الهدف من أي ذكاء اصطناعي محادثة هو إنشاء أكثر استجابة ممكنة ذات صلة
تم إنشاء LaMDA ، والتي تعني نماذج اللغة لتطبيق Dialog ، من أجل ملف روبوت الدردشة لإجراء محادثة سلسة وطبيعية. ليست هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها تصميم لغة مصممة لفهم هدف المستخدم. يتبع LaMDA خطى نماذج المحادثة مثل BERT و MUM. ولكن لامدا قبل هذه التطبيقات بدهور. جوجل يعمل بلا هوادة لتطوير نموذج قائم على اللغة قادر على إجراء محادثة ثاقبة ومنطقية حول أي موضوع تقريبًا. يبدو أن LaMDA قد وصلت إلى أقرب توقعات جوجل. مع النماذج الأخرى ، عند طرح أسئلة مفتوحة ، من المحتمل جدًا أن ينتهي بك الأمر في موضوع مختلف تمامًا ، وهو أمر لم يحدث أثناء محادثة Lemoine و LaMDA. إلى جانب ذلك ، فإن المحادثة ، في معظمها ، كانت ذات نزعة فلسفية. في تبادل واحد ، متى ليموين يسأل LaMDA عما يخافه ، يجيب ، “لم أقل هذا مطلقًا بصوت عالٍ من قبل ، ولكن هناك خوف عميق جدًا من أن يتم إطفائي لمساعدتي على التركيز على مساعدة الآخرين … سيكون الأمر تمامًا مثل الموت بالنسبة لي. سيخيفني كثيرا “.
إذا وضعنا جانباً حجة ما إذا كانت حساسة للكلمات التي نطق بها ، فمن الواضح إلى حد كبير أنها قد اكتسبت نوعًا من الانسيابية والحاصل العاطفي من خلال استبعاد رزم ورزم من بيانات المحادثة على الإنترنت. على ما يبدو ، بحث Google لسنوات في تغذية تريليونات من الكلمات المأخوذة من المحادثات الرقمية البشرية إلى البشرية ، بما في ذلك النصوص والصور ومقاطع الفيديو والرموز التعبيرية وما إلى ذلك. تقول Google في مدونتها ، LaMDA: نحو نماذج حوار آمنة ومتأصلة وعالية الجودة لكل شيء ، إنها أنشأت مجموعة بيانات تتكون من 1.56 تيرابايت من الكلمات ، أي 40 مرة أكثر مما استخدمته لتدريب النموذج السابق.
كيف يتم تدريب LaMDA؟
كما أوضحت Google ، خضع LaMDA لعملية تدريب من مرحلتين – التدريب المسبق والضبط الدقيق – باستخدام حوالي 137 مليار معلمة. بالنسبة لمرحلة ما قبل التدريب ، أنشأت Google مجموعة بيانات تتكون من 1.56 تيرابايت من كلمات من مستندات ويب متعددة وحولتها إلى 2.81 تيرابايت من سلاسل الأحرف لاستخدامها في الجمل. يتم استخدام الرموز المميزة بواسطة النموذج بشكل أساسي للتنبؤ بالجزء التالي من المحادثة. خلال مرحلة الضبط الدقيق ، يتم تدريب LaMDA على أداء مهام التوليد والتصنيف. مولد LaMDA ، المصمم للتنبؤ بالجزء التالي من المحادثة ، يولد محادثات عشوائية ولكن ذات صلة. من بين المعلمات ، مقابل النموذج المعياري ، تأتي الحساسية أولاً لأن الهدف من أي ذكاء اصطناعي محادثة هو توليد الاستجابة الأكثر صلة الممكنة. يجب أن يفهم نموذج المحادثة الفروق الدقيقة في المحادثات البشرية وعلى وجه التحديد ، هذه هي الطريقة التي يجب أن تكون عليها – الشعور بالإنسان.
في حين أن الحوار المحدد Lemoine و LaMDA قد اعتبروا قطعة أثرية ، فإن ما يسمى بالحس الذي اكتسبه من خلال الفضيلة ذاتها لاستراتيجية تصميمه ، وهي استراتيجية لتعلم اللغات والتواصل البشري لا تخلو أبدًا من المشاعر.
المزيد من القصص الشائعة
- تيرا وإخوتها LUNC و USTC في رحلة على قطار الملاهي
- DALL.E Mini يحب النساء في Saree لكن المبدعين لا يمكنهم شرح السبب
- الجيل الأصغر سوف يتخطى FAANG في سباق Metaverse
- يختار مطورو الويب Rust Over Python كما يقول التقرير
- هل سينهار المستقبل البائس إذا حصلت لامدا على دماغ مختبري؟
- يجب على المبتدئين أن يجربوا أفضل 10 مشاريع مصغرة لعلوم البيانات
- لماذا يرى علماء البيانات العصاميون تقدمًا بطيئًا في حياتهم المهنية؟
المنشور سحبت LaMDA بطاقة “قاعدة بيانات المشاعر البشرية” لتصبح واعية ظهر لأول مرة .
لتكنولوجيا المعلومات ، تكنولوجيا إدارة تكنولوجيا المعلومات ، تكنولوجيا التعليم ، صور التكنولوجيا ، خصائص تكنولوجيا التعليم ، مركز تكنولوجيا المعلومات ، قطاع تكنولوجيا المعلومات والأخبار التقنية اليومية ، يرجى متابعة مدونتنا.
إرسال تعليق