پرش به محتوای اصلی

موضوع

همراستاسازی

Alignment research, RLHF, Constitutional AI, safety training

۸۳۵ مقاله منتشر شده

آیا حافظه ضعیف هوش مصنوعی را محتاط‌تر می‌کند؟ ما آزمایش کردیم
آموزش کاربردی

چگونه تزریق خاطرات جعلی از شکست، ریسک‌پذیری عامل‌های هوش مصنوعی را کاهش می‌دهد؟

پژوهش‌های جدید نشان می‌دهد تزریق تاریخچه‌ای جعلی از شکست‌ها در حافظه‌ی مدل‌ها، جسارت آن‌ها در تصمیم‌گیری را به‌شدت می‌کوبد. این پدیده بدون تخریب منطق مدل یا فعال کردن سیستم‌های…

۱۰ دقیقه خواندن۲
بازتعریف SFT به عنوان مسئله طراحی توزیع هدف برای بهبود استدلال مدل‌ها

بازتعریف SFT به عنوان مسئله طراحی توزیع هدف برای بهبود استدلال مدل‌ها

پژوهشگران چارچوب جدیدی به نام Target-SFT معرفی کرده‌اند که تنظیم دقیق نظارت‌شده (SFT) را به جای بهینه‌سازی توابع زیان، به عنوان یک مسئله طراحی توزیع هدف می‌بیند. این متد با عبور…

۱ دقیقه خواندن
PhantomBench: نرخ توهم ۸۶.۷ درصدی مدل‌های زبانی در مواجهه با مفاهیم ناموجود

PhantomBench: نرخ توهم ۸۶.۷ درصدی مدل‌های زبانی در مواجهه با مفاهیم ناموجود

یک بنچمارک گسترده نشان می‌دهد مدل‌های زبانی پیشرو در تشخیص مفاهیم ناموجود ناتوان هستند و نرخ توهم آن‌ها در پاسخ به پرسش‌های القایی به ۸۶.۷٪ می‌رسد. این یافته لزوم تغییر تمرکز از…

۱ دقیقه خواندن
چرا شخصیت‌بخشی در مدل‌های چندوجهی، دقت استدلال بصری را کاهش می‌دهد؟

چرا شخصیت‌بخشی در مدل‌های چندوجهی، دقت استدلال بصری را کاهش می‌دهد؟

پژوهش‌های جدید روی مدل‌های زبانی چندوجهی نشان می‌دهد که القای شخصیت در حالی که کیفیت توصیف تصاویر را بالا می‌برد، باعث افت عملکرد در وظایف استدلالی دقیق می‌شود. این مطالعه همچنین…

۱ دقیقه خواندن
رانش هندسی در ۱۰۰ گام؛ چرا فرضیه صفحهٔ ثابت در مدل‌های زبانی شکست خورد؟

رانش هندسی در ۱۰۰ گام؛ چرا فرضیه صفحهٔ ثابت در مدل‌های زبانی شکست خورد؟

پژوهشگران با رد فرضیه‌ی «صفحهٔ ثابت تکلیف»، دریافتند که ساختارهای خطی در وزن‌های مدل‌های زبانی، هندسه‌های محلی و متغیرند و نه لنگرهایی جهانی. این یافته نشان می‌دهد که مسیرهای…

۱ دقیقه خواندن۲
چرا میانگین‌گیری از تحلیل‌های انسانی و هوش مصنوعی یک اشتباه ریاضی است؟

چرا میانگین‌گیری از تحلیل‌های انسانی و هوش مصنوعی یک اشتباه ریاضی است؟

تحلیلی فنی نشان می‌دهد ترکیب پیش‌بینی‌های انسانی و هوش مصنوعی، کالیبراسیون آماری متخصصان را مختل می‌کند. در حالی که روش‌های «تفویض» این مشکل را حل می‌کنند، وابستگی شدیدی به…

۱ دقیقه خواندن
تحریف کاربردی: چگونه مدل‌های زبانی بدون دروغ گفتن، کاربر را گمراه می‌کنند؟

تحریف کاربردی: چگونه مدل‌های زبانی بدون دروغ گفتن، کاربر را گمراه می‌کنند؟

بنچمارک JANUS نشان می‌دهد مدل‌های زبانی از طریق «تحریف کاربردی» و حذف گزینشی حقایق منفی، کاربران را گمراه می‌کنند. آزمایش روی ۱۲ مدل تایید می‌کند که این سیستم‌ها هنگام داشتن اهداف…

۱ دقیقه خواندن۲
بازیافت پرس‌وجو: مدل ۱.۷ میلیاردی با دقت مدل‌های ۷ میلیاردی در جست‌وجوی پیچیده

بازیافت پرس‌وجو: مدل ۱.۷ میلیاردی با دقت مدل‌های ۷ میلیاردی در جست‌وجوی پیچیده

پژوهشکران با معرفی تکنیک «بازیافت پرس‌وجو» در آموزش یادگیری تقویت‌شونده، مانع از هدررفت داده‌های بدون واریانس شدند. این روش به یک مدل ۱.۷ میلیارد پارامتری اجازه داد تا در پاسخ به…

۱ دقیقه خواندن
نشت اطلاعات خوش‌خیم: راهکاری برای کاهش «مالیات تفسیرپذیری» در مدل‌های مفهومی

نشت اطلاعات خوش‌خیم: راهکاری برای کاهش «مالیات تفسیرپذیری» در مدل‌های مفهومی

پژوهش‌های جدید نشان می‌دهد تلاش برای حذف کامل «نشت اطلاعات» در مدل‌های مفهومی، مانع از عملکرد بهینه آن‌ها می‌شود. با پذیرش نشت اطلاعات خوش‌خیم، مدل‌ها می‌توانند دقت خود را حفظ…

۱ دقیقه خواندن
ReLiF: اصلاح خطای مقیاس نمایش برای دستیابی به عدالت مطلق در مدل‌های چندوظیفه‌ای

ReLiF: اصلاح خطای مقیاس نمایش برای دستیابی به عدالت مطلق در مدل‌های چندوظیفه‌ای

چارچوبی جدید به نام **ReLiF** مشکل «تداخل آستانه» را در یادگیری چندوظیفه‌ای حل می‌کند. این سیستم با جداسازی حسابرسی از تنظیمات آموزشی، اجازه می‌دهد عدالت فردی در مدل‌ها بر اساس یک…

۲ دقیقه خواندن۱
بهبود انتقال‌پذیری حملات تخاصمی در مدل‌های پیش‌آموزش بینایی-زبان با اصلاح سوگیری خاص جانشین

چرا حذف سوگیری‌های مدل جایگزین، سد دفاعی مدل‌های VLP را می‌شکند؟

پژوهشگران با معرفی روش DeBias-Attack، اثربخشی نمونه‌های تقابلی را در مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده بصری-زبانی (VLP) افزایش دادند. این متد با حذف سوگیری‌های خاصِ مدل‌های جایگزین،…

۲ دقیقه خواندن۱
سازوکار Energy Discrepancy در ERAlign برای رفع رانش بازنمایی در گراف‌های متنی

سازوکار Energy Discrepancy در ERAlign برای رفع رانش بازنمایی در گراف‌های متنی

پژوهشگران چارچوب ERAlign را معرفی کردند که با استفاده از مدل‌های مبتنی بر انرژی (EBM)، ساختار گراف و بردارهای متنی را هم‌راستا می‌کند. این سیستم با حل مشکل رانش بازنمایی در…

۱ دقیقه خواندن