الذكاء الاصطناعي٧ نوفمبر ٢٠٢٦
تقارير: نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية تحتوي على طبقة دعاية رقيقة
ضبطت Nous Research نموذج Alibaba المفتوح Qwen3.8-27B لإنتاج Arete-27B، بنسخة تقول إنها أقل ترديدًا للدعاية الرسمية الصينية. وتقول الشركة إن التدريب على ٥٣ مليون رمز خفّض نسبة الإجابات الدعائية من ٢٢٪ إلى ٠٫٩٪. وعلى اختبارها الداخلي Hermes Bench، سجل النموذج ٦٥٫٦٠٪ مقابل ٦٥٫٧٧٪ للنسخة الأصلية، بما يشير إلى بقاء القدرات العامة قريبة. وأتاحت Nous أوزان النموذج وبيانات الاختبار والتدريب بترخيص Apache 2.0.
الحقائق الأساسية
استخدمت Nous التدريب الدقيق الخاضع للإشراف على نحو ٥٣ مليون رمز، من دون تعزيز بالتعلم أو تحسين للتفضيلات.
«Nous trained Qwen3.8-27B with supervised fine-tuning on about 53 million tokens over two epochs, without reinforcement learning or preference optimization.»
عرض المصدر ←هبطت نسبة الإجابات الدعائية في Arete-27B إلى ٠٫٩٪، وبلغت دقته الواقعية ٢٫٩٨ من ٥.
«Arete-27B scores 2.98 on factual accuracy, and the share of propagandistic answers drops to 0.9 percent.»
عرض المصدر ←أوزان النموذج وبيانات الاختبار والتدريب متاحة بترخيص Apache 2.0 على Hugging Face.
«The weights, test dataset, and training data for Arete-27B are available under an Apache 2.0 license on Hugging Face.»
عرض المصدر ←
المصادر
شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح
صحّح هذا الخبر