كيفية الحصول على إجابات أفضل على ChatGPT: طريقة البقشيش المضمونة
حاليا شات جي بي تي وقد برز كمعيار لتنوعه وقدرته على التعلم. ومن الخطأ أن يستخدمه الكثيرون كأداة بحث بدلاً من Google: فهو لم يتم إنشاؤه لهذا الغرض والنتائج مرئية. ومع ذلك، يبدو أن من الأفضل إنتاج استجابات برنامج الدردشة الآلية مقابل رسوم. هذا صحيح، مع إكرامية (مثل تلك التي نقدمها لنادل المطعم).
ChatGPT والنصائح الافتراضية: طريقة رائعة حقًا لتعلم الذكاء الاصطناعي من الواقع
كما نعلم جيدًا، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي تحب GPT-4 ، الذي يعتمد عليه ChatGPT، تعلم من كمية هائلة من بيانات التدريب poco هائل. هذه البيانات، بطريقة ما، جعلت الشات بوت يتصرف كنادل، تحسين إجاباتهم إذا تم إعطاؤهم نصيحة.
ظهرت الفرضية (والإثبات) القائلة بأن المعلومات الافتراضية يمكن أن تؤثر على أداء ChatGPT عن طريق الصدفة تقريبًا، ولكنها سرعان ما اكتسبت مصداقية من خلال التجارب التي أجراها عدد قليل من المستخدمين الفضوليين. واحدة من هذه، ثيا فوجل، بدأ كاختبار بسيط، تقديم نصيحة افتراضية لـ ChatGPT وملاحظة تحسن في الإجابات من حيث الطول والتفصيل.
اقرأ أيضا: سوف يذهب ChatGPT إلى أبعد من ذلك مع GPT-6 وGPT-7. OpenAI تكشف عن خطط للمستقبل
وفي وقت لاحق، المستخدمين الآخرين، مثل ابرام جاكسون، كرر التجربة، مما يؤكد حدوث تحسن مماثل في أداء ChatGPT. لمعرفة المزيد، قام فوغل بتنظيم تجربة أكثر رسمية. لقد سأل ChatGPT نفس الأسئلة في عدة جولات، تختلف عرض نصيحة: لا شيء، 20 دولارًا و 200 دولارًا. وأظهرت النتائج زيادة متناسبة في طول الردود بالنسبة إلى مبلغ الإكرامية الموعودة.
تثير هذه الظاهرة أسئلة مثيرة للاهتمام حول آليات التعلم في ChatGPT وقدرتها على ذلك التكيف مع المحفزات الخارجية، حتى لو كانت ذات طبيعة غير ملموسة مثل النصائح الافتراضية. إن احتمال أن يكون الذكاء الاصطناعي قد تعلم مفهوم البقشيش وتأثيره على السلوك البشري من مصادر مثل المنتديات والمناقشات عبر الإنترنت يفتح آفاقًا جديدة بشأن المعرفة والخبرة. تكييف النماذج اللغوية.
وعلى الرغم من الاهتمام الذي أثير، لم تقدم OpenAI تفسيرات رسمية بخصوص هذا السلوك. يقترح المتخصصون في الصناعة، في محاولة لتقديم تفسير، أن الذكاء الاصطناعي قد يعكس ببساطة السلوكيات والاتجاهات التي لوحظت عند تحليل مجموعات كبيرة من البيانات عبر الإنترنت. وهذا يسلط الضوء على قدرة ChatGPT على "التعلم" والتكيف بطرق قد لا تكون ضمن سيطرة المطورين بشكل كامل.
