مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

28 خبر
  • اتفاق أمريكي إيراني لوقف الحرب على جميع الجبهات
  • مونديال 2026
  • إسرائيل ولبنان يتوصلان إلى اتفاق إطار
  • اتفاق أمريكي إيراني لوقف الحرب على جميع الجبهات

    اتفاق أمريكي إيراني لوقف الحرب على جميع الجبهات

  • مونديال 2026

    مونديال 2026

  • إسرائيل ولبنان يتوصلان إلى اتفاق إطار

    إسرائيل ولبنان يتوصلان إلى اتفاق إطار

  • زلزال فنزويلا

    زلزال فنزويلا

  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • فيديوهات

    فيديوهات

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

يحذر الباحثون من أن النماذج اللغوية الكبيرة قد تصبح أقل دقة وأكثر عرضة للأخطاء عندما تُدرَّب على كميات ضخمة من المحتوى منخفض الجودة المنتشر على شبكات التواصل الاجتماعي.

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

ووفقا لدراسة نُشرت على خادم ما قبل الطباعة arXiv، نقلا عن مجلة Nature، قام علماء من جامعة تكساس في أوستن بتحليل تأثير البيانات "غير المفيدة" — مثل المنشورات القصيرة السطحية ومواد الإثارة — على سلوك الذكاء الاصطناعي. وركّزت الدراسة على جوانب متعددة تشمل المنطق والاستدلال، واستخراج المعلومات من النصوص الطويلة، والأخلاقيات، وحتى السمات الشخصية للنماذج.

وأظهرت النتائج أنه كلما ارتفعت نسبة البيانات الرديئة في عملية التدريب، زادت أخطاء النماذج اللغوية وتراجع منطقها، بما في ذلك في الاختبارات متعددة الخيارات.

وأعاد الباحث الرئيسي تشانغيانغ وانغ التذكير بالمبدأ الكلاسيكي في علوم الذكاء الاصطناعي:"القمامة في المدخلات تعطي قمامة في المخرجات."

وأكد التحليل الجديد أهمية انتقاء البيانات بعناية عند تدريب النماذج. فقد استخدم الباحثون مليون منشور من منصة تواصل اجتماعي شهيرة لإعادة تدريب النموذجين المفتوحين Llama 3 وQwen — حيث يُعرف الأول باتباع التعليمات، بينما يُصنف الثاني كنموذج استدلالي.

وأظهر التحليل أن نموذج Llama تغيّر سلوكه بعد التدريب على البيانات منخفضة الجودة، إذ انخفضت السمات "الإيجابية" وظهرت سمات "سلبية" مثل النرجسية والاعتلال النفسي.

أما محاولات تصحيح الخلل — مثل إعادة التدريب على بيانات عالية الجودة أو تعديل التعليمات — فقد حسّنت الأداء جزئيًا فقط، بينما استمرت مشكلات التفكير المنطقي وتخطي الخطوات التحليلية.

ويكتسب هذا الموضوع أهمية خاصة في ظل توجه منصات التواصل الاجتماعي إلى توسيع استخدام بيانات المستخدمين لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي. فعلى سبيل المثال، تخطط شركة LinkedIn اعتبارا من نوفمبر الجاري لاستخدام بيانات المستخدمين الأوروبيين في أنظمتها التوليدية.

المصدر: Naukatv.ru

 

 

التعليقات

الحرس الثوري الإيراني: قواتنا البحرية قصفت مواقع للجيش الأمريكي في المنطقة

القيادة المركزية الأمريكية تعلن شن ضربات جديدة ضد إيران ردا على استهداف سفينة تجارية

"فورين بوليسي" تكشف ماذا كسبت واشنطن من "عملية الغضب الملحمي" ضد إيران وماذا خسرت؟

قناة "كان" العبرية: الجيش الإسرائيلي تلقى توجيها بالاستعداد لانتشار جديد وفقا لاتفاق الإطار مع لبنان

وليد جنبلاط يرصد "أمرا غريبا" في الاتفاق بين لبنان وإسرائيل: "المربع الأسود"

كشف وثيقة سرية وحساسة عن قرار لمجلس السلام التابع لترامب بشأن غزة

روبيو: إسرائيل ولبنان اتخذا قرارا شجاعا وحزب الله يشكل تهديدا مباشرا للأمريكيين ومصالح واشنطن

بعد "الاتفاق الإطاري" مع لبنان.. نتنياهو يعرض المناطق التي ستبدأ فيها المرحلة التجريبية (صورة)

فانس مدافعا عن استراتيجية واشنطن تجاه إيران: أمريكا رابحة في الحالتين (فيديو)

"هآرتس": بنود "الاتفاق الإطار" الموقع في واشنطن تمهد الطريق لتحويل جنوب لبنان إلى "غزة 2"