AutoScientist يفتح عصراً جديداً لتدريب نماذج الذكاء الصناعي
أعلنت شركة Adaption عن نظامها الجديد AutoScientist، الذي يهدف إلى أتمتة تدريب وتخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي عبر تعديل البيانات وأساليب التعلم تلقائياً لتحقيق أفضل أداء لمختلف القطاعات.
تفاصيل الخبر
كشفت Adaption Official Website عن إطلاق نظام AutoScientist، وهو حل جديد يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتخصيص النماذج بشكل تلقائي وفق احتياجات الشركات وحالات الاستخدام المختلفة.
- يقوم AutoScientist باختبار مجموعات متعددة من بيانات التدريب وإعدادات التعلم المختلفة.
- يستمر النظام في تعديل وتحسين النموذج حتى يصل إلى الهدف المطلوب من المستخدم.
- أظهرت الاختبارات الداخلية تفوق النظام بنسبة 35% مقارنة بالنماذج التي قام الخبراء بضبطها يدوياً.
- ارتفعت معدلات النجاح من 48% إلى 64% خلال التجارب.
- أثبتت النتائج فعاليتها عبر نماذج متعددة وأحجام بيانات متنوعة.
- شملت الاختبارات 8 قطاعات مختلفة مثل التمويل، القانون، والرعاية الطبية.
- يأتي هذا الإطلاق بعد مبادرة “Adaptive Data” التي قدمتها الشركة في فبراير لتحسين جودة البيانات المستخدمة في تدريب النماذج.
ويُعد المشروع امتداداً لرؤية الشركة التي تقودها Sara Hooker، نائبة رئيس الأبحاث السابقة في Cohere، والهادفة إلى جعل تطوير النماذج المتقدمة أكثر سهولة واعتماداً على الأتمتة.
الأهداف المستقبلية
تسعى Adaption من خلال AutoScientist إلى تقليل الحاجة إلى الخبرات النادرة في تدريب النماذج المتقدمة، وتشمل أهدافها المستقبلية:
- أتمتة عمليات تدريب وتخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي بالكامل.
- تمكين الشركات من بناء نماذج مخصصة دون الحاجة إلى فرق بحثية ضخمة.
- تحسين جودة الأداء في المجالات الحساسة مثل الطب والتمويل والقانون.
- تقليل الوقت والتكلفة المطلوبة لتطوير النماذج المتخصصة.
- توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي المخصص داخل المؤسسات الصغيرة والمتوسطة.
يعكس إطلاق AutoScientist توجهاً متسارعاً نحو أتمتة تطوير الذكاء الاصطناعي نفسه، وهو ما قد يفتح الباب أمام جيل جديد من النماذج المخصصة التي تستطيع الشركات الاعتماد عليها بسهولة أكبر وبتكاليف أقل خلال السنوات القادمة.
