باللغة الإنجليزية البسيطة. مجاني للأبد، بدون إعلانات.
بريد إلكتروني واحد كل يوم من أيام الأسبوع. إلغاء الاشتراك بنقرة واحدة. نحن لا نبيع أو نشارك عنوانك أبدًا.
اختبر نفسك
تعليقات فورية على كل إجابة، وشهادة قابلة للمشاركة مع معرف يمكن التحقق منه بمجرد اجتياز الدورة التدريبية.
دعم تعليم الذكاء الاصطناعي المجاني. AI Understanding هي منظمة 501(c)(3) غير ربحية - لا إعلانات ولا نظام حظر الاشتراك غير المدفوع على الإطلاق. قم بالتبرع
التحسين الذاتي هو أسلوب تحفيزي حيث ينتقد نموذج اللغة مخرجاته ويعيد كتابتها، ويتكرر حتى تتحسن الإجابة. وهذا مهم لأن النماذج يمكنها في كثير من الأحيان اكتشاف أخطائها وإصلاحها دون أي تدريب إضافي أو تعليقات بشرية.
يستخدم نظام Self-Refine نموذجًا واحدًا في ثلاثة أدوار مطلوبة: فهو ينشئ مسودة، وينقدها، ثم يراجعها.
السمة المميزة لـ Self-Refine هي أنها لا تحتاج إلى تدريب إضافي، أو نموذج مكافأة، أو تعليقات بشرية، بل تحتاج فقط إلى التحفيز.
يشجع النقد بطريقة جديدة على التقييم الموضوعي بدلاً من ترشيد الإجابة الأصلية.
يؤدي النقد المحدد والقابل للتنفيذ (على سبيل المثال، "إضافة معالجة الأخطاء") إلى إجراء تعديلات مستهدفة؛ ردود الفعل الغامضة تؤدي إلى مراجعات غامضة.
إذا لم يتمكن النموذج من التعرف على المشكلة، فإن نقده الذاتي لن يظهرها، وبالتالي لا يمكن للمراجعة إصلاحها.
استمر في التعلم
تم اختيار المزيد من الأدلة لهذا الموضوع
التاليالدليل التالي
الدرابزين واعتدال الإخراج
لغة الذكاء الاصطناعي