Araştırmacılar İşletim Sistemlerinde Yapay Zeka Kullanımını Geliştiriyor, Model Doğruluğunu %27 Artırıyor
Summary:
Microsoft Research ve Pekin Üniversitesi'nden bir grup bilim insanı, GPT-4 gibi büyük dil modellerinin (LLM'ler) işletim sistemlerini manipüle etmekte neden zorlandığını anlamak için bir çalışma yürüttü. Geleneksel olarak pekiştirmeli öğrenme yoluyla eğitilen bu yapay zeka modelleri, çok modlu zorluklar ve veri kaybı riski nedeniyle işletim sistemi ortamlarında bocalıyor. AndroidArena adlı ekip tarafından oluşturulan benzersiz bir eğitim ortamında, LLM'lerin eksik olduğu dört temel beceri belirlediler: anlama, akıl yürütme, keşfetme ve yansıtma. Sürpriz bir şekilde, araştırmacılar "yansıma" eksikliğini gidererek bir modelin doğruluğunu %27 artıran "basit" bir yöntem keşfettiler. Bu araştırma, gelişmiş bir yapay zeka asistanının önünü açabilir.
ChatGPT'nin bir işletim sistemi içinde bağımsız olarak çalışması için bir strateji geliştirmek zor oldu, ancak Microsoft Research ve Pekin Üniversitesi'ndeki bilim adamlarının ortak çabası anahtarı bulmuş olabilir. Araştırmacılar, GPT-4 gibi yapay zeka (AI) için büyük dil modellerinin (LLM'ler) işletim sistemi manipülasyonları gerektiren görevlerde neden başarısız olduğunu belirlemek için bir araştırmaya başladılar. GPT-4 tarafından desteklenen ChatGPT gibi son teknoloji sistemler, e-posta oluşturma veya şiir yazma gibi üretken görevler için standardı belirler. Bununla birlikte, bu modellerin genel bir ortamda aracı olarak çalışmasını sağlamak, bir dizi denemeyi beraberinde getirir.
Tipik olarak, yapay zeka modelleri, pekiştirmeli öğrenme yoluyla sanal ortamları müzakere etmeyi öğrenir. Yapay zeka yaratıcıları, Super Mario Bros ve Minecraft gibi tanınmış video oyunlarının değiştirilmiş sürümlerinden yararlanarak kendinden tahrikli keşif ve hedef hedefleme hakkında bilgi edindi. Bununla birlikte, işletim sistemleri yapay zeka modelleri için benzersiz bir zorluk teşkil etmektedir. Aracılar olarak, bir işletim sistemi içinde işlevlerin yürütülmesi sıklıkla çeşitli bileşenler, uygulamalar ve programlar arasında bilgi alışverişini içeren çok modlu bir engel sunar.
Pekiştirme eğitimi bağlamında, yaklaşım büyük ölçüde deneye bağlıdır. Bu yöntem, parolalar birden çok kez yanlış girildiğinde veya farklı uygulamalardaki geçerli kısayollar hakkında net olmadığında görüldüğü gibi veri kaybına neden olabilir. İlgili: ChatGPT'nin nükleer silahlara olan eğilimi, SEGA'nın 80'lerin yapay zekası, TAO'nun %90 büyümesi: AI Eye
Bilim adamı grubu, Llama2 70B gibi Meta tarafından açık kaynaklı olanlar ve GPT-3.5 ve GPT-4 gibi OpenAI tarafından sağlananlar da dahil olmak üzere birden fazla LLM ile çalıştı. Araştırma, bu LLM'lerin hiçbirinin olağanüstü performans göstermediğini buldu. Ekibin araştırma makalesinde belirtildiği gibi, mevcut talepler çeşitli nedenlerle günümüz yapay zekasının yeteneklerinin yerini alıyor.
LLM'lerin Android işletim sistemine benzer bir ortamda gezinmesine izin veren AndroidArena adlı yeni bir eğitim ortamına öncülük ettiler. Test görevleri ve bir kıyaslama sistemi kurduktan sonra, LLM'lerin öncelikle dört temel beceriden yoksun olduğunu buldular: anlama, akıl yürütme, keşfetme ve yansıtma.
Çalışmanın odak noktası sorunu tam olarak belirlemek olsa da, araştırmacılar beklenmedik bir şekilde bir modelin doğruluğunu %27 oranında artırmak için basit bir yöntem belirlediler. Önceki girişimleri ve bunlar sırasında kullanılan stratejilerle ilgili olarak modele otomatik bilgi besleyerek eksik olan yansıma sorununu ele aldılar. Eylemi tetiklemek için kullanılan istemlerin içine bellek gömmek bunu sağladı.
Bu araştırma hattı, gelişmiş bir yapay zeka asistanı oluşturmada derin etkilere sahip olabilir.
Published At
2/12/2024 11:37:47 PM
Disclaimer: Algoine does not endorse any content or product on this page. Readers should conduct their own research before taking any actions related to the asset, company, or any information in this article and assume full responsibility for their decisions. This article should not be considered as investment advice. Our news is prepared with AI support.
Do you suspect this content may be misleading, incomplete, or inappropriate in any way, requiring modification or removal?
We appreciate your report.