🙆♀️إنجازات Felo AI الرائدة: دقة 91.2% في اختبار SimpleQA، رائدة في وضع معايير جديدة للبحث بالذكاء الاصطناعي
حققت Felo AI تقدمًا رائدًا في اختبار SimpleQA، حيث تتصدر مجال البحث بالذكاء الاصطناعي بدقة 91.2%. تعرف على كيفية تحسين تجربة البحث من خلال تقنيات مبتكرة مثل إعادة صياغة الاستعلامات عبر اللغات.
إعادة ابتكار محركات البحث الذكية بدقة لا مثيل لها
نحن متحمسون للإعلان عن أن Felo قد تجاوزت جميع المنافسين في أحدث أداء لها في اختبار معيار SimpleQA. تم تطوير SimpleQA بواسطة OpenAI، وهو اختبار رئيسي لتقييم دقة الحقائق في أسئلة الذكاء الاصطناعي. بفضل دقة مثيرة للإعجاب تبلغ **91.2%**، وضعت Felo Pro (الوضع السريع) معيارًا جديدًا لمحركات البحث الذكية، متجاوزة بشكل ملحوظ المنافسين مثل Perplexity وGemini.
اختبار معيار SimpleQA: حجر الزاوية لمحركات البحث الذكية
اختبار معيار SimpleQA تم تطويره بواسطة OpenAI، ويهدف إلى قياس فعالية أنظمة الذكاء الاصطناعي في استخدام بيانات الويب للإجابة على أسئلة الحقائق بشكل مختصر. على عكس مؤشرات البحث التقليدية، يركز SimpleQA على تقليل مشاكل الوهم في أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال التأكيد على دقة الحقائق وموثوقيتها - وهي تحديات طويلة الأمد في مجال الذكاء الاصطناعي. الأداء المتميز لـ Felo في هذا الاختبار يبرز التزامنا بتقديم حلول متقدمة لمحركات البحث الذكية.
طريقة الاختبار: إطار تقييم صارم
اعتمدت Felo في تقييمها لاختبار معيار SimpleQA إطارًا موحدًا لضمان العدالة والشفافية. تشمل هذه الطريقة الخطوات التالية:
- السؤال: تقديم الأسئلة من مجموعة بيانات SimpleQA مباشرة إلى Felo.
- توليد الإجابات: استخدام Felo Pro (الوضع السريع) لتوليد الإجابات.
تم إجراء جميع الاختبارات باستخدام نفس مجموعة الأسئلة ومعايير التقييم، والتي تم تعريفها في بروتوكول SimpleQA الأصلي، لضمان مقارنة عادلة بين جميع المشاركين.
نتائج الاختبار: Felo تحقق دقة رائدة في الصناعة
تسلط نتائج اختبار معيار SimpleQA الضوء على ريادة Felo في مجال البحث الذكي:
لقد قمنا بفتح مصدر نتائج اختبار Felo، يمكنك زيارة هنا لمعرفة المزيد من التفاصيل.
ما الذي يميز Felo؟
تعود الأداء المتميز لـ Felo في اختبار معيار SimpleQA إلى هيكلها وتصميمها المبتكر، وتشمل النقاط الرئيسية المختلفة:
- إعادة صياغة الاستعلامات عبر اللغات المتقدمة تتمكن Felo من تحليل الاستعلامات الأصلية بذكاء إلى استعلامات فرعية أكثر تفصيلًا، وحتى اختيار البيئة اللغوية الأنسب لاسترجاع المعلومات بناءً على أسئلة المستخدم، حيث تم تحسين هذه الاستعلامات الفرعية لاسترجاع المعلومات من محركات البحث التقليدية وأنظمة RAG. وهذا يمكّن Felo من الحصول على المزيد من الصفحات ذات الصلة.
- تقنية الفهرسة المختلطة تعتمد Felo على تقنية البحث المختلط بين الكلمات الرئيسية والمعاني، من خلال تطبيق ضغط دلالي مدرك للنموذج على محتوى الصفحات، حيث تحتفظ Felo بكثافة الحقائق الأساسية مع إزالة الضوضاء غير ذات الصلة. وهذا يضمن أن LLM (النماذج اللغوية الكبيرة) تتلقى فقط المعلومات الأكثر صلة وعالية الجودة.
- التركيز على التدريب على الاسترجاع على عكس محركات البحث العامة، قامت Felo بتعديل نماذج الترتيب خصيصًا للتعامل مع الطريقة الفريدة التي تعالج بها النماذج اللغوية الكبيرة المعلومات، حيث طورت 7 نماذج LLM خاصة بها، مما يوفر نتائج بحث أكثر دقة وملاءمة للسياق.