في الشهر الماضي كنت زهقان وبتجول في صفحة OpenLedger وشفت مهمة تقييم نموذج. قالوا إنه لازم على المصدقين يقييموا مجموعة من النتائج بناءً على جودة الردود، وكافؤا على الجودة$OPEN. قلت لنفسي، هذا مجرد ضغط على الماوس، فقررت أشارك. أول مجموعة من العينات خلتني أعلق لعشر دقايق. المهمة أعطتني مخرجات نموذج أسئلة وأجوبة طبية وطلبوا مني أحكم "إذا كانت دقيقة وغير مضللة". من الوهلة الأولى، الجواب كان يبدو تمام، لكن لما رجعت أبحث في مصادر البيانات اللي اقتبسها، اكتشفت إن البيانات هذي كانت دليل قديم من ثلاث سنين. بعض الاقتراحات تم نسفها من النسخة الجديدة. ترددت فترة طويلة، وفي النهاية أعطيت تقييم منخفض والسبب كان الإشارة لمعلومات قديمة.

بعد التقديم، طلب النظام مني كتابة بيان للتعليل. فملأت بكل صدق الروابط التي وجدتها وعملية المقارنة التي قمت بها. بعد يومين وصلت المكافأة، ليست كثيرة، لكنني حصلت أيضًا على تقرير ملاحظات يوضح أن هذا النموذج لاحقًا عدّل أوزان البيانات بناءً على آراء عدة مُقيمين. تم وسم تقييمي المنخفض بأنّه «رأي عالي الثقة» وقد أثّر مباشرة في التعديل الدقيق الثاني للنموذج.

هذه التجربة غيّرت نظرتي كثيرًا إلى وحدة RLHF في OpenLedger. في السابق كنت أظن أن ردود فعل البشر هي فقط عمل تطوعي مجاني لفائدة جهة المشروع. لكن آليتها هذه تجعل آراء المُقيمين أيضًا تُسجّل على السلسلة. من اقترح ماذا، وهل تم تعديل النموذج، وأين تم التعديل—كل شيء يمكن تتبعه. أنت لست تعمل لصالح شخص آخر؛ أنت تشارك في إشراف علني على جودة النماذج. والأهم أن كل مرة تقدم فيها ملاحظات بجدية ستترك سجلًا، ويمكنك لاحقًا استخدامها لإثبات مساهمتك في هذا النموذج.

قد يسأل أحدهم: لماذا تقضي كل هذا الوقت كي تربح بضعة مبالغ قليلة؟ يا أخي، الحساب ليس هكذا. خلال هذه العملية تعلمت أمرين: أولًا، لمعرفة ما إذا كان نموذج ما موثوقًا، لا تكتفِ بمشاهدة مدى جمال كلامه. يجب أن تتحقق من مصادر بياناته وتوقيتها/حداثتها. ثانيًا، الشيء الذي يمكنه فعلًا أن يؤثر في مسار النموذج ليس شخصًا يضغط كل شيء بتقييمات عشوائية وهو لا يركز، بل من يكون حريصًا على التفاصيل ويكتب شرحًا دقيقًا.

كنت أيضًا أحب تقليد الآخرين. عندما كان الناس يصرخون بأن نموذج ذكاء اصطناعي معيّن رائع، كنت أستخدمه على الفور… والنتيجة أنني وقعت في فخ عدة مرات. الآن أستخدم OpenLedger للتحقق، مما يجبرني على تفكيك منطق كل طبقة داخل النموذج. صحيح أن هذا مرهق، لكنه عملي وموثوق. الآن، أهم ما أملكه في الأساس هو البيتكوين والإيثيريوم، لكن كل أسبوع أخصص عدة ساعات على OpenLedger لاستلام مهمة تقييم أو اثنتين. ليس من أجل المكافآت الصغيرة المتفرقة فقط، بل لأبقى حساسًا لجودة النماذج.

بعدما حصلت عليها، لم أبع. احتفظت بها كوثيقة مشاركة. مستقبلًا، عندما أواجه اقتراحات لنماذج جيدة، أخطط لاستخدام هذه النقاط للتصويت. يا رفاق، تذكروا: في هذه الصناعة، الأسهل هو أن تردد «رائع» خلف الجميع، والأصعب أن تجلس وتفحص الأدلة واحدة تلو الأخرى. @OpenLedger قدّم لك أداة لفحص الأدلة، هل تستخدمها أم لا فهذا قرارك#OpenLedger