Meta je objavila lansiranje nekoliko novih AI modela razvijenih u njenoj istraživačkoj diviziji, uključujući revolucionarni alat poznat kao „Self-Taught Evaluator“. Ovaj inovativni AI model ima potencijal da značajno smanji ljudsku intervenciju u razvoju AI sistema.
Šta je Self-Taught Evaluator?
Uvođenje Self-Taught Evaluatora dolazi nakon istraživačkog rada Meta iz avgusta koji je istakao kako ovaj model koristi tehniku „lanca mišljenja,“ sličnu onoj koju koriste najnoviji modeli OpenAI-a. Ovaj pristup poboljšava pouzdanost i tačnost donošenja odluka od strane AI-a razlažući složene probleme na manje, logične korake. Kao rezultat toga, evaluator pokazuje poboljšane performanse na izazovnim zadacima u kodiranju, matematici i nauci.
Trening sa podacima generisanim od strane AI-a
Ono što izdvaja Meta-in Self-Taught Evaluator je njegov proces obuke, koji se oslanja isključivo na podatke generisane od strane AI-a. Eliminisanjem ljudske intervencije tokom ove faze, Meta pruža uvid u budućnost u kojoj AI može autonomno da procjeni i uči iz svojih grešaka bez potrebe za ljudskim nadzorom. Ova inovacija može da otvori put za razvoj autonomnih AI agenata sposobnih za obavljanje širokog spektra zadataka nezavisno.
Smanjenje potrebe za ljudskom povratnom informacijom
Pojava samoprocjenjivačkih modela takođe bi mogla eliminisati potrebu za Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Ova tradicionalna metoda je često skupa i zahtjeva specijalizovanu ljudsku pomoć za tačno označavanje podataka i verifikaciju složenih odgovora. Korišćenjem AI-a za procjenu AI-a, Meta ima za cilj da pojednostavi ovaj proces i poboljša efikasnost AI sistema.
Stručni uvidi o napretku u AI-u
Džejson Veston, jedan od vodećih istraživača uključenih u ovaj projekat, izrazio je optimizam u vezi sa budućnošću AI-a: „Kako AI nastavlja da se razvija i postaje sve super-čovekolikiji, očekujemo da će postati sve bolji u proveravanju svog rada, na kraju nadmašujući sposobnosti prosečnog čoveka.“
Naglasio je takođe važnost samoprocenjivanja u postizanju super-čovekolikog nivoa AI-a.
Konkurentski pejzaž u razvoju AI-a
Iako Meta prednjači u napretku samoprocjenjujućeg AI-a, druge kompanije kao što su Google i Anthropic takođe su istraživale koncept Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF). Međutim, za razliku od Mete, ove kompanije obično ne objavljuju svoje modele za javnu upotrebu, što omogućava Meti da zadrži konkurentsku prednost u otvorenom AI pejzažu.
Dodatni AI alati iz Mete
Pored Self-Taught Evaluatora, Meta je takođe predstavila nekoliko drugih AI alata, uključujući ažuriranu verziju svog modela za identifikaciju slika Segment Anything i alat dizajniran za poboljšanje vremena odziva velikih jezičkih modela (LLM). Pored toga, Meta je objavila skupove podataka koji pomažu u otkrivanju novih anorganskih materijala, pokazujući svoju posvećenost napretku AI tehnologije u različitim sektorima.
Novi AI inovacije Mete predstavljaju značajan korak naprijed u potrazi za stvaranjem visoko autonomnih i samoprocesuirajućih AI sistema. Uvođenjem Self-Taught Evaluatora i drugih savremenih alata, Meta postavlja temelje za novu generaciju AI digitalnih asistenata koji mogu obavljati složene zadatke uz minimalnu ljudsku intervenciju. Pratite IT mixer dok Meta nastavlja da oblikuje budućnost AI tehnologije i redefiniše mogućnosti mašinskog učenja.
