شبكات H-Nets: بنية شبكة هرمية تتفوق على نماذج الترانسفورمر
2025-07-16
تعامل بنى الذكاء الاصطناعي الحالية جميع المدخلات على قدم المساواة، دون الاستفادة من الطبيعة الهرمية المتأصلة للمعلومات. هذا يحد من قدرتها على التعلم من البيانات الخام عالية الدقة. يقدم الباحثون H-Nets، وهي بنية جديدة تُنمذج التسلسل الهرمي بشكلٍ أصلي من البيانات الخام. جوهر H-Nets هو آلية تقسيم ديناميكية تقسم البيانات الخام وتُضغطها إلى مفاهيم ذات مغزى. تُظهر التجارب أن H-Nets تتفوق على نماذج الترانسفورمر المتطورة في نمذجة اللغة، حيث تُظهر قابلية للتطوير وقدرة على التحمل محسّنتين، مما يوفر مسارًا واعدًا نحو الفهم متعدد الوسائط، والتفكير في السياقات الطويلة، والتدريب والاستدلال بكفاءة.
الذكاء الاصطناعي
الشبكات الهرمية