الذكاء الاصطناعي٢ نوفمبر ٢٠٢٦
أسترا تتيح قراءة وكتابة الأوزان لتحسين نموذج كوين
في تجربة مبكرة، استخدم GPT-6 Astra قراءة أوزان نموذج Qwen3.5-0.8B وتعديلها لتحسين أدائه في الرياضيات، من دون استخدام التدرّجات. حدّد خللًا ارتبط بحلقات في الاستدلال، ثم أصلح ٠٫٠١٦٪ من الأوزان؛ فارتفعت نتيجة النموذج في MATH-500 من ٧٫٩٪ إلى ٤٨٫١٪، وتحسّن أداؤه في اتباع التعليمات ثلاثة أضعاف. ويقول ناشرو التجربة إن التصحيح نفسه عمّم أثره على اتباع التعليمات.
الحقائق الأساسية
عدّل Astra نسبة ٠٫٠١٦٪ من أوزان Qwen3.5-0.8B من دون استخدام التدرّجات.
«and fixes this by natively editing 0.016% of the weights.»
عرض المصدر ←ارتفعت نتيجة النموذج في MATH-500 من ٧٫٩٪ إلى ٤٨٫١٪، وزاد أداؤه في IFEval ثلاثة أضعاف.
«With the same sampling settings, this weight correction raises MATH-500 from 7.9% to 48.1% and generalizes out of the box to instruction following, raising IFEval by 3x.»
عرض المصدر ←
المصادر
شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح
صحّح هذا الخبر