جيبا: التفكير القائم على اللغة يتفوق على التعلم المعزز في تحسين مطالبات الذكاء الاصطناعي

يقدم الباحثون جيبا، وهو خوارزمية جديدة لتحسين المطالبات في أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة. على عكس التعلم المعزز (RL) التقليدي، يستخدم جيبا نهجًا تطورياً قائمًا على اللغة. يقوم نموذج لغوي كبير (LLM) بتحليل أدائه الخاص - المنطق، واستخدام الأدوات، والردود - لتحديد الأخطاء وإصلاحها. يتفوق جيبا بشكل كبير على طرق RL، باستخدام عدد أقل بكثير من عمليات تنفيذ النظام مع تحقيق نتائج أفضل في مهام متنوعة. هذا يبرز إمكانات التفكير الذاتي القائم على اللغة لتحسين الذكاء الاصطناعي بكفاءة.