التقط الصورة فالنتين أنتونوتشي.
يسعدنا أن نعلن عن تحديث هام لنموذج "Pangram Text"، وهو نموذجنا الرائد في مجال الكشف عن النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. أصبح بإمكان "Pangram Text" الآن الكشف عن النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي باللغات الإسبانية والفرنسية والإيطالية والبرتغالية والألمانية والروسية والصينية الماندرين، بنفس الدقة الرائدة في القطاع التي يتمتع بها عند الكشف عن النصوص المكتوبة باللغة الإنجليزية. ونحن بصدد طرح نموذجنا متعدد اللغات الجديد على الفور لحماية المنصات الإلكترونية من الرسائل غير المرغوب فيها التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
المقارنة المعيارية
من أجل اختبار دقة نموذجنا في اللغات غير الإنجليزية، نستخدم 3 مجموعات نصوص متعددة اللغات كبيرة ومتنوعة من مجالات مختلفة: التعليقات متعددة اللغات على موقع أمازون، ويكيبيديا، وXLSum (بي بي سي نيوز إنترناشونال).
بالنسبة للجانب البشري من الاختبار المعياري، نقوم بأخذ عينات عشوائية من الوثائق التي تجتاز مرشحات فحص الصحة. أما بالنسبة للجانب الخاص بالذكاء الاصطناعي من الاختبار المعياري، فنستخدم مزيجًا من GPT-3.5 و GPT-4 و GPT-4o. أولاً، نطلب من نموذج اللغة الكبير (LLM) تلخيص الوثيقة الأصلية، على سبيل المثال: «ما موضوع هذه المراجعة؟» ثم نطلب منه إنشاء مراجعة أو مقال أو خبر إخباري بناءً على هذا الملخص. إن إنشاء المعيار بهذه الطريقة يزيل احتمال وجود تشويش في التصنيف، فضلاً عن ضمان أن تكون توزيعات البيانات البشرية والبيانات الخاصة بالذكاء الاصطناعي متشابهة قدر الإمكان.
| اللغة | دقة تقييمات أمازون | دقة ويكيبيديا | XLSum (بي بي سي نيوز) الدقة |
|---|---|---|---|
| الإسبانية | 99.59% | 99.75% | 99.75% |
| الفرنسية | 98.84% | 99.33% | 98.50% |
| الإيطالية | غير متوفر | 99.82% | غير متوفر |
| الألمانية | 99.44% | 99.95% | غير متوفر |
| البرتغالية | غير متوفر | 99.83% | 99.70% |
| روسي | غير متوفر | 98.34% | 99.35% |
| الصينية | 99.70% | 99.54% | 98.10% |
الأسئلة الشائعة
- كيف قمت بتحديث النموذج ليدعم هذه اللغات؟
نظرًا لأن نموذجنا يعتمد على بنية مشابهة لتلك المستخدمة في نماذج اللغات الضخمة الحديثة، فإننا نلجأ إلى التدريب المسبق على نطاق واسع لضمان تدريب الهيكل الأساسي للنموذج على مجموعة نصوص متعددة اللغات ضخمة الحجم قبل القيام بضبط رأس الكشف القائم على الذكاء الاصطناعي. كما نستخدم أداة تقطيع النصوص التي تدعم العديد من اللغات، بما في ذلك الروسية والصينية.
- لماذا اخترت هذه اللغات بالتحديد؟
اخترنا اللغات التي تمثل غالبية اللغات المستخدمة على الإنترنت.
- ماذا يحدث إذا أرسلت نصًا بلغة غير مدعومة؟
نستخدم Amazon Comprehend لتحديد لغة النص المدخل. وإذا كانت اللغة غير مدعومة، فسنعرض "لغة غير مدعومة" كنتيجة للتنبؤ.
- هل سيتحسن النموذج بمرور الوقت؟
نعم، نتوقع إصدار تحديثات مستقبلية تتضمن تحسينات في الأداء بالنسبة للغات غير الإنجليزية، حيث نواصل توسيع قاعدة بياناتنا متعددة اللغات من خلال التعلم النشط.
- ماذا عن اللغات الأخرى؟
نخطط لدعم المزيد من اللغات في المستقبل. إذا كانت هناك لغة ترغب في أن نقدم الدعم لها، فيرجى إخبارنا بذلك!
اتصل بنا على info@pangram.com للحصول على مزيد من المعلومات حول الكشف عن المحتوى المزيف باستخدام الذكاء الاصطناعي متعدد اللغات.
برادلي باحث في مجال الذكاء الاصطناعي وخبير في تطوير منتجات التعلم العميق في القطاع الصناعي. وقد تولى مؤخرًا قيادة مجموعة أبحاث التعلم العميق في شركة «أبسكي» (Absci)، وهي شركة متخصصة في اكتشاف الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، وكان قبل ذلك عضوًا في الفريق الأساسي للرؤية الحاسوبية في نظام «تيسلا أوتوبيلوت» (Tesla Autopilot).
أثناء دراسته للدراسات العليا، ألف برادلي العديد من المنشورات البحثية في مجال التعلم العميق بالتعاون مع مختبر ستانفورد للرؤية. وهو حاصل على بكالوريوس في الفيزياء وماجستير في الذكاء الاصطناعي من جامعة ستانفورد. وبالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي، يهتم برادلي أيضًا بمجالي التعليم والفلسفة، كما أنه لاعب غولف شغوف.
مقالات ذات صلة
تقديم Pangram 3.2
تعرّفوا على Pangram 3.3!
نقدم لكم Pangram 3.0 المزود بخاصية الكشف عن المساعدة بالذكاء الاصطناعي
هل تعمل أدوات الكشف عن الذكاء الاصطناعي ضد GPT-5؟
ما هو جهاز "هيومانيزر"؟
التزام بانجرام بحماية خصوصية البيانات
لتلقي آخر أخبارنا
