شبکه اطلاع‌رسانی روابط‌عمومی ایران (شارا) || هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است و اخیراً محققان مایکروسافت مدل جدیدی به نام RStar-Math را معرفی کرده‌اند که به جای اتکا به مدل‌های بزرگ و مصرف‌کننده منابع زیاد، می‌تواند از خودش یاد بگیرد و عملکرد خود را بهبود دهد. این مدل می‌تواند به طور مستقل یاد بگیرد و داده‌های آموزشی خود را تولید کند، به طوری که این مدل‌های هوش مصنوعی کوچک‌تر می‌توانند عملکردی بهتر از مدل‌های بزرگتر مانند GPT-4 داشته باشند.
ویژگی‌ها و نوآوری‌ها
مدل RStar-Math با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند جستجوی درخت مونت کارلو (MCTS) و مدل ترجیحی فرآیند (PPM) توانسته است به دقت 90 درصد در حل مسائل ریاضی دست یابد. این مدل برخلاف مدل‌های سنتی که برای آموزش نیاز به مجموعه داده‌های بزرگ دارند، به طور مستقل و خودآموز عمل می‌کند و این امر باعث افزایش کارایی و مقرون به صرفه بودن آن می‌شود.
پیامدهای این مدل
این مدل نشان می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور مستقل درک خود را از مشکلات بهبود دهد و این امکان را برای مدل‌های کوچک‌تر فراهم می‌کند که حتی در مقابل مدل‌های بزرگتر مانند GPT-4 عملکرد بهتری داشته باشند. با استفاده از این مدل، هوش مصنوعی می‌تواند در حل مسائل پیچیده‌تر و حتی پیشبرد هوش عمومی مصنوعی به نتایج مطلوبی برسد.
نتایج و چالش‌ها
این پیشرفت‌ها چشم‌اندازهای جدیدی برای استفاده از هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف علمی، صنعتی و تحقیقاتی ایجاد کرده است، اما نگرانی‌هایی نیز در مورد کنترل و ایمنی این فناوری‌ها وجود دارد.
نویسنده: جولیان هورسی
تاریخ انتشار: 13 ژانویه 2025
منبع انگلیسی: PsyPost
منبع فارسی: شارا
انتهای پیام/