Исследователи из Массачусетского технологического института представили прорывную систему искусственного интеллекта SEAL, способную самостоятельно улучшать свои алгоритмы путем генерации обучающих данных.
G. Ostrov
Команда ученых из Массачусетского технологического института совершила значительный прорыв в области машинного обучения, создав систему SEAL (Self-Adapting Language Models) — искусственный интеллект, который способен самостоятельно генерировать данные для собственного обучения и совершенствования.
Принципы работы технологии SEAL
Основная концепция SEAL заключается в отходе от традиционного подхода обучения на необработанных текстовых данных. Вместо этого система получает возможность самостоятельно обрабатывать и структурировать информацию для более эффективного усвоения. Разработчики проводят аналогию с процессом обучения студентов: вместо механического заучивания лекционного материала эффективнее создавать структурированные конспекты, визуальные схемы и собственные комментарии.
Механизм функционирования системы
Процесс самообучения SEAL состоит из трех ключевых этапов:
Первый этап: Система анализирует новый контекст и создает «самоисправления» — структурированные версии исходных данных с подобранными настройками и инструкциями для дальнейшего обучения.
Второй этап: На основе созданных инструкций модель проходит дополнительное обучение и тестирование. Если самоисправления приводят к улучшению результатов, они интегрируются в следующие циклы для генерации новых инструкций.
Третий этап: Через итеративный процесс проб и ошибок система не только повышает свою эффективность, но и совершенствует механизмы самоулучшения.
Практические результаты тестирования
Эффективность технологии была продемонстрирована на задачах, требующих абстрактного мышления. Базовая модель Llama-3.2-1B, изначально неспособная решить ни одной тестовой задачи, после применения методологии SEAL достигла успешности в 72,5% тестов.
Значение для будущего ИИ
Ценность подобных технологий выходит за рамки простого увеличения вычислительной мощности искусственного интеллекта. Особую важность приобретает более рациональное использование обучающих данных, которые становятся все более дефицитным ресурсом. По прогнозам аналитиков Epoch AI, в период между 2026 и 2032 годами человечество может столкнуться с исчерпанием данных для обучения нейронных сетей. Системы типа SEAL представляют собой одно из потенциальных решений этой критической проблемы.
Официальный сайт MIT: https://www.mit.edu
В случае каких-либо проблем напишите нам, мы поможем быстро и качественно!