اختناق الاستكشاف في نماذج اللغات الكبيرة: الحدود التالية لجمع الخبرات

يعتمد نجاح نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على التدريب المسبق الضخم على كميات هائلة من بيانات النص، وهي مورد سينضب في النهاية. سيتحول مستقبل الذكاء الاصطناعي إلى "عصر الخبرة"، حيث ستكون عملية جمع الخبرات المناسبة والفعالة للتعلم أمراً بالغ الأهمية، بدلاً من مجرد تكديس المعلمات. تتناول هذه المقالة كيف يحل التدريب المسبق ضمنيًا جزءًا من مشكلة الاستكشاف، وكيف يؤدي تحسين الاستكشاف إلى تحسين التعميم. يقترح الكاتب أن الاستكشاف يتكون من محورين: "أخذ عينات من العالم" (اختيار بيئات التعلم) و "أخذ عينات من المسار" (جمع البيانات داخل البيئات). يجب أن تعمل مقاييس الذكاء الاصطناعي المستقبلية على تحسين كثافة المعلومات على هذين المحورين، وتخصيص الموارد الحسابية بكفاءة بدلاً من مجرد السعي وراء مقياس المعلمات أو حجم البيانات.