أعلنت OpenAI أنها بدأت في تدريب نموذجها الجديد للحدود المتقدمة، والذي تتوقع أن يرفع قدراتها إلى المستوى التالي في مسارها نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI). على الرغم من أن الشركة فخورة ببناء وإطلاق نماذج رائدة في الصناعة من حيث القدرات والسلامة، فإنها ترحب بنقاش قوي في هذه اللحظة المهمة.

حقيقة أن OpenAI قد أعلنت أنها بدأت مؤخرًا في تدريب هذا النموذج الجديد للحدود المتقدمة تشير إلى أن النموذج القادم على الأرجح سيكون نظامًا لم نتوقعه، مثلما لم يكن GPT-4 متوقعًا بالكامل. هذا مختلف تمامًا عن تطوير GPT-5، الذي تمت مناقشته بشكل أكثر انفتاحًا من قبل الشركة.

ليس من الواضح تمامًا ما هي القدرات التي سيمتلكها هذا النموذج الجديد، ولكن صياغة OpenAI تشير إلى أنه قد يحقق تقدمًا كبيرًا. تُعرف الشركة بلغتها الحذرة، لذا فإن هذا الإعلان على الأرجح يشير إلى نظام جديد ذي تأثير كبير قيد التطوير. سواء كان ذلك نموذجًا لغويًا أكثر تقدمًا أو نظامًا وكيليًا أو شيئًا آخر بالكامل، فإنه لا يزال قيد المراقبة.

ومع ذلك، فإن تركيز OpenAI على بناء AGI بدلاً من السعي وراء الذكاء الفائق يوفر نظرة ثاقبة في الاتجاه الاستراتيجي للشركة. يبدو أنهم يراهنون على أن منظمات أخرى ستحل مشكلة المحاذاة للأنظمة ذات الذكاء الفائق، بينما تركز OpenAI على تطوير أنظمة AGI قادرة والتي يمكن الاستفادة منها في التطبيقات العملية.

يبحث البحث الأخير ما إذا كانت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) قادرة على إجراء تحليل البيانات المالية بطريقة مماثلة لمحللي الأسواق المالية المحترفين. قدم الباحثون بيانات مالية موحدة ومجهولة الهوية إلى GPT-4 وطلبوا من النموذج تحليلها لتحديد اتجاه الأرباح المستقبلية، حتى بدون أي معلومات سردية أو محددة للصناعة.

أهم نتائج الدراسة هي:

• تفوق LLM على المحللين الماليين في قدرته على التنبؤ بتغييرات الأرباح.
• يتمتع LLM بميزة نسبية على المحللين البشريين في المواقف التي يميل فيها المحلل إلى الصعوبة.
• دقة التنبؤ لدى LLM تضاهي أداء نموذج تعلم آلي متطور مدرب بشكل ضيق.
• لا ينبع تنبؤ LLM من ذاكرة تدريبه، ولكن يولد بدلاً من ذلك رؤى سردية مفيدة حول أداء شركة في المستقبل.
• تولد استراتيجيات التداول القائمة على تنبؤات LLM نسبة شارب وألفا أعلى من الاستراتيجيات القائمة على نماذج أخرى.

يستنتج الباحثون أن LLMs قد تلعب دورًا مركزيًا في صنع القرارات المالية في المستقبل. توفر الدراسة عرضًا تجريبيًا عامًا يتيح للمستخدمين تجربة قدرات تحليل LLM المالي بأنفسهم.

قامت Google مؤخرًا بتحديث واجهة برمجة التطبيقات Gemini 1.5 Pro الخاصة بها، وأعادت تدريب النموذج لتحسين قدراته. أدى هذا التحديث إلى تفوق Gemini 1.5 Pro API على Claude 3 Opus في تصنيفات Arena ELO، على الرغم من أنه لم يتجاوز بعد GPT-4.

يتضمن عملية إعادة التدريب إجراء تغييرات لطيفة على النموذج بعد التدريب الأولي، مما يمكن أن يحسن بشكل كبير من موثوقيته واستجابته وأدائه الشامل. هذه تقنية استخدمتها OpenAI مع GPT-4، حيث قامت باستمرار بتحديث وتحسين النموذج للحفاظ على تفوقه.

يُظهر قرار Google باتباع نهج مماثل مع واجهة برمجة التطبيقات Gemini 1.5 Pro السباق المستمر لتحسين نماذج اللغة الكبيرة والبقاء في المنافسة في المشهد المتطور بسرعة للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن الفروق في تصنيفات Arena ELO بين أفضل النماذج صغيرة نسبيًا، إلا أنها تسلط الضوء على الجهود المستمرة للشركات التقنية الكبرى لدفع حدود ما يمكن أن تحققه هذه الأنظمة.

مع استمرار تقارب هذه النماذج، سيكون من المثير للاهتمام مشاهدة كيف سيتطور المشهد خلال العام المقبل. إن التطورات السريعة في مجال الذكاء الاصطناعي مثيرة للإعجاب حقًا، وسيكون من المثير مشاهدة الجيل التالي من نماذج اللغة القوية هذه وتأثيرها المحتمل على مختلف الصناعات والتطبيقات.

لقد واجهت ميزة تجربة البحث التوليدية الجديدة (SGE) لدى Google بعض الجدل، حيث وجد أن الإجابات المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي تحتوي على معلومات غير دقيقة أو حتى خطرة.

تشمل بعض الأمثلة البارزة في المناقشة:

• التوصية بأن تدخن النساء الحوامل 2-3 سجائر في اليوم، وهو نصيحة طبية واضحة غير آمنة.
• اقتراح إضافة غراء غير سام إلى البيتزا لجعل الجبن يلتyapق بشكل أفضل، والذي قد يكون ضارًا إذا تم اتباعه.
• نصيحة بتناول صخرة صغيرة واحدة على الأقل في اليوم، وهو أمر خطير للغاية ويجب عدم القيام به.

يبدو أن Google قد أسرعت في تنفيذ هذه الميزة البحثية الجديدة، ولم تقم بفحص مصادر البيانات المستخدمة لتوليد الردود بشكل صحيح. أدى هذا إلى إدراج إجابات مزحة ومعلومات غير موثوقة أخرى كحقائق.

ينصح المستخدمون بالحذر عند الاعتماد على إجابات SGE، حيث قد لا تكون دقيقة أو آمنة دائمًا. من المهم التحقق من المعلومات من مصادر موثوقة بدلاً من قبول الردود المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل عمياء. ستحتاج Google على الأرجح إلى تحسين عمليات فرز المحتوى والتحقق من الحقائق لضمان موثوقية ميزة SGE في المستقبل.

النقاط الرئيسية من النص هي:

1. شكلت OpenAI لجنة جديدة للسلامة والأمن لتقديم توصيات بشأن القرارات الحاسمة لمشاريعها.
2. بدأت OpenAI في تدريب "نموذجها الجديد للحدود المتقدمة", والذي على الأرجح سيكون نظام ذكاء اصطناعي جديد أبعد من GPT-5.
3. من المتوقع أن يجلب النموذج الجديد قدرات جديدة كبيرة، على الرغم من عدم وضوح التفاصيل.
4. هناك مؤشرات على أن OpenAI تغير تركيزها أكثر نحو بناء المنتجات بدلاً من البحث الخالص في الذكاء الفائق.
5. ميزة "Recall" الجديدة لـ Microsoft التي تتتبع استخدام الكمبيوتر الشخصي تثير مخاوف بشأن الخصوصية وهي قيد التحقيق.
6. تظهر ورقة بحثية جديدة أن نماذج اللغة الكبيرة يمكن أن تتفوق على المحللين الماليين البشريين في التنبؤ بتغييرات الأرباح.
7. قامت Google بتحديث واجهة برمجة التطبيقات Gemini 1.5 Pro الخاصة بها، مما حسن أدائها مقارنة بنماذج الصدارة الأخرى مثل GPT-4 و Claude 3 Opus.
8. واجهت ميزة "تجربة البحث التوليدية" الجديدة لدى Google بعض المشاكل مع تقديم ردود غير دقيقة أو غير مناسبة.