كشفت Google Research عن تقنية مطالبة بسيطة ومدهشة تعزز دقة نماذج اللغات الكبيرة (LLM) بشكل كبير. يمكن لتكرار استعلام الإدخال تحسين الأداء بنسبة تصل إلى 76٪. اختبرت الورقة البحثية، التي صدرت الشهر الماضي، هذه الطريقة عبر النماذج الرئيسية مثل Gemini و GPT-4o و Claude و DeepSeek.
اكتشف الباحثون أنه بالنسبة للمهام التي لا تتطلب تفكيرًا معقدًا، فإن تكرار المطالبة يؤدي إلى نتائج أفضل بشكل ملحوظ. يتحدى هذا الاكتشاف الاتجاه نحو استراتيجيات المطالبة المعقدة بشكل متزايد. تتضمن التقنية نسخ ولصق المطالبة حرفيًا، بحيث تظهر مرتين.
يمكن أن يؤدي التأثير الفوري إلى تبسيط تطوير الذكاء الاصطناعي وتقليل الاعتماد على طرق المطالبة المعقدة. تشير الردود الأولية إلى اهتمام واسع النطاق بتبني هذه التقنية. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة ودقة.
لسنوات، طور المهندسون طرقًا معقدة مثل "سلسلة الأفكار" والمطالبة متعددة اللقطات. يشير هذا البحث الجديد إلى العودة إلى مناهج أبسط. يتحول التركيز إلى تحسين الإدخال بدلاً من التلاعب المعقد بالنموذج.
من المحتمل أن تستكشف الأبحاث المستقبلية حدود تكرار المطالبة وقابليتها للتطبيق على المهام الأكثر تعقيدًا. سيراقب مجتمع الذكاء الاصطناعي عن كثب لمعرفة كيف ستعيد هذه التقنية البسيطة تشكيل تطوير نماذج اللغات الكبيرة (LLM).
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment