مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

59 خبر
  • مونديال 2026
  • إسرائيل ولبنان يتوصلان إلى اتفاق إطار
  • فيديوهات
  • مونديال 2026

    مونديال 2026

  • إسرائيل ولبنان يتوصلان إلى اتفاق إطار

    إسرائيل ولبنان يتوصلان إلى اتفاق إطار

  • فيديوهات

    فيديوهات

  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • اتفاق أمريكي إيراني لوقف الحرب على جميع الجبهات

    اتفاق أمريكي إيراني لوقف الحرب على جميع الجبهات

  • زلزال فنزويلا

    زلزال فنزويلا

  • الاتحاد الدولي لرفع الأثقال يعيد روسيا للمنافسات تحت علمها ونشيدها

    الاتحاد الدولي لرفع الأثقال يعيد روسيا للمنافسات تحت علمها ونشيدها

  • مبابي ضد هالاند.. الموعد والقنوات الناقلة لمواجهة فرنسا والنرويج

    مبابي ضد هالاند.. الموعد والقنوات الناقلة لمواجهة فرنسا والنرويج

  • المكسيك.. سيارة تدهس مشجعين خلال احتفالات الفوز وتخلف 17 مصابا

    المكسيك.. سيارة تدهس مشجعين خلال احتفالات الفوز وتخلف 17 مصابا

  • بولندا.. صاعقة برق تضرب نافورة في مدينة فروتسواف

    بولندا.. صاعقة برق تضرب نافورة في مدينة فروتسواف

  • الصين.. مياه الأمطار تغمر معظم أنحاء مدينة هوانغشي

    الصين.. مياه الأمطار تغمر معظم أنحاء مدينة هوانغشي

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

في ختام الحوار الأمريكي-الخليجي: رسالة ثلاثية الأبعاد لطهران وبيروت وغزة

وسائل إعلام: مصادر إسرائيلية وأمريكية تتحدث عن التوصل إلى اتفاق إطار بين إسرائيل ولبنان

"حبيب إبراهيمي".. تقارير تكشف تفاصيل عن مخبأ سري للمرشد الأعلى الإيراني الراحل على عمق 35 مترا

فانس يعلن إجراء الإمارات محادثات مباشرة غير مسبوقة مع الحرس الثوري الإيراني

سوريا.. تأجيل محاكمة مفتي الجمهورية السابق بعد توجيه تهم ثقيلة إليه (صور + فيديو)

مسؤول إيراني يحذر دول الخليج من الرهان على السيناريو الأمريكي ويحدد خطا أحمر لا مساومة عليه

قناة عبرية تنشر بنود اتفاق الإطار بين لبنان وإسرائيل

يبدو أن الولايات المتحدة قد خسرت الحرب العالمية فعليا...

هيئة البث الإسرائيلية: إسرائيل ولبنان اتفقا على كيفية التعامل مع أنفاق حزب الله ومواجهة تعزيزاته