W dzisiejszej cyfrowej erze dane online stały się nieocenionym zasobem dla różnych branż. Firmy technologiczne, takie jak Meta i Google, od dawna wykorzystują dane do ukierunkowanej reklamy online. Platformy streamingowe, takie jak Netflix i Spotify, polegają na danych, aby polecać spersonalizowane filmy i muzykę swoim użytkownikom. Nawet kandydaci polityczni zwracają się do danych, aby uzyskać wgląd w zachowania wyborców. Jednak stało się jasne, że cyfrowe dane odgrywają kluczową rolę w rozwoju sztucznej inteligencji (SI).
Jednym z kluczowych czynników decydujących o sukcesie systemów SI jest ilość danych, do których mają dostęp. Podobnie jak student staje się bardziej wykształcony czytając więcej książek, duże modele językowe—podstawę chatbotów—stają się bardziej precyzyjne i potężne, gdy są karmione większą ilością danych. Im więcej danych przetwarza system SI, tym bardziej precyzyjne i ludzkie stają się jego odpowiedzi.
Przyjrzyjmy się np. przełomowemu modelowi SI firmy OpenAI, znanemu jako GPT-3 (skrót od Generative Pre-trained Transformer 3), który został wydany w 2020 roku. GPT-3 został przeszkolony na setkach miliardów „tokenów”, które są w zasadzie słowami lub fragmentami słów. Ta ogromna ilość danych treningowych pozwoliła GPT-3 generować niesamowicie realistyczne i kontekstowo odpowiednie odpowiedzi.
Dane wykorzystywane do szkolenia dużych modeli językowych, takich jak GPT-3, pochodzą z różnych platform online. GPT-3 firmy OpenAI został przeszkolony na miliardach stron internetowych, książek i artykułów z Wikipedii zebranych z całego internetu. Jednak ważne jest zauważenie, że OpenAI nie udostępnił publicznie konkretnych danych, których użyto do szkolenia swoich najnowszych modeli.
FAQ:
Q: Jak dane przyczyniają się do mocy sztucznej inteligencji?
A: Sukces systemów SI w dużej mierze zależy od ilości danych, na których są szkoleni. Więcej danych oznacza bardziej precyzyjne i ludzkie odpowiedzi SI.
Q: Co to jest duży model językowy?
A: Duży model językowy to system, który może przetwarzać i generować język zbliżony do ludzkiego, analizując ogromne ilości danych tekstowych.
Q: Co to jest GPT-3?
A: GPT-3, skrót od Generative Pre-trained Transformer 3, to przełomowy model SI opracowany przez OpenAI. Ma zdolność generowania realistycznych i kontekstowo odpowiednich odpowiedzi.
Q: Jak został przeszkolony GPT-3?
A: GPT-3 został przeszkolony na setkach miliardów „tokenów”, czyli słów lub fragmentów słów, zebranych z różnych źródeł online, takich jak strony internetowe, książki i artykuły z Wikipedii.
Q: Czy OpenAI publicznie udostępnił konkretne dane użyte do szkolenia swoich najnowszych modeli?
A: Nie, OpenAI nie ujawnił publicznie konkretnych danych użytych do szkolenia swoich najnowszych modeli.
Źródła:
– OpenAI
– The New York Times
Wykorzystanie danych w rozwoju sztucznej inteligencji (SI) wykracza poza modele językowe, takie jak GPT-3. Cała branża SI w dużej mierze polega na danych do szkolenia i ulepszania algorytmów, co sprawia, że jest siłą napędową postępu w technologii.
Branża SI przechodzi szybki wzrost i transformację. Według firmy badawczej rynku Statista, globalny rynek SI ma osiągnąć wartość 190 miliardów dolarów do 2025 roku, a branże takie jak opieka zdrowotna, finanse, handel detaliczny i produkcja przyjmują technologie SI w celu zwiększenia efektywności i procesów podejmowania decyzji.
Jednym z głównych wyzwań, przed którymi stoi branża SI, jest dostępność i jakość danych. Systemy SI wymagają dużych i różnorodnych zbiorów danych do nauki wzorców i dokładnych prognoz. Jednak dostęp do wysokiej jakości danych może być trudny, szczególnie w przypadkach, gdzie dane są poufne lub chronione. Firmy muszą radzić sobie z problemami związanymi z prywatnością danych, bezpieczeństwem i etyką, aby zapewnić, że dane, których używają, są niezawodne i zgodne z regulacjami.
Kolejnym problemem związanym z wykorzystaniem danych w SI jest uprzedzenie. Algorytmy SI uczą się na danych, a jeśli same dane zawierają uprzedzenia lub odzwierciedlają uprzedzenia społeczne, algorytm może utrwalać te uprzedzenia i prowadzić do niesprawiedliwych rezultatów. Jest to temat zaniepokojenia i debaty w różnych dziedzinach, takich jak procesy rekrutacyjne, systemy sprawiedliwości karnej i algorytmy mediów społecznościowych.
Aby rozwiązać te problemy, coraz większy nacisk kładzie się na odpowiedni rozwój SI i zarządzanie danymi. Firmy wdrażają strategie, aby zapewnić przejrzystość, sprawiedliwość i odpowiedzialność swoich modeli SI. Opracowywane są ramy etyczne i wytyczne, aby kierować odpowiedzialnym wykorzystaniem SI i danych.
Dla dalszych informacji na temat branży SI, prognoz rynkowych i powiązanych problemów, można odwołać się do wiarygodnych źródeł, takich jak strona i publikacje OpenAI oraz artykuły z The New York Times.
Źródła:
– OpenAI
– The New York Times
The source of the article is from the blog mendozaextremo.com.ar