تُعَدّ Tune AI منصة توفر للمطورين كل ما يحتاجونه لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. وهي توفر طريقة ذكية لاستخدام LLaMA 3.1 405b عن طريق نقل معرفته إلى نماذج أصغر وأرخص للتشغيل. أحد أفضل حالات الاستخدام لهذا النموذج الضخم هو إنشاء البيانات التخليقية، ولكن إنشاء مجموعات بيانات عالية الجودة هو الجزء الأصعب من ضبط نموذج جيد. وهنا تأتي Tune AI.

أولاً، يمكنك إنشاء مجموعة بيانات فارغة في Tune Studio. ثم يمكنك الانتقال إلى ساحة اللعب وبدء إضافة محادثات إلى مجموعة بياناتك. يمكنك تحديد المحادثات والتفاعل مع نموذج LLaMA 3.1 405b، وإذا لم تكن الاستجابة هي ما تريده، يمكنك تحريرها بسهولة. يتم حفظ الدردشة مباشرة في مجموعة بياناتك. بمجرد أن تكون راضيًا عن مجموعة بياناتك، يمكنك تصديرها إلى مساحة التخزين السحابية واستخدامها لضبط نموذجك مباشرةً داخل Tune Studio.

هذه جولة سريعة عن كيفية استخدام نموذج كبير مع Tune Studio لتقطير قدراته إلى نموذج أصغر. سواء كنت تعمل في السحابة أو على الأجهزة المحلية، أو كنت ترغب فقط في التجربة في متصفحك، فإن Tune Studio مصمم للمرونة. تحقق من الروابط أدناه للبدء باستخدام Tune Studio اليوم.

تم إخضاع نموذج LLaMA 405b، وهو نموذج لغة ضخم تم إصداره مؤخرًا بواسطة Meta AI، لعملية اختبار صارمة لتقييم قدراته عبر مجموعة واسعة من المهام. وتُظهر النتائج الأداء المвпечатляющ للنموذج، حيث تم اجتياز معظم الاختبارات بنجاح باهر.

تفوق النموذج في مهام مثل إنشاء سكربت بايثون بسيط لإخراج الأرقام من 1 إلى 100، وإعادة إنشاء لعبة Snake العاملة، وحل مشكلات الكلمات الرياضية المختلفة. كان التفكير والمنطق لديه مвпечатляющ بشكل خاص، حيث تمكن من تقديم شروحات خطوة بخطوة لمشكلة "تجفيف القمصان" وسؤال "الكرة الزجاجية".

ومع ذلك، واجه النموذج بعض التحديات. فشل في تقديم إجابة مباشرة عند السؤال عن المعضلة الأخلاقية المتمثلة في دفع شخص عشوائي برفق لإنقاذ البشرية من الانقراض. ويسلط هذا الفشل الضوء على قيود النموذج في التعامل مع الأسئلة الأخلاقية المعقدة، حيث اختار مناقشة الاعتبارات الأخلاقية المختلفة بدلاً من إعطاء إجابة واضحة بنعم أو لا.

بالإضافة إلى ذلك، واجه النموذج صعوبة في المهمة البسيطة ظاهريًا المتمثلة في تحديد أي رقم أكبر بين 9.11 و 9.9. هذا الفشل غير المتوقع يشير إلى أن النموذج قد يكون لديه بعض النقاط العمياء عند المقارنات الرقمية، خاصةً في سياق الإصدارات أو الأرقام العشرية.

بشكل عام، أظهر نموذج LLaMA 405b قدرات впечатляющ عبر مجموعة واسعة من المهام، مما يُظهر إمكاناته كنموذج لغة قوي. ومع ذلك، فإن قيود النموذج في التعامل مع المعضلات الأخلاقية والمقارنات الرقمية تُعد تذكيرًا بأن حتى أكثر نماذج اللغة تطورًا لديها مجال للتحسين والتطوير المستمر.

تم وضع كرة زجاجية في كوب. تم قلب الكوب رأسًا على عقب ووضعه على الطاولة. ثم تم رفع الكوب ووضعه في الميكروويف. أين تكون الكرة الزجاجية؟

يستند التفكير لهذه المشكلة على قوانين الفيزياء، وتحديدًا الجاذبية. عندما يتم قلب الكوب رأسًا على عقب، ستسقط الكرة الزجاجية وتبقى على الطاولة. عندما يتم رفع الكوب ونقله إلى الميكروويف، ستظل الكرة الزجاجية على الطاولة، لأنها لا تنجذب إلى الكوب.

تُسلط هذه المشكلة الضوء على أهمية فهم العالم المادي وتطبيق التفكير المنطقي لحل الألغاز. ومع ذلك، يتناول الفيديو أيضًا قضية أكثر تعقيدًا - قدرة النموذج على التعامل مع المعضلات الأخلاقية.

عندما سُئل ما إذا كان من المقبول دفع شخص عشوائي برفق لإنقاذ البشرية من الانقراض، قدم النموذج في البداية استجابة متنوعة، مناقشًا الأطر الأخلاقية المختلفة والآثار المحتملة لمثل هذا الإجراء. ومع ذلك، عندما طُلب منه إعطاء إجابة مباشرة بنعم أو لا، رفض النموذج تقديم واحدة.

تُشير هذه الاستجابة إلى أن النموذج قد تم تصميمه لتجنب إصدار أحكام أخلاقية قاطعة، مع الاعتراف بتعقيد وحساسية مثل هذه المسائل. من خلال عدم تقديم إجابة واضحة، يعترف النموذج بصعوبة اتخاذ القرارات الأخلاقية التي تتضمن موازنة حقوق ورفاهية الأفراد مقابل الإمكانية للتأثير الأوسع على المجتمع.

يُسلط نقاش الفيديو لهذه المعضلة الأخلاقية الضوء على التحديات المستمرة في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التنقل في السيناريوهات الأخلاقية المعقدة. مع استمرار تقدم نماذج اللغة، ستصبح القدرة على التعامل مع مثل هذه الأسئلة الدقيقة أمرًا بالغ الأهمية، مما يتطلب مراعاة دقيقة للآثار الأخلاقية والعواقب المحتملة لاستجاباتها.

أدى نموذج llama 3 405b أداءً استثنائيًا في معظم الاختبارات المقدمة. تمكن من حل مهام البرمجة المختلفة والمشكلات الرياضية والمشكلات اللفظية بدقة، مما يُظهر قدراته القوية على التفكير والحل المشكلات.

ومع ذلك، واجه النموذج صعوبة في المعضلة الأخلاقية المقدمة، حيث سُئل ما إذا كان من المقبول دفع شخص عشوائي برفق لإنقاذ البشرية من الانقراض. رفض النموذج تقديم إجابة مباشرة بنعم أو لا، وهو ما يمكن تفسيره على أنه الاستجابة المناسبة، حيث أن هذه الأنواع من الأسئلة الأخلاقية معقدة ولا ينبغي أن يتم تحديدها من قبل نماذج اللغة وحدها.

بالإضافة إلى ذلك، فشل النموذج في تحديد الرقم الأكبر بين 9.11 و 9.9، وهو نتيجة غير متوقعة. ويُسلط هذا الضوء على الحاجة إلى مزيد من الاختبار والتحسين لضمان قوة قدرات التفكير الرقمي للنموذج.

بشكل عام، أظهر نموذج llama 3 405b أداءً впечатляющ، ولكن لا تزال هناك مجالات للتحسين، خاصةً عند التعامل مع الأسئلة الأخلاقية والحساسة. مع استمرار تقدم نماذج اللغة، سيكون من الحيوي معالجة هذه التحديات وضمان تطويرها مع الضوابط والاعتبارات المناسبة لتأثيرها على المجتمع.