Что стоит за успехом популярных генеративных моделей ИИ
Или почему данные – современное золото
Пора узнать о важнейшем факторе, определяющем успех или неудачу передовых моделей генеративного ИИ: о важнейших обучающих данных. Высококачественные данные, являющиеся жизненной силой ИИ, – это ключ к раскрытию их потенциала в создании человекоподобных текстов, изображений, аудио и видео.
© 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.