نماذج اللغات الكبيرة: وهم الدقة - توازن بين الدقة والفعالية
2025-02-25
تتناول هذه المقالة قيود نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) في استرجاع البيانات. باستخدام Deep Research من OpenAI كمثال، يبرز الكاتب عدم دقة هذه النماذج عند التعامل مع المشكلات التي تتطلب بيانات دقيقة، حتى أنه يوضح التناقضات في مواد التسويق الخاصة بـ OpenAI نفسها. ويجادل الكاتب بأن نماذج LLMs تتفوق في معالجة الاستعلامات الغامضة، لكنها تعمل بشكل سيئ في استرجاع البيانات الدقيقة، وهو أمر متأصل في طبيعتها الاحتمالية بدلاً من الطبيعة الحتمية. وعلى الرغم من أن نماذج LLMs تساعد في الكفاءة، إلا أن معدل خطأها الذي لا يمكن التنبؤ به يعقد بناء التطبيقات التي تعتمد عليها. ويخلص الكاتب إلى أن مجال نماذج LLMs تنافسي للغاية، ويفتقر إلى الحماية من المنافسة، وأن اتجاهه في المستقبل لا يزال غير واضح.
اقرأ المزيد
الذكاء الاصطناعي
استرجاع البيانات