Transformer²: نماذج اللغات الكبيرة ذاتية التكيف تحقق إنجازًا جديدًا

2025-01-15
Transformer²: نماذج اللغات الكبيرة ذاتية التكيف تحقق إنجازًا جديدًا

Transformer² هو نظام جديد للتعلم الآلي يضبط أوزانه ديناميكيًا لمهام متنوعة. مستوحى من آليات التكيف في الطبيعة، مثل تغيير لون الأخطبوط أو إعادة توصيل الدماغ لنفسه، يسمح هذا النظام للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) بالتكيف مع المهام الجديدة في الوقت الحقيقي. باستخدام تحليل القيمة المفردة (SVD) وتعلم التعزيز (RL)، يقوم Transformer² بتفكيك أوزان النموذج إلى مكونات مستقلة ويتعلم كيفية دمجها بشكل مثالي لمهام متنوعة، بما في ذلك الرياضيات والترميز والتفكير والفهم البصري. تُظهر النتائج أن Transformer² يتفوق على النهج الثابتة التقليدية مثل LoRA من حيث الكفاءة والأداء الخاص بالمهمة، مع الحاجة إلى عدد أقل بكثير من المعلمات. هذا العمل يمهد الطريق لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي "حية" تتعلم وتتطور باستمرار.

اقرأ المزيد
الذكاء الاصطناعي

أتمتة البحث عن الحياة الاصطناعية باستخدام النماذج الأساسية

2024-12-24
أتمتة البحث عن الحياة الاصطناعية باستخدام النماذج الأساسية

طورت شركة ساكانا للذكاء الاصطناعي، بالتعاون مع معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وغيرها من المؤسسات، خوارزمية جديدة تسمى ASAL، تستخدم نماذج أساسية للرؤية واللغة لأتمتة اكتشاف الحياة الاصطناعية. تتناول ASAL ثلاث مشكلات بحثية: العثور على عمليات محاكاة ذات سلوكيات محددة، واكتشاف عمليات محاكاة تولد استحداثًا دائمًا، وإلقاء الضوء على جميع عمليات المحاكاة الممكنة. تم تطبيق ASAL بنجاح على لينيا، وبويدز، ولايف باركل، وغيرها، حيث كشف عن أشكال جديدة للحياة الاصطناعية وقواعد آلات خلوية تتجاوز لعبة كونواي للحياة من حيث الانفتاح. من المتوقع أن يحفز هذا الاختراق البحث في الحياة الاصطناعية من خلال التغلب على قيود تصميم المحاكاة اليدوية، ويوفر رؤى لتطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل، مع دمج مبادئ الانفتاح والتنظيم الذاتي.

اقرأ المزيد