НБУ курс:

USD

41,29

+0,03

EUR

43,47

--0,10

Готівковий курс:

USD

41,65

41,58

EUR

43,80

43,50

Новий ШІ від Meta здатний перевіряти роботу інших штучних інтелектів

Новий ШІ від Meta здатний перевіряти роботу інших штучних інтелектів
Ілюстрація: ua.depositphotos.com

Корпорація Meta анонсувала нові інструменти штучного інтелекту, серед яких головну увагу привертає модель "оцінювача-самоучки", яка здатна перевіряти роботу інших моделей ШІ.

Відкрийте нові горизонти для вашого бізнесу: стратегії зростання від ПриватБанку, Atmosfera, ALVIVA GROUP, Bunny Academy та понад 90 лідерів галузі.
12 грудня на GET Business Festival дізнайтесь, як оптимізувати комунікації, впроваджувати ІТ-рішення та залучати інвестиції для зростання бізнесу.
Забронювати участь

Про це пише Reuters.

Ця технологія може змінити спосіб, у який здійснюється оцінка та розвиток штучного інтелекту, адже вона дозволяє зменшити участь людей у процесі оцінювання та вдосконалення алгоритмів.

Ключові особливості нової моделі

Новий ШІ використовує підхід "ланцюга думок", що дозволяє розбивати складні завдання на менші логічні кроки. Це покращує здатність моделі давати точні відповіді на запитання, пов'язані з математикою, наукою та кодуванням.

Модель вчиться на власних помилках, завдяки чому підвищується її ефективність у вирішенні складних задач. Це може значно скоротити використання людського ресурсу в процесі навчання ШІ. 

Тому дослідники Meta використали дані, повністю згенеровані штучним інтелектом, для навчання моделі оцінювача, усунувши людський вхід на цьому етапі. Meta сподівається, що новий підхід дозволить використовувати моделі ШІ для оцінювання та навчання інших моделей, знижуючи витрати на цей процес і підвищуючи його ефективність.

Використання синтетичних даних: модель оцінювача була навчена виключно на даних, згенерованих ШІ. Це дозволяє відмовитися від участі людини на етапі збору та анотації даних, що є важливим для автоматизації процесу.

Meta також представила додаткові інструменти ШІ, серед яких:

  • Оновлення моделі Segment Anything для покращення ідентифікації об’єктів на зображеннях.
  • Інструмент, що прискорює генерацію відповідей великими мовними моделями (LLM).
  • Нові набори даних для дослідження неорганічних матеріалів.

Конкуренти Meta також працюють у цьому напрямку. Наприклад, Google і Anthropic досліджують концепцію RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback), але на відміну від Meta, їх моделі поки що не доступні для загального користування.

Meta сподівається, що подальший розвиток цієї технології зробить ШІ більш незалежним та здатним до постійного самовдосконалення без втручання людини.

Додамо, у вересні регулятор конфіденційності Європейського Союзу оштрафував Meta на 91 мільйон євро (101,5 мільйона доларів) за ненавмисне збереження паролів деяких користувачів без захисту або шифрування.

Джерело фото: ua.depositphotos.com