
انهيار النموذج
انهيار النموذج هو ظاهرة في الذكاء الاصطناعي حيث يتدهور أداء النموذج المدرب مع مرور الوقت، خاصةً عند الاعتماد على البيانات الاصطناعية أو المولدة بواسطة الذكاء ال...
تاريخ نهاية المعرفة هو الوقت الذي يتوقف فيه نموذج الذكاء الاصطناعي عن تحديث بيانات تدريبه، مما يؤثر على الدقة والملاءمة.
تاريخ نهاية المعرفة هو النقطة الزمنية المحددة التي يتوقف عندها تحديث معلومات نموذج الذكاء الاصطناعي. هذا يعني أن أي بيانات أو أحداث أو تطورات تحدث بعد هذا التاريخ لن تكون مضمنة في بيانات تدريب النموذج. على سبيل المثال، إذا كان تاريخ نهاية المعرفة لنموذج ما هو أبريل 2023، فلن يحتوي على معلومات عن الأحداث التي وقعت بعد هذا التاريخ.
لدى نماذج الذكاء الاصطناعي تواريخ نهاية معرفة لأسباب عدة:
يشير مصطلح “الموعد النهائي لنموذج الذكاء الاصطناعي” عادة إلى آخر تاريخ يجب فيه الانتهاء من تطوير النموذج بما في ذلك مراحل التدريب والاختبار. هذا يختلف غالبًا عن تاريخ نهاية المعرفة، حيث يتعلق بجداول المشروع ومخرجاته.
تاريخ نهاية المعرفة لنموذج الذكاء الاصطناعي هو نفسه تاريخ نهاية المعرفة. ويمثل آخر نقطة تم خلالها تحديث بيانات التدريب. أي معلومات بعد هذا التاريخ ليست جزءًا من قاعدة معارف النموذج.
على غرار الموعد النهائي، قد يشير التاريخ النهائي لنموذج الذكاء الاصطناعي إلى تاريخ الانتهاء من المشروع. أحيانًا يُستخدم بالتبادل مع تاريخ نهاية المعرفة في بعض السياقات، لكنه غالبًا يتعلق بجداول المشروع.
يُستخدم هذا المصطلح غالبًا كمرادف لتاريخ نهاية المعرفة، ويعني آخر تاريخ تم فيه تدريب النموذج باستخدام بيانات محدثة.
يمكن أن يشير تاريخ الانتهاء لنموذج الذكاء الاصطناعي إما إلى تاريخ نهاية المعرفة أو إلى تاريخ إكمال المشروع، حسب السياق. وغالبًا ما يشير إلى نهاية مرحلة معينة في دورة حياة النموذج.
هذا تعبير آخر عن تاريخ نهاية المعرفة، ويمثل آخر نقطة زمنية تُعتبر فيها بيانات التدريب حديثة.
فيما يلي تواريخ نهاية المعرفة لبعض أشهر نماذج الذكاء الاصطناعي:
تاريخ نهاية المعرفة هو آخر نقطة زمنية تم فيها تحديث بيانات تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي. أي معلومات بعد هذا التاريخ غير مشمولة في قاعدة معارف النموذج.
تواريخ النهاية تساعد في إدارة إعداد البيانات، وضمان استقرار النموذج، والتحكم في موارد الحوسبة، والحفاظ على ضبط النسخ أثناء تطوير النماذج.
لا، الموعد النهائي يشير إلى تاريخ إنجاز المشروع، بينما تاريخ نهاية المعرفة يحدد نهاية تحديث البيانات المستخدمة في تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال: GPT-3.5 وGPT-4 من OpenAI (سبتمبر 2021)، Bard من Google (مايو 2023)، Claude من Anthropic (مارس 2023 لـClaude 1، يناير 2024 لـClaude 2)، وLLaMA من Meta (حوالي عام 2023 للإصدارات الأحدث).
ابدأ في بناء حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك على منصة FlowHunt بدون برمجة. احجز عرضًا توضيحيًا لترى كيف يمكنك إنشاء روبوتات دردشة وأتمتة سير العمل.
انهيار النموذج هو ظاهرة في الذكاء الاصطناعي حيث يتدهور أداء النموذج المدرب مع مرور الوقت، خاصةً عند الاعتماد على البيانات الاصطناعية أو المولدة بواسطة الذكاء ال...
استمع إلى مقابلة داريو أمودي على بودكاست ليكس فريدمان حيث يناقش قوانين تضخيم الذكاء الاصطناعي، وتوقعاته لوصول الذكاء الاصطناعي إلى مستوى الذكاء البشري بين عامي ...
اكتشف أهمية دقة واستقرار نماذج الذكاء الاصطناعي في التعلم الآلي. تعرف على تأثير هذه المقاييس على التطبيقات مثل كشف الاحتيال، التشخيص الطبي، والدردشة الآلية، واس...