في التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، كانت "مشكلة الوهم" لنماذج اللغة الكبيرة دائمًا محور الاهتمام المشترك في الدوائر الأكاديمية والصناعية. تشير هذه الظاهرة إلى الأخطاء الواقعية أو المعلومات الخيالية التي تحدث عندما ينشئ النموذج محتوى ، مما يؤثر بشكل خطير على موثوقية وقيمة التطبيق لنظام الذكاء الاصطناعي. مع التطبيق المتعمق لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعى في جميع مناحي الحياة ، أصبح حل هذه المشكلة بمثابة اختراق رئيسي في تعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي.
في الآونة الأخيرة ، أظهر نموذج GLM-4-9B الذي طورته Zhipu AI أداءً ممتازًا في نظام تقييم HHEM-2.1-Open. من بين نماذج اللغة الكبيرة البالغ عددها 85 نماذج اللغة الكبيرة المشاركة في الاختبار ، أخذ النموذج الصدارة بمعدل تناسق واقعي قدره 98.7 ٪ ومعدل إكمال الإجابة بنسبة 100 ٪. الأمر الأكثر وضوحًا هو أن معدل الوهم الذي بلغ 1.3 ٪ يصل إلى أدنى مستوى جديد في الصناعة ، والذي يتجاوز النماذج المشهورة دوليًا مثل سلسلة GPT من Openai وسلسلة Google Gemini ، مما يمثل طفرة مهمة في مجال التكنولوجيا الأساسية في الصين.

إن نجاح نموذج GLM-4-9B ليس عرضيًا ، ولكنه يعتمد على ابتكارات فريق Zhipu AI في العديد من الجوانب مثل الهندسة المعمارية وطرق التدريب ومراقبة جودة البيانات. من خلال إدخال آليات الانتباه المتقدمة ، وتحسين مجموعات بيانات التدريب ، وتطوير خوارزميات فريدة من نوعها لمكافحة التأسيس ، فإن النموذج يقلل بشكل كبير من احتمال توليد المعلومات الخاطئة مع الحفاظ على جودة التوليد المرتفعة. هذا الاختراق التكنولوجي لا يحسن موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعى فحسب ، بل يمهد أيضًا الطريق لتطبيق نماذج اللغة الكبيرة في المجالات الرئيسية مثل الرعاية الطبية والتمويل والتعليم.
على خلفية المنافسة الشرسة بشكل متزايد في الذكاء الاصطناعي العالمي ، فإن الأداء المتميز لنموذج GLM-4-9B له أهمية استراتيجية بعيدة المدى. إنه لا يوضح فقط القوة التقنية لشركات الذكاء الاصطناعى الصينيين ، ولكنها توفر أيضًا أفكارًا واتجاهات جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي العالمي. من خلال التطبيق المتعمق لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعى في مختلف الصناعات ، سيصبح تقليل معدل الهلوسة النموذجية هو المفتاح لتحسين التطبيق العملي لأنظمة الذكاء الاصطناعى ، وستوفر التجربة الناجحة لـ GLM-4-9B مرجعًا قيمة للصناعة بأكملها.
في المستقبل ، مع التقدم المستمر للتكنولوجيا ، ستلعب نماذج اللغة الكبيرة دورًا مهمًا في المزيد من المجالات. يشير التقدم الاختراق في GLM-4-9B إلى أن تقنية الذكاء الاصطناعى تتحرك نحو موثوقية أعلى وأكثر عملية. لن يعزز هذا فقط التطوير الإضافي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، ولكنه سيوفر أيضًا المزيد من الاحتمالات للتطبيقات المبتكرة وخلق القيمة للمجتمع البشري.