V današnji digitalni dobi so se spletni podatki postali neprecenljiv vir za različne industrije. Tehnološka podjetja, kot sta Meta in Google, že dolgo uporabljajo podatke za ciljno spletno oglaševanje. Pretakanje platform, kot sta Netflix in Spotify, se zanašata na podatke za priporočanje prilagojenih filmov in glasbe svojim uporabnikom. Tudi politični kandidati so se obrnili na podatke, da bi dobili vpogled v vedenje volivcev. Vendar pa je postalo očitno, da digitalni podatki igrajo ključno vlogo pri razvoju umetne inteligence (AI).
Eden od ključnih dejavnikov, ki določajo uspeh sistemov AI, je količina podatkov, do katerih imajo dostop. Kot študent postane bolj izobražen z branjem več knjig, postanejo veliki jezikovni modeli – hrbtenica klepetalnic – bolj natančni in močnejši, ko jim dajejo več podatkov. Več podatkov, ki jih obdeluje sistem AI, bolj natančni postanejo njegovi odgovori in bolj podobni človeku.
Vzemimo za primer revolucionarni model AI podjetja OpenAI, znan kot GPT-3 (kratica za Generative Pre-trained Transformer 3), ki je bil izdan leta 2020. GPT-3 je bil usposobljen na stotine milijard “žetonov”, ki so bistveno besede ali kosi besed. Ta ogromna količina usposabljanja je omogočila GPT-3, da je ustvarjal neverjetno realne in kontekstualno ustrezne odgovore.
Podatki, uporabljeni za usposabljanje velikih jezikovnih modelov, kot je GPT-3, izvirajo iz različnih spletnih platform. GPT-3 podjetja OpenAI je bil usposobljen na milijarde spletnih strani, knjig in člankov na Wikipediji, zbranih z interneta. Pomembno pa je omeniti, da OpenAI ni javno delil specifičnih podatkov, ki jih je uporabil za usposabljanje svojih nedavnih modelov.
Pogosta vprašanja:
Q: Kako podatki vplivajo na moč umetne inteligence?
A: Uspeh sistemov AI močno temelji na količini podatkov, na katerih so usposobljeni. Več podatkov pomeni bolj natančne in bolj človeške odgovore sistema AI.
Q: Kaj je velik jezikovni model?
A: Velik jezikovni model je sistem, ki lahko obdeluje in ustvarja človeku podoben jezik z analizo obsežnih količin besedilnih podatkov.
Q: Kaj je GPT-3?
A: GPT-3, kratica za Generative Pre-trained Transformer 3, je revolucionarni model AI, razvit s strani OpenAI. Ima sposobnost ustvarjanja realnih in kontekstualno ustreznih odgovorov.
Q: Kako je bil usposobljen GPT-3?
A: GPT-3 je bil usposobljen na stotine milijard “žetonov”, ki so besede ali kosi besed, zbrani iz različnih spletnih virov, kot so spletne strani, knjige in članki na Wikipediji.
Q: Ali je OpenAI javno delil specifične podatke, uporabljene za usposabljanje njihovih nedavnih modelov?
A: Ne, OpenAI ni javno razkril specifičnih podatkov, ki so jih uporabili za usposabljanje njihovih nedavnih modelov.
Vir:
– OpenAI
– The New York Times
Uporaba podatkov pri razvoju umetne inteligence (AI) sega onkraj lezikovnih modelov, kot je GPT-3. Celotna AI industrija močno zanaša na podatke za usposabljanje in izboljšanje algoritmov, kar jo dela gonilno silo napredka v tehnologiji.
AI industrija doživlja hitro rast in preobrazbo. Po podatkih raziskovalne družbe Statista naj bi globalni trg za AI do leta 2025 dosegel 190 milijard dolarjev, pri čemer industrije, kot so zdravstvo, finance, trgovina in proizvodnja, sprejemajo tehnologije AI za izboljšanje učinkovitosti in procesov odločanja.
Eden glavnih izzivov, s katerim se sooča AI industrija, je razpoložljivost in kakovost podatkov. Sistemi AI zahtevajo velike in raznolike nizi podatkov, da se naučijo vzorcev in pravilnih napovedi. Vendar pa lahko dostop do visokokakovostnih podatkov predstavlja težavo, še posebej v primerih, ko so podatki občutljivi ali zaščiteni. Podjetja se morajo spoprijeti z vprašanji, povezanimi z zasebnostjo podatkov, varnostjo in etiko, da zagotovijo, da so podatki, ki jih uporabljajo, zanesljivi in skladni z zakonodajo.
Druga težava, povezana z uporabo podatkov v AI, je pristranskost. Algoritmi AI se učijo iz podatkov, in če podatki sami vsebujejo pristranskosti ali odražajo družbene pristranskosti, lahko algoritem ohranja te pristranskosti in vodi do neuravnovešenih rezultatov. To je bilo predmet skrbi in razprav v različnih domenah, kot so procesi zaposlovanja, sodniški sistemi in algoritmi družbenih medijev.
Za obravnavanje teh vprašanj je vse večji poudarek na razvoju odgovorne umetne inteligence in upravljanju podatkov. Podjetja uvajajo strategije za zagotovitev preglednosti, pravičnosti in odgovornosti v svojih AI modelih. Razvijajo se etični okviri in smernice za vodenje odgovorne uporabe AI in podatkov.
Za več informacij o AI industriji, napovedih trga in povezanih vprašanjih se lahko obrnete na ugledne vire, kot so spletna mesta in publikacije OpenAI, kot tudi novičarske članke iz virov, kot je New York Times.
Vir:
– OpenAI
– The New York Times
[vpogled v video posnetek](https://www.youtube.com/watch?v=3K-vJlVMi5A)
The source of the article is from the blog shakirabrasil.info