استخدامي المفضل لنماذج اللغة الكبيرة هو التعلم. الذكاء الاصطناعي يجعل التعلم سهل الوصول بشكل مذهل، لكن لا تزال هناك ثغرات في العملية. نير زيشرمان (@NirZicherman) قضى وقتا طويلا في التفكير في كيفية إغلاقها. نير هو الرئيس التنفيذي والمؤسس لشركة @oboelabs، وهي منصة يمكنها إعداد دورات لك عن كل شيء من فلسفة فيتغنشتاين إلى تاريخ الآيس كريم حسب الطلب. سابقا، شارك نير في تأسيس منصة البودكاست Anchor وكان نائب الرئيس ورئيس قسم الكتب الصوتية العالمية في @Spotify. استضفته إلى الذكاء الاصطناعي @every وأنا للحديث عما تعلمه باستخدام الذكاء الاصطناعي لتعلم أشياء جديدة بشكل فعال أثناء بناء الأوبوا. ندخل في: - لا تجعل المتعلم يقوم بالتعليم. يعتقد نير أنه رغم أن الرغبة في التعلم قد تكون استباقية، إلا أن عملية التعلم نفسها سلبية. تذكر المدرسة: كنا عادة نستمع مواد جديدة من خلال توصيلها لنا. نماذج اللغة الكبيرة العامة تنقل كل ذلك العمل غير المرئي للتدريس—الهيكلة، الإيقاع، الملخصات—على المتعلم، ولهذا السبب غالبا ما تشعر بعدم الرضا كأدوات تعليمية. - لماذا لا يستطيع عملاء الذكاء الاصطناعي إبقاؤك على المسار الصحيح حتى الآن. وفقا لنير، فإن تراجعي في دورة كارباثي—فقدان الدافع الكلاسيكي—هو علامة على مكاننا في تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي. لا يمكنهم بعد "قراءة الجو" كما يفعل المعلم الجيد. ولتحقيق ذلك، سيحتاجون إلى الاستقلالية لإعادة تقييم نهجهم وتعديل حدودهم—لكن منحهم هذا النوع من المرونة قد يفقد الاتساق الذي نعتمد عليه اليوم. - التعلم يحدث عبر الوسائط. يجادل نير بأننا نتعلم بشكل طبيعي من خلال مزيج من الصيغ — مقال هنا، موضوع على Reddit هناك، ربما شرح على يوتيوب — وأن الإخراج النصي الافتراضي لنماذج اللغة الكبيرة لا يعكس تلك الحقيقة. يقول إن منصة التعلم الجيدة يجب أن تتحمل عبء التربية، وتقرر أي صيغة تعرضها في أي وقت. - قلل الاحتكاك في البداية، وستكون قد ربحت نصف المعركة بالفعل. يعتقد نير أن أحد أكبر العوائق أمام التعلم هو الشعور بأن الموضوع مخيف جدا حتى لا يمكن البدء فيه. تشكل هذه التجربة الطريقة التي يتعامل بها مع تصميم الدورات: يجب أن تشعر عملية التعلم بأنها خفيفة وسهلة الوصول، مقسمة إلى خطوات صغيرة قابلة للتحقيق—دون التضحية بالعمق أو المعنى على طول الطريق. هذا فيلم لا بد من مشاهدته لأي شخص يستخدم نماذج اللغة الكبيرة للتعلم — ويتساءل لماذا لم يثبت بعد. شاهد أدناه! الطوابع الزمنية: المقدمة: 00:00:36 لماذا تحتاج إلى تطبيق مخصص لتعلم الذكاء الاصطناعي: 00:01:49 عملية التعلم أكثر سلبية مما قد تتخيل: 00:04:32 عرض حي لأوبوا لإنشاء دورة عن الفيلسوف لودفيغ فيتغنشتاين: 00:10:21 التعلم يعمل بشكل أفضل عندما يأتي بعدة صيغ: 00:16:52 حيث يقصر وكلاء الذكاء الاصطناعي حاليا في تجربة التعلم: 00:28:21 أهمية جعل التعلم يبدو في الوصول: 00:34:10 كيف يستخدم زيشرمان الأوبوا لتعلم الفيزياء الكمومية: 00:35:56 كيف تذكر الفضاءات التضمينية دان بميكانيكا الكم: 00:40:54