نظارت کمتر، عملکرد بهتر: پژوهش نشان می‌دهد مدل‌های هوش مصنوعی به‌طور مستقل بهتر تعمیم می‌دهند

نظارت کمتر، نتایج بهتر: مطالعه‌ای نشان می‌دهد که مدل‌های هوش مصنوعی به طور مستقل بهتر تعمیم می‌دهند

مطالعات جدید نشان داده‌اند که آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و مدل‌های بینایی زبانی (VLMs) از طریق یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، عملکرد بهتری نسبت به استفاده از نمونه‌های دست‌ساز دارد. این یافته می‌تواند تاثیر زیادی بر روش‌های آموزش هوش مصنوعی داشته باشد و نشان می‌دهد که کاهش نظارت در فرآیند یادگیری، می‌تواند منجر به تعمیم بهتر مدل‌ها شود.

در روش‌های سنتی، مدل‌های هوش مصنوعی معمولا با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده و مثال‌های مشخص‌شده توسط انسان آموزش داده می‌شوند. این کار نیازمند زمان و منابع زیادی است و هم‌چنین ممکن است باعث ایجاد محدودیت‌هایی در توانایی مدل برای تعمیم به داده‌های جدید شود. اما بر اساس این پژوهش جدید، استفاده از یادگیری تقویتی به مدل‌ها این امکان را می‌دهد که به طور مستقل الگوهای جدید را شناسایی کرده و تطبیق‌پذیری بالاتری داشته باشند.

این یافته‌ها می‌توانند در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی آینده تاثیرگذار باشند، زیرا نشان می‌دهند که کاهش نظارت مستقیم در مراحل آموزش، می‌تواند بهبود عملکرد مدل‌ها را به همراه داشته باشد. این روش نه تنها بهره‌وری فرآیند یادگیری را افزایش می‌دهد، بلکه باعث می‌شود مدل‌ها توانایی تعمیم‌دهی بهتری داشته باشند و در مواجهه با چالش‌های جدید، عملکرد بهتری از خود نشان دهند.

برای مطالعه بیشتر، می‌توانید به منبع خبر مراجعه کنید.