كشف دراسة جديدة عن تقييم شامل لقدرات نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models) مثل GPT-4 وBERT في ثلاثة مهام أساسية تتعلق بتحليل وسائل التواصل الاجتماعي، وذلك على مجموعة بيانات متعلقة بتويتر (X). هذه المهام تشمل:

1. **التحقق من المؤلفين (Social Media Authorship Verification)**: تم تقديم إطار عمل منهجي لأخذ عينات من استراتيجيات متنوعة لاختيار المستخدمين والمشاركات، كما تم تقييم قدرة النماذج على التعميم باستخدام تغريدات جديدة تم جمعها من يناير 2024 للتخفيف من تأثير بيانات "المشاهدين".

2. **توليد المشاركات (Social Media Post Generation)**: تم تقييم قدرة النماذج على إنتاج محتوى أصيل، بحيث يشبه أسلوب المستخدمين الفعلي، واستخدام مقاييس تقييم شاملة لهذه الغاية.

3. **استنتاج الخصائص (User Attribute Inference)**: تم تصنيف الوظائف والاهتمامات باستخدام تصنيفين موحدين، الأمر الذي ساعد على مقارنة أداء نماذج اللغة مع المعايير الموجودة سابقاً.

تسهم النتائج المستخلصة من هذه الدراسة في تقديم رؤى جديدة وتحديد مقاييس قابلة لإعادة الإنتاج فيما يتعلق بتحليل وسائل التواصل الاجتماعي المدعوم بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. بالنظر إلى التطورات السريعة في هذا المجال، فإن النتائج ستكون متاحة للاستخدام العام بمجرد نشر الدراسة.

ما رأيكم في تأثير هذه النماذج على تحليل المحتوى على وسائل التواصل الاجتماعي؟ شاركونا برأيكم في التعليقات!