Algorithm design & data structure

🧠 روش جدید برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی

در دنیای هوش مصنوعی، روش‌های مختلفی برای آموزش و بهبود مدل‌ها وجود داره، ولی حالا یه روش تازه اومده که نگاه‌ها رو به خودش جلب کرده: Self-Adapting Language Models 🌀

قبل از اینکه بریم سراغ این روش جدید، بیایید یه مرور کوتاه روی روش‌های قبلی داشته باشیم 👇
1️⃣ Train
مدل از صفر ساخته می‌شه.
🔹 مزیت: کاملاً بنیادی و قابل کنترل
🔸 عیب: فوق‌العاده پرهزینه و زمان‌بر

2️⃣ Fine-tune
مدل از پیش‌ساخته با داده‌های انسانی دقیق‌تر می‌شه.
🔹 مزیت: تخصصی و کاربردی‌تر
🔸 عیب: وابسته به داده‌های برچسب‌خورده و پرهزینه انسانی

3️⃣ Prompt Engineering
مدل با دستورهای هوشمندانه هدایت می‌شه.
🔹 مزیت: سریع و بدون تغییر در خود مدل
🔸 عیب: موقتی و سطحی، چون مدل یاد نمی‌گیره

4️⃣ Agent Context Engineering (ACE)
مدل با استفاده از حافظه خارجی (مثلاً فایل‌ها، پایگاه داده یا ابزارهای جانبی) کار می‌کنه.
🔹 مزیت: قدرتمند و منعطف
🔸 عیب: یادگیری واقعی در درون مدل اتفاق نمی‌افته

✨ حالا می‌رسیم به Self-Adapting Language Models ✨
مدل خودش self-edit تولید می‌کنه؛ یعنی خودش تصمیم می‌گیره چه دادهٔ آموزشی مصنوعی باید ساخته بشه، چه تنظیماتی برای آموزش استفاده بشن، و چطوری وزن‌ها رو به‌روزرسانی کنه.
بعد اون self-edit رو به کار می‌بره و خودش رو بهبود می‌ده. بر اساس عملکرد بعد از به‌روزرسانی، به self-edit پاداش داده میشه و مدل یاد می‌گیره که در آینده self-editهای بهتری بسازه.

🧠 مزایا و چالش‌های SEAL (Self-Adapting Language Models)

✔️ مزایا:
مدل به‌صورت دائمی و خودکار پیشرفت می‌کنه 🚀
نیاز به داده و دخالت انسانی کمتر می‌شه 🤖
در مواجهه با وظایف یا اطلاعات جدید خودش رو تطبیق می‌ده 🔄
می‌تونه با روش‌های دیگه ترکیب بشه
یادگیری درون‌مدلی اتفاق می‌افته، بدون اتکا به ابزارهای خارجی

⚠️ چالش‌ها:
طراحی حلقهٔ یادگیری (self-edit و ارزیابی) پیچیده‌ست 🧩
هزینهٔ محاسباتی بالا برای ارزیابی هر تغییر
خطر فراموشی دانش قدیمی
امکان تولید self-editهای نادرست یا مضر
نیاز به نظارت، کنترل و بازگشت‌پذیری دقیق
در بعضی وظایف، تعیین پاداش یادگیری دشواره

لینک مقاله:
https://arxiv.org/pdf/2506.10943

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

👍3💯2

948 views20:49