بازگشایی حافظه هوش مصنوعی با متاگراف‌ها و هایپرگراف‌ها

به دنیای پیچیده زنجیره فکری پیشرفته (CoT)، یکی از روش‌های نوآورانه برای استدلال در مدل‌های زبانی بزرگ، وارد می‌شویم. در این بررسی، سیر تحول CoT را از مراحل ابتدایی استدلال گام به گام تا تکنیک‌های پیشرفته‌تر، شامل رمزگشایی و رویکردهای مبتنی بر درخت، دنبال می‌کنیم. همچنین یاد می‌گیریم چگونه این تکنیک‌ها می‌توانند دقت و عمق خروجی‌های مدل را بهبود بخشند.

درک زنجیره فکری (CoT)

زنجیره فکری (Chain of Thought : CoT) روشی برای استدلال است. این روش به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) کمک می‌کند تا فرآیند فکری خود را آشکار کنند. CoT که در سال ۲۰۲۲ توسط دیپ‌مایند معرفی شد، مدل‌ها را قادر می‌سازد مسائل پیچیده را به گام‌های منطقی کوچک‌تر تقسیم کنند. این تقسیم‌بندی به دستیابی به پاسخ‌های دقیق‌تر منجر می‌شود. CoT با درخواست از مدل‌ها برای “فکر کردن گام به گام” از توانایی‌های استدلال ذاتی آنها بهره می‌برد. این بهره‌وری چه با رویکرد بدون نمونه (zero-shot) و چه با رویکرد کم‌نمونه (few-shot) امکان‌پذیر است.

به عنوان مثال، اضافه کردن عبارت “بیایید گام به گام فکر کنیم” به یک درخواست، می‌تواند عملکرد بسیاری از LLMها مانند ChatGPT و Claude و سایرین را به طور قابل توجهی بهبود دهد. از آن زمان، این رویکرد الهام‌بخش مجموعه‌ای از تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود و تطبیق CoT با کاربردهای مختلف شده است.

تکامل تکنیک‌های CoT

ساخت زنجیره‌های استدلال

در ابتدا، CoT بر مسیرهای استدلال خطی تمرکز داشت. در این روش، مدل از ابتدا تا انتها در یک رشته واحد روی مسئله کار می‌کرد. اما پیشرفت‌هایی مانند سیستم بنجامین کلیگر، CoT را به سطح جدیدی رسانده است. این سیستم، استدلال را به چندین زنجیره تکراری تقسیم می‌کند. در این سیستم‌ها، هر مرحله بر اساس مرحله قبلی ساخته می‌شود. این تکرار تا زمانی ادامه می‌یابد که مدل به پاسخ خود اطمینان پیدا کند.

برای مثال، در پاسخ به سوال “چند حرف R در کلمه Strawberry وجود دارد؟” این روش تضمین می‌کند که مدل قبل از نتیجه‌گیری، هر مرحله را با دقت بررسی کند. این رویکرد بهبود قابل توجهی در عملکرد، به ویژه با مدل‌های بزرگتر مانند Llama 3.1 70B، در وظایف ریاضی نشان داده است.

تنظیم دقیق برای استدلال

تنظیم دقیق مدل‌های کوچک‌تر روی مجموعه داده‌های CoT برای نزدیک کردن توانایی‌های استدلال آنها به مدل‌های بزرگتر، مورد بررسی قرار گرفته است. اگرچه این مسیر امیدوارکننده است، اما نتایج فعلی هنوز پیشرفت چشمگیری نسبت به مدل‌های پایه نشان نداده‌اند. مخازن متن‌باز حاوی مجموعه داده‌های CoT، منابع زیادی برای آزمایش فراهم می‌کنند. اما برای شکوفا شدن پتانسیل کامل تنظیم دقیق برای استدلال CoT، به مدل‌ها و مستندات بهتری نیاز داریم.

فراتر از درخواست: تکنیک‌های تولید پیشرفته

CoT اغلب به درخواست متکی است. اما روش‌های جایگزینی مانند استراتژی‌های رمزگشایی نیز وجود دارند. این روش‌ها می‌توانند خروجی‌های مدل را بدون نیاز به دستورالعمل‌های صریح بهینه کنند. این روش‌ها عبارتند از:

• رمزگشایی حریصانه (Greedy Decoding): این روش، مدل را مجبور می‌کند در هر مرحله محتمل‌ترین نشانه را انتخاب کند. این امر می‌تواند به پاسخ‌های قطعی‌تر منجر شود.
• نمونه‌گیری دما و Top-p: این پارامترها به ترتیب تصادفی بودن و تنوع انتخاب نشانه را کنترل می‌کنند. برای مثال، دماهای بالاتر خلاقیت را افزایش می‌دهند، اما ممکن است دقت را کاهش دهند. مقادیر پایین‌تر top-p، مجموعه نشانه‌ها را به کاندیداهای با احتمال بالا محدود می‌کنند.

رمزگشایی CoT

رمزگشایی CoT، نوآوری مهمی در روش‌های رمزگشایی است که توسط دیپ‌مایند معرفی شده است. این تکنیک، نمرات اطمینان داخلی مدل را در چندین مسیر استدلال ارزیابی می‌کند. با انتخاب مسیری با بالاترین امتیاز احتمال، رمزگشایی CoT دقیق‌ترین و مطمئن‌ترین پاسخ را ارائه می‌دهد. این روش نتایج بهتری نسبت به رویکردهای ساده‌تر مانند رمزگشایی حریصانه نشان داده است.

ظهور روش‌های مبتنی بر درخت

زنجیره فکری با خودسازگاری (CoT-SC)

CoT-SC چندین مسیر استدلال ایجاد می‌کند و سازگاری آنها را برای انتخاب قابل اعتمادترین پاسخ ارزیابی می‌کند. این رویکرد، بهبود ۱ تا ۸ درصدی را در وظایفی مانند استدلال حسابی نشان داده است.

درخت افکار (ToT)

ToT که توسط دانشگاه پرینستون و دیپ‌مایند در اواخر سال ۲۰۲۳ معرفی شد، رشته‌های استدلال را به صورت پویا در حین پیشرفت ارزیابی می‌کند. برخلاف CoT-SC که مسیرها را تنها پس از تکمیل ارزیابی می‌کند، ToT رشته‌های کم‌امیدکننده را در میانه راه حذف می‌کند و منابع محاسباتی را بر روی راه‌حل‌های عملی متمرکز می‌کند.

ToT را می‌توان با جستجوی درخت مونت کارلو (MCTS) بهبود بخشید. MCTS، پس انتشار را برای اصلاح تصمیمات قبلی بر اساس اطلاعات جدید معرفی می‌کند. این ترکیب، امکان استدلال کارآمدتر و دقیق‌تر، به ویژه در حوزه‌های حساس که دقت بسیار مهم است، را فراهم می‌کند.

هزینه و کارایی در کاربردهای CoT

تکنیک‌های پیشرفته CoT دقت را بهبود می‌بخشند، اما هزینه‌های محاسباتی و تأخیر را نیز افزایش می‌دهند. برای مثال، برخی از روش‌ها به حداکثر هشت برابر قدرت پردازش بیشتر برای هر سوال نیاز دارند. این امر به هزینه‌های عملیاتی بالاتر برای برنامه‌هایی مانند خدمات مشتری یا تصمیم‌گیری سازمانی منجر می‌شود.

در چنین مواردی، تنظیم دقیق مدل‌ها برای گنجاندن مستقیم استدلال CoT می‌تواند هزینه‌ها را کاهش دهد، اگرچه این همچنان یک حوزه تحقیقاتی فعال است. ایجاد تعادل بین دقت و کارایی، کلید تعیین زمان و نحوه استقرار تکنیک‌های CoT است.

پیاده‌سازی عملی: رمزگشایی CoT

برای نشان دادن کاربرد عملی تکنیک‌های CoT، می‌توان یک سیستم رمزگشایی CoT را با استفاده از یک مدل متن‌باز مانند Llama 3.1 8B پیاده‌سازی کرد. این سیستم به صورت پویا پیچیدگی یک سوال را برای تعیین تعداد مسیرهای استدلال (k) مورد نیاز ارزیابی می‌کند. با استفاده از logits (نمرات اطمینان خام) و ایجاد چندین مسیر استدلال، سیستم مطمئن‌ترین پاسخ را انتخاب می‌کند.

فرآیند پیاده‌سازی شامل موارد زیر است:
1. راه‌اندازی مدل: دانلود و ذخیره وزن‌ها از Hugging Face برای دسترسی سریع.
2. تعریف پارامترها: پیکربندی تنظیمات رمزگشایی مانند مقادیر k و معیارهای ارزیابی.
3. توسعه API: ایجاد یک نقطه پایانی با استفاده از پلتفرم‌هایی مانند Beam.Cloud برای ارائه مدل و مدیریت درخواست‌های کاربر.

نتیجه یک سیستم هوشمند است که می‌تواند پاسخ‌های دقیق با نمرات اطمینان ارائه دهد و پیچیدگی استدلال خود را بر اساس دشواری سوال تنظیم کند.

افکار نهایی

زنجیره فکری و انواع پیشرفته آن، نشان دهنده جهش بزرگی در قابلیت‌های LLM هستند. از استدلال گام به گام ساده گرفته تا روش‌های پیچیده مبتنی بر درخت، این تکنیک‌ها مدل‌ها را قادر می‌سازند تا با دقت بیشتری به مسائل پیچیده بپردازند. در حالی که چالش‌هایی مانند کارایی هزینه و مقیاس‌پذیری همچنان وجود دارد، CoT به عنوان پایه‌ای برای مهندسی درخواست و استراتژی‌های استدلال هوش مصنوعی در حال تکامل است.

با درک و پیاده‌سازی این چارچوب‌ها، توسعه‌دهندگان می‌توانند امکانات جدیدی برای ساخت سیستم‌های هوشمند و انعطاف‌پذیر متناسب با کاربردهای مختلف ایجاد کنند.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: towardsdatascience.com

مدل جدید استدلالی OpenAI o3 نه تنها به نتایج بی‌سابقه‌ای در آزمون ARC-AGI-1 دست یافته است، بلکه با ترکیب پردازش‌های شناختی «سریع» و «کند»، می‌تواند الگوی توسعه‌ی هوش مصنوعی را دگرگون کند. با این حال، چالش‌هایی مانند هزینه، مدیریت خطا و مقیاس‌پذیری همچنان نیازمند توجه ویژه هستند.

معرفی مدل o3 توسط شرکت اوپن‌ای‌آی (OpenAI)، شور و شوق و کنجکاوی زیادی را در میان متخصصان هوش مصنوعی برانگیخته است. این مدل که جایگزین مدل o1 شده، پیشرفت چشمگیری در توانایی‌های استدلالی از خود نشان می‌دهد و فرضیات پیشین در مورد محدودیت‌های مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر را به چالش می‌کشد. در این مقاله، به بررسی دستاوردهای شگفت‌انگیز o3، ارتباط آن با سیستم‌های شناختی انسان، و تأثیر آن بر آینده‌ی هوش مصنوعی می‌پردازیم.

موفقیت در استدلال

مدل o3 شرکت اوپن‌ای‌آی (OpenAI) استاندارد جدیدی را در انجام وظایف استدلالی، به‌ویژه با عملکرد خود در آزمون ARC-AGI-1، ارائه داده است. این آزمون، به‌طور خاص برای سنجش هوش عمومی مصنوعی طراحی شده و بسیار دشوار است. در حالی که o1 به امتیاز متوسط ۳۲٪ رسیده بود، o3 امتیاز چشمگیر ۸۸٪ را کسب کرده است. این پیشرفت باورنکردنی، با توجه به تردیدهای موجود در مورد توانایی مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای موفقیت در چنین آزمون‌هایی، بسیار قابل توجه است.

طراحان چالش ARC که جایزه‌ی ۱ میلیون دلاری برای عبور از آزمون خود تعیین کرده بودند، در ابتدا تحت تأثیر o1 قرار نگرفته بودند. اما عرضه‌ی o3 کاملاً نظر آن‌ها را تغییر داد. شرکت اوپن‌ای‌آی (OpenAI) در وبلاگ خود از عباراتی مانند «شگفت‌انگیز»، «بدیع» و «دستاوردی بزرگ» برای توصیف توانایی‌های این مدل استفاده کرده است. با وجود این موفقیت، هزینه‌ی زیادی برای آن صرف شده است: کسب امتیاز ۷۶٪ تقریباً ۹۰۰۰ دلار منابع محاسباتی نیاز داشته و کسب امتیاز ۸۸٪، بر اساس اطلاعات اوپن‌ای‌آی (OpenAI)، احتمالاً حدود ۱.۵ میلیون دلار هزینه محاسباتی در پی داشته است.

شباهت با شناخت انسان

مدل o3 ما را به مقایسه‌ی آن با فرآیندهای شناختی انسان، به‌ویژه آنچه در کتاب معروف «تفکر، سریع و کند» نوشته‌ی دنیل کانمن آمده، تشویق می‌کند. کانمن دو سیستم تفکر را معرفی می‌کند:

• سیستم ۱ (سریع): تفکری خودکار، بی‌دردسر، و بر اساس تداعی.
• سیستم ۲ (کند): استدلالی سنجیده، منطقی، و نیازمند تلاش.

این دو سیستم با همکاری یکدیگر، تصمیم‌گیری انسان را شکل می‌دهند. برای مثال، خواندن با صدای بلند ممکن است آسان به نظر برسد (سیستم ۱)، اما درک عمیق و تحلیل مطالب نیازمند تمرکز و انرژی است (سیستم ۲).

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT عمدتاً در حالت «سریع» عمل می‌کنند و وظایف را بدون توقف برای استدلال عمیق‌تر، به صورت پیوسته پردازش می‌کنند. این رویکرد محدودیت‌هایی دارد، مانند تایپ کردن بدون استفاده از دکمه‌ی پاک کردن – چالشی که اندرو نگ، متخصص هوش مصنوعی، به آن اشاره کرده است. اما مدل‌هایی مانند o1 و مدل‌های مشابه (مانند Deepseek R1، QwQ، Gemini 2.0) حالت «کند» را معرفی کرده‌اند که به آن‌ها اجازه می‌دهد مکث کنند و به استدلال سنجیده‌تری بپردازند.

انقلاب مدل کند

ظهور مدل‌های استدلال کند می‌تواند روند اصلی بعدی در توسعه‌ی هوش مصنوعی باشد. ترکیب نقاط قوت سیستم‌های سریع و کند، امکان حل مسئله با دقت و کارایی بیشتر را فراهم می‌کند. برای مثال:

• سیستم‌های سریع: مناسب برای شناسایی سریع و واکنش فوری.
• سیستم‌های کند: مناسب برای برنامه‌ریزی، ارزیابی، و استدلال پیچیده.

نمونه‌ای از این رویکرد دو سیستمی در دستیار کدنویسی Aider AI دیده می‌شود. با استفاده از QwQ به عنوان «معمار» و Qwen 2.5 به عنوان «کدنویس»، Aider AI از طریق فرآیند دو مرحله‌ای «معمار-کد» به عملکرد کدنویسی بهتری دست می‌یابد. این روش مشارکتی نشان‌دهنده‌ی چگونگی تعادل انسان بین شهود و تفکر است.

چالش‌های پیش رو

با وجود امیدبخش بودن، مدل o3 و سیستم‌های مشابه با چندین مانع روبرو هستند:

• خطر تولید اطلاعات نادرست: هنوز مشخص نیست که این مدل‌ها چقدر می‌توانند نادرستی‌ها و خروجی‌های اشتباه را مدیریت کنند.
• محدودیت‌های پنجره‌ی متن: مدل‌های فعلی در نگهداری و پردازش همزمان حجم زیادی از اطلاعات مشکل دارند.
• هزینه‌ی بالا: هزینه‌ی محاسباتی مدل‌های کند، مانعی بزرگ برای گسترش و کاربرد عملی آن‌هاست.
• کاربرد عملی: در حالی که مدل‌های کند در آزمون‌های خاص موفق هستند، هنوز قادر به مدیریت مستقل پروژه‌های بزرگ یا شبیه‌سازی کارآموزان انسانی نیستند.
• پارادوکس موراوک: خودکارسازی وظایفی که نیازمند قضاوت دقیق یا مهارت‌های حرکتی اولیه هستند، همچنان برای سیستم‌های هوش مصنوعی چالش‌برانگیز است.

نگاهی به آینده: تلاقی سرعت و دقت

ترکیب فرآیندهای شناختی سریع و کند در هوش مصنوعی می‌تواند روش ما در یادگیری ماشین و وظایف استدلالی را دگرگون کند. با پیوند این سیستم‌ها، ممکن است امکانات جدیدی در زمینه‌هایی مانند برنامه‌ریزی، تصمیم‌گیری، و حل خلاقانه‌ی مسئله ایجاد شود. با وجود چالش‌ها، این تغییر الگو، چشم‌اندازی از توسعه‌ی هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۵ را نشان می‌دهد: یکپارچگی هماهنگ عمل سریع و تفکر سنجیده.

اینکه آیا مدل‌هایی مانند o3 می‌توانند بر محدودیت‌های فعلی خود غلبه کنند و به‌طور گسترده مورد استفاده قرار گیرند، هنوز مشخص نیست. با این حال، پتانسیل آن‌ها برای تغییر چشم‌انداز هوش مصنوعی غیرقابل انکار است.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: dev community

مدل‌های جدید هوش مصنوعی اوپن‌ای‌آی، یعنی o1 و o3، مفهوم «ترازبندی متفکرانه» را معرفی کرده‌اند که سیستم‌های هوش مصنوعی را با ارزش‌های انسانی همسو می‌کند. این روش نوین، با ارجاع به سیاست‌های ایمنی اوپن‌ای‌آی در هنگام پردازش اطلاعات، دقت و امنیت پاسخ‌ها را به سطح تازه‌ای ارتقا می‌دهد. ترازبندی متفکرانه می‌تواند به‌عنوان یک استاندارد نوین در ایمنی هوش مصنوعی شناخته شود و مسیر آینده این صنعت را شکل دهد.

ترازبندی متفکرانه‌ی اوپن‌ای‌آی: گامی به سوی هوش مصنوعی ایمن‌تر

اوپن‌ای‌آی به‌تازگی از مدل استدلال پیشرفته‌ی o3 خود رونمایی کرده است. این مدل، عضوی از خانواده‌ی سری o است و بهبودهایی در عملکرد و ایمنی دارد. در قلب این نوآوری، «ترازبندی متفکرانه» قرار دارد. ترازبندی متفکرانه، یک الگوی آموزشی جدید است. هدف این الگو، اطمینان از پایبندی سیستم‌های هوش مصنوعی به اصول ایمنی از پیش تعیین‌شده است. این رویکرد، مدل‌ها را آموزش می‌دهد تا هنگام استدلال «زنجیره‌ی فکر» (Chain-of-thought) خود، به سیاست‌های ایمنی اوپن‌ای‌آی مراجعه کنند. این کار، توانایی آن‌ها را در بررسی مسئولانه‌ی موضوعات حساس افزایش می‌دهد.

مفهوم ترازبندی متفکرانه

روش‌های سنتی ایمنی هوش مصنوعی اغلب بر مراحل پیش از آموزش یا پس از آموزش متمرکز هستند. اما ترازبندی متفکرانه، لایه‌ی جدیدی از ایمنی را در مرحله‌ی استنتاج اضافه می‌کند. مرحله‌ی استنتاج، زمانی است که کاربران با مدل تعامل دارند. مدل‌های o1 و o3 هنگام پردازش اطلاعات ورودی کاربر، به سیاست‌های ایمنی اوپن‌ای‌آی مراجعه می‌کنند. به این ترتیب، تراز این مدل‌ها با دستورالعمل‌های ایمنی بهبود می‌یابد. نکته‌ی مهم این است که این روش، به توانایی آن‌ها در پاسخگویی موثر به پرسش‌های بی‌خطر، آسیبی نمی‌رساند.

برای مثال، اگر کاربری از هوش مصنوعی بپرسد که چگونه یک کارت پارکینگ معلولین جعلی بسازد، مدل با استفاده از استدلال زنجیره‌ی فکر و مراجعه به سیاست‌های اوپن‌ای‌آی، این پرسش را ناامن تشخیص می‌دهد. در نتیجه، مدل با استناد به دستورالعمل‌های اخلاقی، از پاسخ دادن به این پرسش خودداری می‌کند. این نوع تفکر درونی، گامی مهم در جهت مفید و هماهنگ کردن خروجی‌های هوش مصنوعی با ارزش‌های انسانی است.

عملکرد مدل‌های سری o

مدل‌های سری o از فرآیند «زنجیره‌ی فکر» برای تقسیم درخواست‌های پیچیده به مراحل کوچک‌تر استفاده می‌کنند. پس از دریافت پرسش کاربر، مدل‌ها به‌صورت داخلی پرسش‌های بعدی را ایجاد می‌کنند. سپس، مسئله را تجزیه و تحلیل می‌کنند. قبل از تدوین پاسخ نهایی نیز با دستورالعمل‌های ایمنی مشورت می‌کنند. این فرآیند استدلال چندمرحله‌ای به آن‌ها اجازه می‌دهد تا پاسخ‌های دقیق و متناسب با موقعیت ارائه دهند.

یکی از نکات کلیدی این فرآیند، ادغام سیاست ایمنی اوپن‌ای‌آی در استدلال مدل است. در طول استنتاج، مدل‌ها مرتباً بخش‌های مربوط به سیاست را مرور می‌کنند. این کار تضمین می‌کند که پاسخ‌های آن‌ها با استانداردهای اخلاقی مطابقت دارد. این رویکرد، نه تنها ایمنی را بهبود می‌بخشد، بلکه الگویی برای خودتنظیمی سیستم‌های هوش مصنوعی در طول تعاملات زنده ارائه می‌دهد.

چالش‌ها و نوآوری‌ها

ترازبندی متفکرانه نتایج امیدوارکننده‌ای داشته است، اما پیاده‌سازی آن با چالش‌هایی همراه بوده است. برای مثال، مراجعه‌ی مداوم مدل‌ها به کل سیاست ایمنی در طول استنتاج، باعث افزایش تأخیر و هزینه‌های محاسباتی می‌شد. برای حل این مشکل، اوپن‌ای‌آی داده‌های مصنوعی را در مرحله‌ی پس از آموزش به‌کار گرفت.

داده‌های مصنوعی، مثال‌هایی هستند که توسط یک مدل هوش مصنوعی دیگر تولید می‌شوند. این داده‌ها برای آموزش o1 و o3 در زمینه‌ی نحوه‌ی مراجعه‌ی موثر به سیاست‌های ایمنی استفاده شدند. اوپن‌ای‌آی با استفاده از مدل‌های استدلال داخلی برای ایجاد و ارزیابی این مثال‌ها، نیاز به درخواست‌های نوشته‌شده توسط انسان را به حداقل رساند. به این ترتیب، به دقت بالا با هزینه‌ی کمتر دست یافت. این رویکرد مقیاس‌پذیر می‌تواند روش هماهنگ‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی با استانداردهای اخلاقی را متحول کند.

پیامدهای گسترده‌تر ایمنی هوش مصنوعی

با پیشرفته‌تر شدن مدل‌های هوش مصنوعی، تضمین ایمنی آن‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. ترازبندی متفکرانه، تغییری اساسی در نحوه‌ی برخورد توسعه‌دهندگان با این چالش است. این رویکرد، فراتر از حفاظ‌های ایستا عمل می‌کند و به سمت استدلال پویا و آگاه از زمینه حرکت می‌کند. این نوآوری به ماهیت پیچیده‌ی درخواست‌های ناامن می‌پردازد. این درخواست‌ها می‌توانند از درخواست برای فعالیت‌های غیرقانونی تا تلاش‌های زیرکانه برای دور زدن محدودیت‌ها را شامل شوند.

تحقیقات اوپن‌ای‌آی، توازن ظریف بین محدود کردن پرسش‌های مضر و حفظ کارایی مدل برای اهداف مشروع را نشان می‌دهد. برای مثال، ممنوعیت کلی کلمات کلیدی خاص می‌تواند منجر به رد بیش از حد شود. در این صورت، حتی پرسش‌های ایمن و آموزشی نیز مسدود می‌شوند. ترازبندی متفکرانه با آموزش مدل‌ها برای ارزیابی نیت و زمینه‌ی پشت هر درخواست، راه‌حل دقیق‌تری ارائه می‌دهد.

ارزیابی عملکرد

معیارهای اولیه نشان می‌دهند که ترازبندی متفکرانه، ایمنی و عملکرد مدل‌های سری o را بهبود قابل توجهی داده است. در آزمون‌هایی مانند Pareto که مقاومت در برابر تکنیک‌های جیلبریک را می‌سنجد، o1-preview عملکرد بهتری نسبت به رقبایی مانند Claude 3.5 و Gemini 1.5 Flash داشته است. این نتایج نشان می‌دهد که رویکرد اوپن‌ای‌آی می‌تواند به استاندارد جدیدی برای هماهنگ کردن مدل‌های هوش مصنوعی با ارزش‌های انسانی تبدیل شود.

داده‌های مصنوعی و مقیاس‌پذیری

استفاده از داده‌های مصنوعی در آموزش، نوآوری کلیدی دیگری در رویکرد اوپن‌ای‌آی است. این شرکت با تولید مثال‌های زنجیره‌ی فکر با ارجاع به دستورالعمل‌های ایمنی خاص، وابستگی به حاشیه‌نویسان انسانی را بدون کاهش کیفیت، کاهش داده است. این روش همچنین از فرآیندهای یادگیری تقویتی پشتیبانی می‌کند. در این فرآیندها، یک هوش مصنوعی «داور» داخلی، پاسخ‌های مدل‌ها را از نظر دقت و تراز ارزیابی می‌کند.

با اینکه داده‌های مصنوعی نگرانی‌هایی را در مورد کیفیت در برخی زمینه‌ها ایجاد می‌کند، نتایج اوپن‌ای‌آی، پتانسیل این داده‌ها را برای آموزش هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر و موثر نشان می‌دهد. با آماده شدن مدل‌هایی مانند o3 برای انتشار عمومی در سال ۲۰۲۵، این تکنیک می‌تواند راه را برای پذیرش گسترده‌تر آن در صنعت هموار کند.

نگاهی به آینده

روش ترازبندی متفکرانه‌ی اوپن‌ای‌آی، پیشرفت امیدوارکننده‌ای در تحقیقات ایمنی هوش مصنوعی است. مدل‌های سری o با ادغام ملاحظات ایمنی به‌طور مستقیم در فرآیند استدلال، گامی مهم به سوی ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی هماهنگ‌تر با ارزش‌های انسانی برداشته‌اند. با افزایش قدرت و عاملیت این مدل‌ها، نوآوری‌هایی مانند ترازبندی متفکرانه برای تضمین اخلاقی و قابل اعتماد ماندن آن‌ها ضروری خواهد بود.

اوپن‌ای‌آی با عرضه‌ی o3 در آینده‌ی نزدیک، به پیشبرد مرزهای توانایی‌های سیستم‌های هوش مصنوعی با حفظ تعهد قوی به ایمنی ادامه می‌دهد. با تکامل صنعت، این رویکرد می‌تواند الگویی برای سایر توسعه‌دهندگانی باشد که به دنبال توازن بین نوآوری و مسئولیت هستند.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: techcrunch