ChatGPT kabi mashhur generativ sun’iy idrok tizimlarining asosini tashkil etuvchi “katta til modellari” (LLM) ulkan hajmdagi ma’lumotlardan bilimlarni umumlashtirish va ajratib olish qobiliyati bilan tanilgan. Ammo ularning imkoniyatlari ma’lumot olishdan ancha kengroq bo‘lib
chiqdi
. London Universitet kollejidan doktori Ken Luo boshchiligida olib borilgan yangi tadqiqotga ko‘ra, bu modellar ma’lumotlarni sintez qilish va kelajakda o‘tkaziladigan tajriba natijalarini oldindan aytib berishga qobiliyatiga ega.
“
Ilmiy taraqqiyot ko‘pincha sinov va xatolarga bog‘liq bo‘ladi, bu esa sezilarli darajada vaqt va resurs sarflashni taqozo etadi. Hatto tajribali olimlar ham muhim qonuniyatlarni e’tibordan chetda qoldirishi mumkin. Bizning tadqiqotimiz shuni ko‘rsatmoqdaki, LLM bu kabi qonuniyatlarni aniqlashga va tajriba natijalarini yuqori aniqlik bilan bashorat qilishga qodir
”, — dedi doktor Luo.
Til modellarining imkoniyatlarini tekshirish maqsadida mutaxassislar BrainBench nomli vositani ishlab chiqdi. U neyrofan sohasidagi ilmiy maqolalarga oid bir juft annotatsiyani o‘z ichiga olgan. Ulardan birida tadqiqotlarning to‘g‘ri natijalari aks ettirilgan, ikkinchisida esa xuddi shunday ma’lumotlar berilgan bo‘lsa-da, xulosalar atay noto‘g‘ri qilib o‘zgartirilgan.
Tajribada 15 ta LLM va 171 nafar neyrofanlar sohasidagi mutaxassis ishtirok etdi. Ularning vazifasi ikkita annotatsiyadan qaysi biri haqiqiy ma’lumotlarni o‘z ichiga olganini aniqlashdan iborat edi. Natijalar hayratlanarli bo‘ldi: sun’iy idrok modellari o‘rtacha 81 foiz aniqlikni ko‘rsatgan bo‘lsa, mutaxassislar buni faqat 63 foiz hollarda uddalay oldi. Hatto eng tajribali mutaxassislar orasida ham aniqlik darajasi pastroq – 66 foizni tashkil etdi.
Modellar o‘z bashorati to‘g‘riligiga bo‘lgan ishonchini ham namoyish etdi: modelning ishonchi qanchalik yuqori bo‘lsa, uning bashoratlari shunchalik ko‘p holatlarda to‘g‘ri chiqdi. Bu natija olimlar va puxta sozlangan LLM o‘rtasidagi hamkorlik istiqbollarini ochadi.
Tadqiqotchilar ochiq Mistral til modelini neyrologiya sohasidagi ma’lumotlarga moslashtirdi. BrainGPT deb nomlangan yangi sun’iy idrok natijalarni 86 foiz aniqlikda yaxshiladi. Bu ko‘rsatkich hatto eng mukammal universal til modellarining natijalaridan ham yuqori.
“
Yaqin kelajakda olimlar tajribalarni maksimal samaradorlik bilan rejalashtirish uchun sun’iy idrokdan foydalanishi mumkin bo‘ladi. Tadqiqotimiz neyrologiyaga qaratilgan bo‘lsa-da, yondashuvning o‘zi universal va fanning barcha sohalarida qo‘llash mumkin
”, — dedi tadqiqot bosh muallifi, professor Bredli Lav.
U natijalarning ahamiyatini ham alohida ta’kidladi: “
Bashoratlarning yuqori aniqligi fan asosan oldindan aytib bo‘ladigan qonuniyatlarga asoslanganini ko‘rsatmoqda. Bu esa shunday savol tug‘diradi: zamonaviy ilmiy yondashuv yetarlicha innovatsionmi?
”
Doktor Luo jamoasi kelgusida olimlarni qo‘llab-quvvatlash uchun sun’iy intellekt vositalarini rivojlantirishni rejalashtirmoqda.
Mavzuga oid yangiliklar