الخلل القاتل في نماذج اللغات الكبيرة: نقص نماذج العالم

يتناول هذا المقال عيبًا أساسيًا في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs): نقص النماذج المعرفية القوية للعالم. باستخدام الشطرنج كمثال رئيسي، يوضح الكاتب كيف تفشل نماذج اللغات الكبيرة، على الرغم من حفظها لبيانات اللعبة وقواعدها، في بناء نماذج ديناميكية لحالة اللوح، مما يؤدي إلى تحركات غير قانونية وأخطاء أخرى. لا تقتصر هذه المشكلة على الشطرنج؛ في العديد من المجالات، من فهم القصص وتوليد الصور إلى فهم الفيديو، يؤدي غياب نماذج العالم في نماذج اللغات الكبيرة إلى الهلوسة وعدم الدقة. يؤكد الكاتب على أن بناء نماذج عالم قوية أمر بالغ الأهمية لسلامة الذكاء الاصطناعي، مشيرًا إلى قيود التصاميم الحالية لنماذج اللغات الكبيرة في التعامل مع سيناريوهات العالم الحقيقي المعقدة، وحاثًا باحثي الذكاء الاصطناعي على إعطاء الأولوية للعلوم المعرفية في تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية.