Meta poszerza horyzonty sztucznej inteligencji dzięki "Self-Taught Evaluator": mniej pracy dla ludzi, więcej dla maszyn

Meta ogłosiła nowy model sztucznej inteligencji "Self-Taught Evaluator", który może autonomicznie oceniać i trenować inne modele sztucznej inteligencji.

Co wiadomo

Innowacja ta ma na celu obniżenie kosztów i przyspieszenie rozwoju sztucznej inteligencji poprzez wyeliminowanie potrzeby ludzkiego wkładu wymaganego w metodzie "Reinforcement Learning with Human Feedback" (RLAIF).

Self-Taught Evaluator wykorzystuje technikę "łańcucha rozumowania", aby rozbić złożone zadania na prostsze kroki, poprawiając dokładność odpowiedzi w dziedzinach takich jak nauki ścisłe, programowanie i matematyka. Model został wyszkolony wyłącznie na danych wygenerowanych przez sztuczną inteligencję, a według badacza Jasona Westona, w przyszłości sztuczna inteligencja będzie w stanie sprawdzić swoje wyniki lepiej niż przeciętny człowiek.

Rozwój ten może znacznie zmniejszyć zaangażowanie człowieka w różnych dziedzinach, przybliżając nas do przyszłości, w której sztuczna inteligencja będzie w pełni autonomiczna.

Źródło: The Times of India