مايكروسوفت تكشف عن إطار عمل جديد لتحسين التعاون بين البشر والذكاء الاصطناعي مع نماذج اللغات الكبيرة

تستطيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) حل الألغاز المعقدة في ثوانٍ، ومع ذلك، فإنها تواجه أحيانًا صعوبة في المحادثات البسيطة. عندما تفترض أدوات الذكاء الاصطناعي هذه أمورًا، أو تتجاهل تفاصيل رئيسية، أو تهمل طرح أسئلة توضيحية، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تآكل الثقة وتعطيل التفاعلات الواقعية، حيث يلعب التفاهم الدقيق دورًا حاسمًا.

يكمن أحد الأسباب الرئيسية لهذا السلوك في كيفية تدريب هذه النماذج وتقييمها. تستخدم معظم معايير التقييم استجابات فردية معزولة بتعليمات واضحة. تميل طرق التدريب إلى تحسين استجابة النموذج التالية، وليس مساهمته في تبادل ناجح ومتعدد الأدوار. لكن التفاعل في العالم الحقيقي ديناميكي وتعاوني. يعتمد على السياق والتوضيح والفهم المشترك.