Что стоит за успехом популярных генеративных моделей ИИ
Или почему данные - современное золото/imgs/2023/12/09/15/6265177/61cf51ffcd3ec4dbd0114f84a1c7a2d2f5c12ed1.png)
© Ferra.ru / Kandinsky 3
В центре внимания обозревателя HackerNoon - ChatGPT-4, новейшая жемчужина в сфере генеративного ИИ, созданная на основе огромного набора данных объемом ~13 триллионов слов, в котором органично сочетаются текст и код.
Обучающие данные играют огромную роль в формировании точности, согласованности, полноты, актуальности и своевременности моделей генеративного ИИ. Но остерегаться стоит последствий некачественных данных - предвзятость, неточные прогнозы, этические проблемы и нестабильность модели.
В поиске качественных данных помогают специализированные торговые площадки, так называемые веб-скребки, тщательная маркировка данных, изобретательных методов дополнения или использования собственных данных (если мы говорим о крупных компаниях).
При этом критически важно ответственно относиться к данным для обеспечения эффективности, надежности и этической чистоты следующей волны прорывов в области генеративного ИИ.