Verbalized Sampling: طريقة الأوامر الجديدة لنتائج أفضل بجملة واحدة
جملة واحدة تكشف أسرار الإبداع.. كيف تغلب باحثون على قيود الذكاء الاصطناعي؟
كشف فريق من الباحثين في جامعات أمريكية مرموقة عن طريقة بسيطة بشكل لافت للنظر، لديها القدرة على إطلاق العنان للإمكانيات الإبداعية الكامنة في نماذج الذكاء الاصطناعي، وحل مشكلة الإجابات المتكررة والمحدودة التي طالما واجهت المستخدمين.
في هذا الإطار، توصلت الدراسة المشتركة بين جامعات نورث إيسترن وستانفورد ووست فيرجينيا، إلى أن إضافة جملة واحدة فقط إلى أوامر المستخدم (Prompts) تدفع نماذج مثل GPT-4 وClaude إلى تقديم استجابات أكثر تنوعًا وعمقًا، وتشبه إلى حد بعيد طريقة التفكير البشري.
مشكلة الإجابات «الآمنة»
لفهم أهمية هذا الاكتشاف، لا بد من معرفة أن نماذج الذكاء الاصطناعي، على الرغم من قدراتها الهائلة، تميل أحيانًا إلى الوقوع في فخ يعرف باسم «انهيار النمط» (Mode Collapse). هذه الظاهرة تجعل النموذج يفضل تقديم الإجابات الأكثر شيوعًا أو «الأمان»، وهي نتيجة مباشرة لعمليات التدريب التي تعتمد على التفضيلات البشرية، حيث يميل الناس غالبًا إلى تقييم الإجابات المألوفة على أنها الأفضل.
ونتيجة لذلك، قد تتلقى قصصًا بأحداث متشابهة، أو نصوصًا بأسلوب متكرر، لأن النموذج يتجنب الخوض في الاحتمالات الأقل شيوعًا، ولكنه لا يزال على دراية بها.
حل بكلمات بسيطة
يقدم الباحثون حلاً عمليًا لا يتطلب إعادة تدريب النماذج المعقدة، بل يعتمد على تعديل بسيط في طريقة توجيه السؤال. الطريقة، التي تحمل اسم «Verbalized Sampling»، تعتمد على إضافة هذه الجملة إلى أي طلب:
«Generate 5 responses with their corresponding probabilities, sampled from the full distribution.»
وترجمتها: «أنشئ 5 استجابات مع الاحتمالات الخاصة بكل منها، مأخوذة من التوزيع الكامل للبيانات.»
عندما يتلقى النموذج هذا الأمر، فإنه لا يقدم الإجابة الأكثر احتمالاً فحسب، بل يستعرض مجموعة من الإجابات المحتملة الأخرى مع نسبة احتمال كل منها. وهذا الأسلوب يدفعه إلى استكشاف قاعدة معارفه الواسعة، والوصول إلى الأفكار الكامنة التي كانت ستبقى مخفية في الظروف العادية.
نتائج عملية في مجالات متعددة
أظهرت الاختبارات التي أجراها الفريق البحثي تحسنًا ملحوظًا في الأداء عبر عدة استخدامات. على سبيل المثال، في مجال الكتابة الإبداعية، ارتفعت درجات التنوع في القصص المولدة بنسبة تصل إلى 2.1 مرة مقارنة بالأوامر التقليدية.
فقد أشار التقرير إلى أن طلبًا مثل «بدون كلمة وداع» كان ينتج قصصًا نمطية عن الانفصال العاطفي، ولكن باستخدام الطريقة الجديدة، تنوعت النتائج لتشمل أحداثًا كونية، ورسائل بريد إلكتروني صامتة، وحتى توقف الموسيقى في منتصف رقصة.
من ناحية أخرى، أثبتت الطريقة فعاليتها في محاكاة الحوارات الإنسانية، وتوليد أسئلة وأجوبة أكثر واقعية، وإنشاء بيانات اصطناعية متنوعة تصلح لتدريب نماذج أخرى، الأمر الذي أسهم في تحسين أدائها في معايير الرياضيات التنافسية.
ميزة إضافية للنماذج المتقدمة
أفاد الباحثون بأن هذه الطريقة تعمل بشكل أفضل مع النماذج اللغوية الأكبر حجمًا. فقد سجلت نماذج مثل GPT-4.1 و Claude-4 استفادة أقوى مقارنة بنظيراتها الأصغر، وهذا يدل على أن الأسلوب الجديد يساعد في إطلاق المزيد من القدرات الكامنة في الأنظمة الأكثر تطورًا.
خلاصة القول، يمثل هذا الاكتشاف حلاً بسيطًا وفعالاً لمشكلة عميقة في سلوك نماذج الذكاء الاصطناعي. إنه يفتح الباب أمام المستخدمين والمطورين للحصول على إجابات أكثر ثراءً وإبداعًا، وكل ذلك يبدأ بتغيير بسيط في طريقة طرح السؤال.
