שפרד הוא דגם הבינה המלאכותית המגניב בחדר, ומצביע על הטעויות של מודל הבינה המלאכותית שלך.
- Shepherd AI הוכשר על משוב קהילתי, במיוחד פורומים של Reddit.
- המודל הוכשר גם על קלט מאוצר עם הערות אנושיות, מה שהופך את התיקונים שלו לעובדתיים.
- שפרד משתמש בקול טבעי כדי לתת את המשוב שלו.
הגיע הזמן לקחת צעד אחורה מהכיסוי פריצות הדרך בינה מלאכותית של מיקרוסופט, כדי להציץ באחד הדגמים שהשותף האחרון שלה, Meta, עבד עליהם.
חברת פייסבוק מימנה מחקר על בינה מלאכותית גם בעצמה, והתוצאה היא מודל בינה מלאכותית שמסוגל לתקן מודלים של שפות גדולות (LLMs) ולהנחות אותם לספק את הנכון תגובות.
הצוות שמאחורי הפרויקט כינה את המודל באופן רמז שפרד AI, והמודל בנוי לתת מענה לטעויות ש-LLMs יכולים לעשות כשהם מתבקשים לבצע משימות מסוימות.
בעבודה זו אנו מציגים את Shepherd, מודל שפה המכוון במיוחד לביקורת על תגובות מודל ולהציע חידודים, המתרחבים מעבר ליכולות של מודל לא מכוון לזהות שגיאות מגוונות ולספק הצעות לתקן אותם. בליבת הגישה שלנו הוא מערך משוב באיכות גבוהה, אותו אנו אוצרים ממשוב קהילתי והערות אנושיות.
מחקר מטא AI, FAIR
כפי שאתה אולי יודע, Meta הוציאה את ה-LLMs שלה, Llama 2, בשותפות עם מיקרוסופט, לפני מספר שבועות.
Llama 2 הוא מודל קוד פתוח מדהים של 70B פרמטרים שמיקרוסופט ומטה מתכננות למסחר למשתמשים ולארגונים כדי לבנות את כלי הבינה המלאכותית שלהם.אבל AI עדיין לא מושלם. והרבה מהפתרונות שלה לא תמיד נראה נכון. Shepherd כאן כדי לטפל בבעיות הללו על ידי תיקון שלהן והצעת פתרונות, על פי Meta AI Research.
Shepherd AI הוא מורה לא רשמי, טבעי ל-AI
כולנו יודעים ש-Bing Chat, למשל, נוטה לעקוב אחר כמה דפוסים: הכלי יכול להיות יצירתי, אבל זה גם יכול להגביל את היצירתיות שלו. בכל הנוגע לעניינים מקצועיים, בינג AI יכול גם לקבל גישה רצינית.
עם זאת, נראה שה- Shepherd AI של Meta עובד כמורה לא רשמי לבינה מלאכותית לשאר ה-LLMs. הדגם, שהוא קטן בהרבה בפרמטרים של 7B, בעל טון דיבור טבעי ובלתי פורמלי בעת תיקון והצעת פתרונות.
כל זה היה אפשרי הודות למגוון מקורות לאימון, כולל:
- משוב קהילתי: Shepherd AI הוכשר על תוכן שנאסף מפורומים מקוונים (פורומים של Reddit, במיוחד), מה שמאפשר את הקלט הטבעי שלו.
- קלט עם הערות אנושי: Shepherd AI הוכשר גם על קבוצה של מאגרי מידע ציבוריים נבחרים, המאפשרים תיקונים מאורגנים ועובדתיים שלו.
שתי השיטות הללו מאפשרות ל-Shepherd AI להציע פתרונות אמיתיים ומאומתים עם טון מאוד לא רשמי, מה שהופך אותו לבחירה הטובה ביותר עבור אלה מכם המעדיפים מודל AI ידידותי יותר לבדיקה ולתיקון ה-AI שלך.
Shepherd AI מסוגל בהחלט לספק תיקון עובדתי טוב יותר מאשר ChatGPT, למשל, למרות התשתית הקטנה יחסית שלו. FAIR ו-Meta AI Research מצאו שכלי AI מספק תוצאות טובות יותר מרוב האלטרנטיבות התחרותיות שלו, עם שיעור זכייה ממוצע של שיעור ניצחון של 53-87%. בנוסף, Shepherd AI יכול גם לעשות שיפוט מדויק על כל סוג של תוכן שנוצר על ידי LLM.
לעת עתה, Shepherd הוא מודל בינה מלאכותית חדשנית, אך ככל שיושקעו בו מחקר נוסף, ככל הנראה המודל ישוחרר בעתיד, כפרויקט קוד פתוח.
אתה מתרגש מזה? האם תשתמש בו כדי לתקן מודל AI משלך? מה אתה חושב על זה?
