تجمعات الطيور لتحسين ملخّصات الذكاء الاصطناعي ^{CEFR B1}

ابتكر فريق بقيادة أنس باري وبمشاركة بينشو هوانغ إطاراً خوارزميّاً في جامعة نيويورك يعمل كخطوة معالجة مسبقة لنماذج اللغة الكبيرة. الهدف هو تزويد نماذج اللغة بإدخال أكثر إيجازاً وتمثيلاً حتى يكون الملخّص النهائي أقرب إلى مادة المصدر.

أولاً، تُنقّح كل جملة بالحفاظ على الأسماء والأفعال والصفات ودمج العبارات متعددة الكلمات، ثم تُحوَّل إلى متجه رقمي يجمع ميزات معجمية ودلالية وموضوعية. تُمنح الجمل درجات بناءً على مركزيتها في المستند وأهميتها داخل الأقسام وتوافقها مع الملخّص، كما تُعطى أقسام مثل المقدمة والنتائج والخاتمة تعزيزاً رقميّاً.

ثانياً، يطبّق الإطار مبادئ التماسك والمحاذاة والتباعد من تجمعات الطيور لتجميع الجمل المماثلة وظهور قادة داخل كل مجموعة. يُختار من كل تجمع الجمل الأعلى تقييماً لتقليل التكرار مع الحفاظ على التغطية العلمية، ثم تُمرّر الجمل إلى نموذج اللغة الكبير ليولد ملخّصاً متسقاً. اختبر الباحثون النهج عملياً ووجدوا تحسيناً في الدقة الواقعية مقارنةً باستخدام النماذج دون هذا الإطار، لكنهم لاحظوا أنه لا يقضي نهائياً على الهلوسات.