أ. المشكلة الطويلة الأمد في تدريب الذكاء الاصطناعي: البيانات ليست مهمة لمرة واحدة
في العمليات التقليدية لتدريب الذكاء الاصطناعي، بمجرد إنتاج واستخدام مجموعة معينة من بيانات التدريب، يُعتبر العمل قد اكتمل، وينتهي دور المساهم. المشكلة الناتجة عن هذا النموذج من البيانات "الاستهلاك لمرة واحدة" واضحة: تفتقر بيانات التدريب إلى التحديث، ولا يمكنها التكيف ديناميكيًا مع تكرار النماذج، مما يؤدي إلى دخول نمو قدرات النموذج في عنق الزجاجة. وفي ظل تطور المعرفة البشرية المستمر، إذا لم تستمر نماذج الذكاء الاصطناعي في الحصول على بيانات أعمق وأكثر تخصصًا وحداثة، فسيكون من الصعب عليها مواجهة تحديات الذكاء العام.
تحاول Sapien كسر هذه القيود من خلال عدم اعتبار مهام البيانات كعمليات "مشروع"، بل من خلال بناء آلية تطور بيانات متدرجة، مما يجعل بيانات التدريب تتمتع بدورة حياة ونظام إصدارات وقدرة على الصيانة الديناميكية.
ثانياً، كيف يمكن تحقيق التحديث المستمر للبيانات؟
تضمن بروتوكول سابيين من خلال تصميم آلية من ثلاث طبقات تحديث بيانات التدريب على المدى الطويل وتطور الجودة باستمرار:
(1) آلية إصدار المهام: ستقوم نفس فئة المهام التدريبية بانتظام بإنشاء إصدارات مثل "v2" و"v3" بناءً على تردد تحديث النموذج، لجذب المساهمين القدامى للمشاركة مرة أخرى، وكذلك تقديم وجهات نظر جديدة وإضافات، لتشكيل مجموعة تدريب متعددة الجولات؛
(2) آلية الزيارة المدفوعة بالسمعة: يقوم النظام بإرسال مهام أو مهام تعديل بيانات ذات مستوى أعلى للمدربين بناءً على سجلهم التاريخي ووزن السمعة، لتحقيق آلية "القديم يأخذ الجديد" و"التخصص في التحسين"؛
(3) حلقة التغذية الراجعة على السلسلة: من خلال آلية التغذية الراجعة لمستخدمي النموذج، يتم وضع علامات تلقائية على مقاطع البيانات التي لا تعمل بشكل جيد أو تحتاج إلى تحسين، وتعود إلى مجموعة تدريب البيانات، لدعوة المساهمين لتصحيح وإكمال البيانات مرة أخرى.
تضمن هذه الآليات أن البيانات ليست سلعًا ثابتة، بل تتمتع بقدرة التطور الديناميكي من خلال ثلاث مراحل: "الإصدار - الصيانة - الترقية".
ثالثًا، الدور الجديد لمشرف البيانات: المشاركون المستمرون في بيانات التدريب
تغيرت هذه الآليات في Sapien من تحديد هوية العاملين في البيانات التقليدية. لم يعد المتدربون مجرد مزودين للبيانات في مرحلة معينة، بل أصبحوا "مُحافظين على البيانات" و"مشغلي الأصول المعرفية" على المدى الطويل. وهذا لا يعزز فقط قيمة مشاركتهم وتأثيرهم على النظام، بل يجعل جودة البيانات تنمو بالتوازي مع وتيرة تطور البروتوكول نفسه.
على المدى الطويل، قد يؤدي هذا النموذج حتى إلى ظهور "سلسلة مهنية لترقية البيانات" في المستقبل - تشمل مجموعة متنوعة من الأدوار مثل المعلّقين، والمراجعين، والمُحسنين، ومنسقي الملاحظات، مما يشكل شبكة تعاون معرفية كاملة تدور حول دورة حياة البيانات.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
【كيف تحقق Sapien الترقية المستمرة لبيانات التدريب؟】
أ. المشكلة الطويلة الأمد في تدريب الذكاء الاصطناعي: البيانات ليست مهمة لمرة واحدة
في العمليات التقليدية لتدريب الذكاء الاصطناعي، بمجرد إنتاج واستخدام مجموعة معينة من بيانات التدريب، يُعتبر العمل قد اكتمل، وينتهي دور المساهم. المشكلة الناتجة عن هذا النموذج من البيانات "الاستهلاك لمرة واحدة" واضحة: تفتقر بيانات التدريب إلى التحديث، ولا يمكنها التكيف ديناميكيًا مع تكرار النماذج، مما يؤدي إلى دخول نمو قدرات النموذج في عنق الزجاجة. وفي ظل تطور المعرفة البشرية المستمر، إذا لم تستمر نماذج الذكاء الاصطناعي في الحصول على بيانات أعمق وأكثر تخصصًا وحداثة، فسيكون من الصعب عليها مواجهة تحديات الذكاء العام.
تحاول Sapien كسر هذه القيود من خلال عدم اعتبار مهام البيانات كعمليات "مشروع"، بل من خلال بناء آلية تطور بيانات متدرجة، مما يجعل بيانات التدريب تتمتع بدورة حياة ونظام إصدارات وقدرة على الصيانة الديناميكية.
ثانياً، كيف يمكن تحقيق التحديث المستمر للبيانات؟
تضمن بروتوكول سابيين من خلال تصميم آلية من ثلاث طبقات تحديث بيانات التدريب على المدى الطويل وتطور الجودة باستمرار:
(1) آلية إصدار المهام: ستقوم نفس فئة المهام التدريبية بانتظام بإنشاء إصدارات مثل "v2" و"v3" بناءً على تردد تحديث النموذج، لجذب المساهمين القدامى للمشاركة مرة أخرى، وكذلك تقديم وجهات نظر جديدة وإضافات، لتشكيل مجموعة تدريب متعددة الجولات؛
(2) آلية الزيارة المدفوعة بالسمعة: يقوم النظام بإرسال مهام أو مهام تعديل بيانات ذات مستوى أعلى للمدربين بناءً على سجلهم التاريخي ووزن السمعة، لتحقيق آلية "القديم يأخذ الجديد" و"التخصص في التحسين"؛
(3) حلقة التغذية الراجعة على السلسلة: من خلال آلية التغذية الراجعة لمستخدمي النموذج، يتم وضع علامات تلقائية على مقاطع البيانات التي لا تعمل بشكل جيد أو تحتاج إلى تحسين، وتعود إلى مجموعة تدريب البيانات، لدعوة المساهمين لتصحيح وإكمال البيانات مرة أخرى.
تضمن هذه الآليات أن البيانات ليست سلعًا ثابتة، بل تتمتع بقدرة التطور الديناميكي من خلال ثلاث مراحل: "الإصدار - الصيانة - الترقية".
ثالثًا، الدور الجديد لمشرف البيانات: المشاركون المستمرون في بيانات التدريب
تغيرت هذه الآليات في Sapien من تحديد هوية العاملين في البيانات التقليدية. لم يعد المتدربون مجرد مزودين للبيانات في مرحلة معينة، بل أصبحوا "مُحافظين على البيانات" و"مشغلي الأصول المعرفية" على المدى الطويل. وهذا لا يعزز فقط قيمة مشاركتهم وتأثيرهم على النظام، بل يجعل جودة البيانات تنمو بالتوازي مع وتيرة تطور البروتوكول نفسه.
على المدى الطويل، قد يؤدي هذا النموذج حتى إلى ظهور "سلسلة مهنية لترقية البيانات" في المستقبل - تشمل مجموعة متنوعة من الأدوار مثل المعلّقين، والمراجعين، والمُحسنين، ومنسقي الملاحظات، مما يشكل شبكة تعاون معرفية كاملة تدور حول دورة حياة البيانات.