ليانغ وينفنغ يحدد القدرة على التعلم المستمر كنقطة ضعف في الذكاء الاصطناعي. كيف تحل DeepSeek هذه المشكلة؟
DeepSeek
ليانغ وينفنغ، رئيس DeepSeek، صرح بأن القدرة على التعلم المستمر للذكاء الاصطناعي هي نقطة ضعف رئيسية. تعمل الشركة على تطوير طرق لمعالجة هذه المشكلة، بما في ذلك خوارزميات الضبط الدقيق الفعالة وتكييف النماذج مع البيانات الجديدة دون إعادة التدريب من الصفر.
أشار ليانغ وينفنغ، الرئيس التنفيذي لشركة ديب سيك (DeepSeek)، إلى أن إحدى المشكلات الرئيسية في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة هي افتقارها إلى القدرة على التعلم المستمر. فعلى عكس البشر الذين يمتصون المعلومات الجديدة باستمرار، تظل معظم نماذج الذكاء الاصطناعي ثابتة بعد مرحلة التدريب ولا تستطيع التكيف مع البيانات الجديدة دون إعادة تدريب كاملة. تعمل ديب سيك على حل هذه المشكلة من خلال تطوير خوارزميات تسمح للنماذج بضبط دقيق فعال على البيانات الجديدة مع الاحتفاظ بالمعرفة المكتسبة سابقًا. ويشمل ذلك تقنيات التنظيم التي تمنع النسيان الكارثي، بالإضافة إلى حلول معمارية تسهل التعلم المتزايد. سيجعل هذا النهج أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر مرونة وأهمية على المدى الطويل، وهو أمر مهم بشكل خاص للمهام التي تتطلب تحديثات مستمرة للمعرفة، مثل تحليل خلاصات الأخبار أو المنشورات العلمية.
المصدر: DeepSeek (GNews) —
الأصلي