Egypt national football team unstick

Share this video

Copy

Pause

Play

00:00

% Buffered 0

Previous

Pause

Play

Next

Live

00:00 / 00:00 Unmute

Mute

Settings

Exit fullscreen

Fullscreen

Copy video url

Play / Pause

Mute / Unmute

Report a problem

Language

Back

Default

English

Espa ol





Share

Back

Facebook

Twitter

Linkedin

Email

Vidverto Player

أطلقت شركة OpenAI مؤخرًا نماذجها الجديدة المسماة o3 وo4-mini، ضمن ما يعرف بنماذج الاستدلال، والتي وُصفت بأنها تمثل تطورًا كبيرًا في قدراتها الحسابية، خصوصًا في مجالات البرمجة والرياضيات. لكن المفارقة أن هذه النماذج تعاني من مشكلة قديمة تتفاقم: الهلوسة.

الهلوسة في الذكاء الاصطناعي تعني أن يُنتج النموذج معلومات خاطئة تبدو مقنعة، وقد كانت مشكلة مستمرة في جميع النماذج السابقة، إلا أن المقلق في النماذج الجديدة أنها تُظهر معدلات أعلى من الهلوسة مقارنة بنماذج OpenAI الأقدم مثل o1 وGPT-4o.

في اختبارات داخلية، تبين أن نموذج o3 يهلوس في نحو 33 % من إجابات اختبار PersonQA، وهو معيار داخلي لقياس دقة النموذج في المعلومات المتعلقة بالأشخاص، وهي نسبة تقارب ضعف ما سجله o1 وo3-mini. أما o4-mini فكانت نتائجه أسوأ، حيث بلغت نسبة الهلوسة 48 %.

ولعل الأمر الأكثر إثارة للقلق هو أن OpenAI نفسها لا تعرف حتى الآن السبب الدقيق لزيادة هذه المشكلة، وصرحت في تقاريرها بأن الأمر يحتاج إلى مزيد.....

لقراءة المقال بالكامل، يرجى الضغط على زر "إقرأ على الموقع الرسمي" أدناه

هذا المحتوى مقدم من صحيفة الوطن السعودية