تعاونت شركة Kunlun Wanwei مع جامعة Nanyang التكنولوجية في سنغافورة ونجحت في تطوير خوارزمية تسمى Q*، والتي يمكنها تحسين القدرات الاستدلالية للنماذج الكبيرة الموجودة بشكل كبير. يتيح هذا التطور المذهل للنماذج الصغيرة الوصول إلى أو حتى تجاوز القدرات المنطقية للنماذج ذات المعلمات الأكبر بعشرات أو حتى مئات المرات، مع تقليل الطلب على موارد الحوسبة بشكل كبير. لقد فتح ظهور خوارزمية Q* فصلاً جديدًا للتطبيق الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي، مما يبشر بقدوم عصر جديد من الذكاء الفعال. تم نشر نتيجة البحث هذه في ورقة بعنوان "س*: تحسين الاستدلال متعدد الخطوات لماجستير القانون مع التخطيط التداولي" وتقدم شرحًا تقنيًا مفصلاً.
قام الباحثون بذكاء بتحسين أداء النموذج مفتوح المصدر في مهام الاستدلال من خلال تحليل مسار الاستدلال لنموذج اللغة الكبير إلى عدة حالات واستخدام خوارزمية البحث A* لتحقيق التخطيط الشامل. من خلال تحديد وظيفة تكلفة المسار ووظيفة المكافأة المتراكمة، تم تحقيق الاعتبار الشامل لعوائد الحالة التاريخية والعوائد المتوقعة المستقبلية، كما تم تحقيق تحسينات كبيرة في الدقة في التجارب، متجاوزة بعض النماذج المعروفة. في الوقت الحاضر، لا يزال البحث حول Q* في بداياته، ولكن إمكاناته هائلة في المستقبل، ومن المتوقع أن يؤدي إلى تحسين القدرات المنطقية للنماذج مفتوحة المصدر المحلية والمساهمة بشكل أكبر في تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
على وجه التحديد، تعمل Q* على تحسين عملية التفكير من خلال النظر بشكل شامل في عائدات الحالة التاريخية والعوائد المستقبلية المتوقعة. تظهر النتائج التجريبية أن Q* قد حققت تحسينات كبيرة في الأداء على مجموعات بيانات متعددة، مما يوفر اتجاهًا جديدًا لتقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
في الوقت الحالي، لا يزال البحث حول Q* في بداياته ولا يزال هناك مجال للتحسين. في المستقبل، ستواصل كونلون وانوي إجراء بحث متعمق لتحسين القدرات المنطقية للنماذج مفتوحة المصدر المحلية وتوفير المزيد من الإمكانيات لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
رابط الورق:
https://arxiv.org/abs/2406.14283
يمثل التطوير الناجح لخوارزمية Q* تقدمًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي ويشير إلى اتجاه التطور المستقبلي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ومن الجدير التطلع إلى تطبيقاتها وإنجازاتها في المزيد من المجالات.