من بين أهم الابتكارات الحديثة لتحسين قيمة وموثوقية نماذج اللغات الكبيرة هي سلسلة الفكر ومشتقاته بما في ذلك شجرة الفكر و الرسم البياني للفكر.
تعتبر هذه الهياكل أيضًا ذات قيمة كبيرة في التصميم الفعال البشر + سير عمل الذكاء الاصطناعي من أجل تفكير أفضل.
سأقدم في هذه المقالة عرضًا عالي المستوى لسلسلة الأفكار ثم ألقي نظرة على التطبيقات الخاصة بها الذكاء البشري المعزز بالذكاء الاصطناعي.
سلسلة الفكر
تعد نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ممتازة بشكل عام في إنشاء النصوص، ولكنها ضعيفة في أي مهام تتضمن التفكير المتسلسل.
ورقة يناير 2022 التاريخية تحفيز سلسلة الفكر على التفكير المنطقي في نماذج اللغة الكبيرة أوضح كيف يمكن لسلسلة من الأفكار - "سلسلة من خطوات الاستدلال الوسيطة" - أن تحسن بشكل كبير أداء LLM في مهام الاستدلال بما في ذلك الرياضيات والألغاز المنطقية.
من المحتمل أنك شاهدت هذه الصورة من الورقة القيام جولات.
تم تكييف هذا المفهوم بسرعة مع التطبيقات الأخرى بما في ذلك المنطق الزمني, نماذج اللغة البصرية, استرجاع المنطق المعززوالعديد من الطرق الأخرى لتحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي.
لقد أثبتت سلسلة الأفكار قيمتها بشكل خاص في التطبيقات العملية لحل المشكلات. وتشمل الأمثلة الواضحة دواء, القانونو التعليم.
يشتمل كل من PaLM وMed-PaLM من Google على هياكل تسلسلية للأفكار، ومن المحتمل جدًا أن يفعل ذلك GPT-4 من OpenAI، مما يعني أنه عند استخدام LLM، تكون هذه الأساليب مدمجة بالفعل.
ومع ذلك، فإن المطالبة الشهيرة "دعونا نحل هذا الأمر خطوة بخطوة للتأكد من أن لدينا الإجابة الصحيحة" أو الاختلافات في هذا الأمر تقديم أفضل أداء LLM لأنواع كثيرة من المهام.
تطور سلسلة الفكر
وقد ظهر عدد من الابتكارات من خلال البناء على سلسلة الأفكار.
إن عمليات الاستدلال الفعالة لا تتبع بالضرورة مسارًا واحدًا. وهذا يؤدي إلى شجرة الفكر الهياكل الموصوفة في شجرة الأفكار: حل متعمد للمشكلات باستخدام نماذج لغوية كبيرة.
كما هو موضح في هذا الرسم البياني من الورقة، يمكن أن تتقدم سلسلة الأفكار أولاً لاختيار المسار الأكثر تكرارًا من مخرجات متعددة، ثم الاختيار من أفضل المسارات المتعددة من خلال عملية التفكير.
تشمل التطورات الأخيرة في سلسلة الأفكار التطورات الواعدة للغاية الرسم البياني للفكر وأيضا هايبرغراف للفكر.
ستكون هياكل "التفكير" الجديدة عنصرًا أساسيًا في تقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي
تم إنشاء سلسلة الفكر والتقنيات ذات الصلة لمعالجة القيود المفروضة على LLMs وتعزيز قدراتهم.
سيعتمد التقدم المستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية بشكل أكبر على هذه الأنواع من تقنيات التفكير المنظم أكثر من الاعتماد على القدرة الحسابية أو حجم النموذج. لقد تم تمكين هذه الأساليب بالفعل LLMs صغيرة وفعالة لتحقيق الأداء والتي يمكن أن تقترب من أكبر النماذج.
كما تؤدي سلسلة الأفكار والنماذج المشابهة مباشرة إلى سلاسل متعددة الوكلاء، حيث يتم وضع سلاسل أو شبكات الفكر عبر نماذج متعددة مُحسّنة للمهام لإنشاء تفكير ونتائج أعلى بكثير مما يمكن تحقيقه في نموذج واحد.
الذكاء المعزز أكثر أهمية من الذكاء العام الاصطناعي
"لا ينبغي للتكنولوجيا أن تهدف إلى استبدال البشر، بل تعزيز القدرات البشرية." - دوج إنجلبارت
يبدو أن القوة الدافعة وراء كل عمليات تطوير الذكاء الاصطناعي تقريبًا هي إنشاء آلات يمكنها محاكاة الذكاء والقدرات البشرية وربما تجاوزها.
وهذا طموح مفهوم.
لكنني مهتم أكثر بكثير كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز الذكاء البشري.
يمكننا العمل في كلا المجالين في وقت واحد.
ولكن في كل السيناريوهات الممكنة للتقدم نحو الذكاء الاصطناعي العام، سنكون أفضل حالًا إذا وضعنا طاقة متساوية على الأقل في بناء وتعلم وتطبيق هياكل التفكير البشرية + الذكاء الاصطناعي.
البشر + سير عمل التفكير في الذكاء الاصطناعي
مفهوم البشر + الذكاء الاصطناعي هو في قلب عملي.
يُظهر إطار العمل أدناه الذي أنشأته قبل عام إطاري المبكر لـ "البشر + سير عمل الذكاء الاصطناعي"، حيث يتعامل الأشخاص والذكاء الاصطناعي بشكل تسلسلي مع المهام التي تناسبهم بشكل أفضل.
وإذا تم تصميم ذلك بشكل جيد، فإنه سيؤدي حتماً إلى نتائج تتفوق على ما يمكن أن يحققه كل فرد بمفرده.
منذ ذلك الحين، قمت بالبحث بمزيد من التفاصيل حول أفضل هياكل التفكير الخاصة بالبشر والذكاء الاصطناعي على وجه التحديد.
هذه ستكون أسس المرحلة التالية من الذكاء البشري المعزز.
سلسلة الفكر للتفكير البشري المعزز بالذكاء الاصطناعي
تم تطوير المفاهيم المتدفقة من سلسلة الأفكار لتعزيز القدرات المستقلة لـ LLMs.
ومع ذلك، فقد أثبتت أيضًا أنها ذات قيمة كبيرة في تعظيم قيمة عمل البشر والذكاء الاصطناعي معًا.
هناك مجموعة من تقنيات تطبيق هياكل سلسلة الفكر على البشر + سير عمل تفكير الذكاء الاصطناعي.
مفاهيم الذكاء الاصطناعي المطبقة على الذكاء المعزز
يمكن استخدام LLMs لاقتراح كيفية تقسيم المهام إلى عناصر متسلسلة (أو شبكية)، مع قيام البشر أو الذكاء الاصطناعي بتحديد المكان الذي قد تكون فيه القدرات البشرية أو الذكاء الاصطناعي أكثر ملاءمة.
تم وصف نهج محدد في الإنسان في الحلقة من خلال سلسلة الفكر، حيث "يمكن للتصحيح اليدوي للمنطق الفرعي في الأسس المنطقية تحسين أداء الاستدلال في LLM."
إن "تأطير" الأهداف والمهمة والهيكل، كما هو موضح في مخطط سير عمل Humans + AI، يؤدي إلى تحسين جودة النتائج. عادةً ما يكون الإشراف الأفضل على ذلك هو البشر، وذلك باستخدام تدفقات مثل اقتراح الذكاء الاصطناعي أو تقييم المعلمات.
أقوم بدمج هذه الأساليب وغيرها في مجموعة من "أنماط التفكير المعززة بالذكاء الاصطناعي".
وبشكل أكثر عمومية، يمكن تطبيق مجموعة واسعة من تطورات الذكاء الاصطناعي، وليس فقط سلسلة الأفكار، بشكل مفيد للغاية لزيادة الذكاء البشري.
أنوي كتابة مقال مماثل حول تطبيق مفاهيم شبكات الخصومة التوليدية إلى الذكاء التكافلي بين الإنسان والذكاء الاصطناعي الهياكل.
دورة حول التفكير المعزز بالذكاء الاصطناعي وصنع القرار
تركيزي الكامل في عام 2024 هو كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز قدرات البشر.
أحد أنشطتي المركزية هو إدارة دورة تدريبية منتظمة حول Maven: الذكاء الاصطناعي المعزز في التفكير وصنع القرار. تحقق من الرابط لمزيد من التفاصيل.
تبدأ المجموعة التالية في 8 فبراير. وشكرًا لك على القراءة حتى نهاية هذه المقالة، يمكنك الحصول على خصم بنسبة 30% باستخدام القسيمة: COTARTICLE 🙂.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://rossdawson.com/applying-chain-of-thought-to-ai-enhanced-human-thinking/
