){kind=link}
الباحثون Apple لقد طورت نظام ذكاء اصطناعي يسمى ReALM (الدقة المرجعية كنمذجة اللغة)، والذي يهدف إلى تحسين جذري في الطريقة التي يفهم بها المساعدون الصوتيون الأوامر ويستجيبون لها.
في ورقة بحثية Apple يصف إطارًا جديدًا لكيفية معالجة نماذج اللغة الكبيرة لمشكلة دقة المرجع، والذي يتضمن فك رموز المراجع الغامضة للكائنات التي تظهر على الشاشة، بالإضافة إلى فهم سياق المحادثة والخلفية. ونتيجة لذلك، يمكن أن يؤدي ReALM إلى تفاعل أكثر سهولة وطبيعية مع الأجهزة.
يعد التعرف على المراجع جزءًا مهمًا من فهم اللغة الطبيعية، مما يسمح للمستخدمين باستخدام الضمائر والمراجع غير المباشرة الأخرى في المحادثة دون ارتباك. بالنسبة للمساعدين الرقميين، كانت هذه القدرة تاريخيًا تحديًا كبيرًا، وكانت محدودة بالحاجة إلى تفسير مجموعة واسعة من الإشارات اللفظية والمعلومات المرئية. نظام ReALM من Apple يهدف إلى حل هذه المشكلة عن طريق تحويل العملية المعقدة للتعرف على المرجع إلى مهمة نمذجة لغة خالصة. وبهذه الطريقة، يمكنه فهم الإشارات إلى العناصر المرئية المعروضة على الشاشة ودمج هذا الفهم في تدفق المحادثة.
يقوم ReALM بإعادة بناء البنية المرئية للشاشة باستخدام تمثيلات نصية. يتضمن ذلك تحليل كائنات الشاشة وترتيبها لإنشاء تنسيق نص يعكس محتوى الشاشة وبنيتها. الباحثون Apple وجدت أن هذه الإستراتيجية، جنبًا إلى جنب مع الضبط الخاص لنماذج اللغة لمشكلات الدقة القياسية، تتفوق بشكل كبير على الأساليب التقليدية، بما في ذلك قدرات GPT-4 الخاصة بـ OpenAI.
يمكن لـ ReALM تمكين المستخدمين من التفاعل بشكل أكثر فعالية مع المساعدين الرقميين بناءً على ما يتم عرضه حاليًا على الشاشة، دون الحاجة إلى تعليمات دقيقة ومفصلة. وهذا يمكن أن يجعل المساعدين الصوتيين أكثر فائدة في مواقف مختلفة، مثل مساعدة السائقين على التنقل في أنظمة المعلومات والترفيه أثناء القيادة أو مساعدة المستخدمين ذوي الإعاقة من خلال توفير وسائل أسهل وأكثر دقة للتفاعل غير المباشر.
Apple وقد نشر بالفعل العديد من الأوراق البحثية في مجال الذكاء الاصطناعي. وفي الشهر الماضي، كشفت الشركة عن طريقة جديدة لتعلم نماذج لغوية كبيرة تدمج المعلومات النصية والمرئية بسلاسة. من المتوقع ان Apple ستقدم عددًا من ميزات الذكاء الاصطناعي في مؤتمر WWDC في يونيو.
اقرأ أيضا: