ما الذي يمكن أن تفعله نماذج اللغة ذات الذكاء المنخفض؟
Categories:
بعد سنة من التعامل مع النماذج الكبيرة، أدركت حقيقة واحدة: مخرجات النموذج احتمالية. كانت هذه حقيقة واضحة، لكنها استغرقت مني وقتًا طويلاً لقبولها. فقط عندما تفهم الاحتمالية في النماذج الكبيرة حقًا، يمكنك التفكير في الأمور التي تناسبها.
بسبب ميل النماذج الكبيرة لإنتاج محتوى ذو احتمالية صحيحة أعلى، فإن إجاباتها أيضًا خادعة للغاية ولا يسهل التعرف عليها. بعض المقالات موجهة لمستوى قراء عالٍ، وحساسة جدًا لإضاعة الجهد والوقت في المحتوى الرديء، وبالتالي تقاوم المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي. بعض القراء لديهم قدرة ضعيفة على التمييز بين أنواع المقالات، ويقبلون المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي بسهولة أكبر.
لذلك، عند استخدام النماذج الكبيرة لتوليد المحتوى، يجب مراعاة الجمهور المستهدف. فهي غير مناسبة لتوليد المحتوى الذي يتطلب دقة صارمة، مثل الوثائق التقنية، الأوراق البحثية، البرامج التعليمية، المقالات الطويلة، إلخ. وهي مناسبة لتوليد الأخبار القصيرة، المقالات الاجتماعية، التعليقات، إلخ. مشكلة هلوسة النماذج الكبيرة تزيد من تقييد استخدامها في السيناريوهات التي تتطلب دقة واقعية.
يجب ألا نسمح للذكاء الاصطناعي باتخاذ القرارات نيابة عنا، بل يجب أن يساعدنا في اتخاذ القرارات. يجب ألا ن entrusted التفكير للذكاء الاصطناعي، بل يجب أن يساعدنا في التفكير. يجب ألا نسأل الذكاء الاصطناعي، بل يجب أن يطرح علينا الأسئلة. حاول جعل الذكاء الاصطناعي يطرح الأسئلة، بدلاً من حل المشكلات.
اجعل الذكاء الاصطناعي ذو الذكاء المنخفض يحلل المحتوى ويطرح الأسئلة، ولا تجعله يحل المشكلات. يمكن تجربته كأداة لتحليل المحتوى، وأداة تذكير، وأداة لطرح الأسئلة، وتقديم خيارات متعددة. في هذه السيناريوهات، دور الذكاء الاصطناعي هو مساعدة البشر في اكتشاف النقاط العمياء، وليس إنتاج النتائج مباشرة.
يوجد أيضًا مناقشات مماثلة في مجال كتابة الذكاء الاصطناعي، ولا تزال مراقبة الجودة تحديًا رئيسيًا. يجب تحديد نماذج اللغة ذات الذكاء المنخفض كأدوات مساعدة وليس منتجي محتوى، لتتمكن من تحقيق أقصى استفادة من قيمتها.