منهج روسي جديد لتدريب الذكاء الاصطناعي على التفكير المنطقي بتكلفة منخفضة

طور باحثون روس منهجا جديدا لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة، يمكّنها من تنمية القدرة على التفكير المنطقي دون الاعتماد على الأساليب التقليدية المكلفة.

كما تمكن العلماء الروس من الكشف عن آلية تعلم النماذج اللغوية الكبيرة مهارات التفكير المنطقي، وفقا لما أفادت به إدارة العلاقات العامة في مصرف T-Bank.

وأوضح الباحث في مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي بالمصرف، فياتشيسلاف سيني:
"أظهر منهجنا أنه يمكن تدريب النماذج على التفكير بدون الحاجة إلى تعديل ملايين المعاملات، ما يفتح مرحلة جديدة في تطوير الذكاء الاصطناعي المتاح للشركات."

وأشار الباحثون إلى أن الأساليب التقليدية لتحسين القدرة على الاستدلال المنطقي تعتمد على التعزيز التعلمي، حيث يتطلب تعديل "دماغ" النموذج مليارات المعاملات، ما يستهلك كمية هائلة من الذاكرة والموارد المالية والتقنية.

المنهج الجديد: توجيهات ضابطة بدلا من تعديل الدماغ

اقترح سيني بديلا أكثر فعالية من حيث التكلفة والملاءمة، عبر إضافة توجيهات ضابطة، وهي تلميحات مدمجة تعزز الخطوات المنطقية الصحيحة للنموذج المدرب مسبقا. تعمل هذه التوجيهات كـ"منظمات صوتية" تزيد وضوح التفكير المنطقي للنموذج دون إعادة كتابة كل معاملاته.

إقرأ المزيد

البيانات غير المفيدة تجعل الذكاء الاصطناعي "أغبى" وأكثر ميلا للأخطاء!

اختبر الباحثون هذه المنهجية بنجاح على عدة نماذج من أسرتي Qwen2.5 وLLaMa3، القادرة على التعامل مع الموضوعات العامة والرياضية. وأظهرت التجارب باستخدام ستة اختبارات شائعة للاستدلال الرياضي أن المنهج الجديد حافظ على جودة الأداء وخفض التكاليف اللازمة لتحسين القدرات بشكل كبير.

نتائج ملموسة

تقليص عدد المعاملات المعدلة من ملايين إلى بضع مئات الآلاف.
تسريع بعض مراحل التدريب بمقدار رتب مقدارية.
تقليل استهلاك الذاكرة من بضع غيغابايت إلى مئات الكيلوبايتات.
توفير أداة شفافة لدراسة آلية الاستدلال، ما يمكّن العلماء من تحسين القدرات المنطقية للذكاء الاصطناعي بطريقة واعية أكثر.