המודל החדש של IBM עוזר לבינה המלאכותית לעקוב אחרי פרטים
- IBM הציגה את PD‑SSM, מודל חדש שמייעל את מעקב הרצפים והסקה שלב‑אחר‑שלב; הוא הביס מודלים קיימים במבחנים תיאורטיים ומעשיים ויוטמע במודלי Granite‑4.
- מניית IBM מדורגת בקונצנזוס קנייה מתונה (8 קנייה, 5 החזק, 1 מכירה), ומחיר היעד הממוצע 300.58 דולר למניה מצביע על תמחור קרוב לשווי הוגן.
טכנולוגיית הטרנספורמר, שבה משתמשים מודלי השפה הגדולים של היום, שינתה באופן דרמטי את מה שהבינה המלאכותית מסוגלת לעשות. מודלים אלה מעבדים קטעי טקסט ארוכים בבת אחת. זה עוזר להם להבין הקשר במהירות. עם זאת, לטרנספורמרים קשה במשימות שדורשות הסקה שלב‑אחר‑שלב או מעקב אחר פרטים לאורך זמן. כדי להתמודד עם זה, חוקרים החלו לשלב טרנספורמרים עם גישות ישנות ומדודות יותר, ששומרות מידע תוך כדי תנועה, בדומה לאופן שבו בני אדם עוקבים אחרי פרטים בשיחה. מעניין שענקית הטכנולוגיה IBM (IBM) חשפה לאחרונה אחד מהפתרונות המבטיחים ביותר.
למעשה, מודל חדש בשם PD‑SSM מארגן מחדש את האופן שבו מודלי מרחב מצב (SSM) מאחסנים מידע, כך שהם יכולים לעקוב אחרי רצפים בדיוק, בלי לאבד מהירות. בניסויים, PD‑SSM ביצע טוב בהרבה ממודלים קיימים במשימות שדורשות לזכור ולעדכן מידע לאורך זמן, כולל חיזוי מה יבוא בהמשך באירועים מהעולם האמיתי שמסודרים לפי זמן.
כדאי לציין שהממצאים הללו מחזירים דיונים משנות ה‑50, כשהבלשן נועם חומסקי תיאר שבעיות מסוימות דורשות “מעקב מצבים” שלב‑אחר‑שלב. בנוסף, מבחנים בסיסיים, כגון בדיקה אם רצף של אחדים ואפסים מסתכם למספר זוגי או אי‑זוגי, משמשים לחשיפת חולשות במערכות בינה מלאכותית, וטרנספורמרים לעיתים נכשלים כשהרצף מתארך מספיק. המודל של IBM לא רק הצליח במבחנים הקשים האלה, אלא גם עבד היטב במשימות מעשיות כמו ניתוח פעימות לב. לכן IBM מתכננת לשלב את טכנולוגיית PD‑SSM במודלי Granite‑4 שלה.
האם IBM היא קנייה, מכירה או החזק?
פונים לוול סטריט: למניית IBM יש דירוג הקונצנזוס של האנליסטים – קנייה מתונה, המבוסס על שמונה המלצות קנייה, חמש המלצות החזק, והמלצת מכירה אחת שניתנו בשלושת החודשים האחרונים, כפי שמוצג בגרף למטה. יתרה מזו, ה מחיר היעד הממוצע של IBM בסך 300.58 דולר למניה מרמז שהמניה נסחרת קרוב לשווי הוגן.
