Az Mesterséges Intelligencia (AI) vállalatoknak kritikus kihívással kell szembenézniük a képzési adatok megszerzése során. A magas minőségű adatok hiánya arra kényszerítette őket, hogy a szintetikus adatok felhasználását is megfontolják lehetséges megoldásként. A szintetikus adatok olyan mesterségesen generált adatokra utalnak, amelyeket az AI modellek képzésére lehet felhasználni. Bár ez az új megközelítés ígéretesnek tűnik, hatékonysága és gyakorlati alkalmazhatósága még bizonytalan.
Szintetikus adatok egy egyszerű megoldást kínálnak a növekvő hiányra és a szerzői jogi problémákra, amelyek a képzési adatokkal kapcsolatosak. Az az ötlet, hogy ha az AI képes saját képzési adatait generálni, az enyhítené a hiány problémáját. Emellett megszüntethetné a szerzői jogokkal kapcsolatos aggodalmakat. Azonban, még a legnagyobb erőfeszítések ellenére is, mint amilyeneket az Anthropic, a Google és az OpenAI vállalatok tesznek, a minőségi szintetikus adatok létrehozása továbbra is nehezen elérhető marad.
Az AI modellek, amelyeket szintetikus adatokon alapulnak, különböző kihívásokkal néznek szembe. Jathan Sadowski, egy ausztrál AI kutató, a „Habsburg AI” kifejezéssel jellemezte ezeket a problémákat. Ez a kifejezés egy olyan rendszert jelöl, amely erősen támaszkodik más AI modellek kimeneteire, ami egy belterjesebb és torzult rendszerhez vezet. Hasonlóképpen, a Rice Egyetem Richard G. Baraniuk szerint ez a jelenség a „Model Autophagy Disorder” (MAD), ahol az AI modell összeomlik a belterjesedés többszöri generációja után.
Az ilyen kihívások kezelése érdekében olyan vállalatok, mint az OpenAI és az Anthropic, ellenőrző-rendszer bevezetésén dolgoznak. Ezekben a rendszerekben egyik AI modell generálja az adatokat, míg a másik ellenőrzi annak pontosságát. Az Anthropic különösen átláthatóan kezeli a szintetikus adatok használatát, irányelveket alkalmazva kétmodellrendszerének képzéséhez. Legújabb verziójuk, a Claude 3 belsőleg generált adatokon alapul.
Bár a szintetikus adatok koncepciója ígéretes, a jelenlegi kutatás ezen a területen messze van a konklúzív állapottól. A kutatók még mindig küzdenek az AI működésének megértésével, ami különösen bonyolulttá teszi a szintetikus adatokkal kapcsolatos kihívások megoldását. Ennek eredményeként hosszú időt és erőfeszítést vehet igénybe, mire életképes megoldást találnak.
Gyakran ismételt kérdések
1. Mi az a szintetikus adat?
Szintetikus adat mesterségesen generált adatokra utal, amelyek képzésre használhatók az AI modellek számára. Létrehozása a hagyományos képzési adatokkal kapcsolatos hiányosságok és minőségi problémák orvosolását szolgálja.
2. Milyen kihívásokkal jár a szintetikus adatok felhasználása az AI fejlesztésben?
Azok az AI modellek, amelyek kizárólag szintetikus adatokon alapulnak, szenvedhetnek olyan problémáktól, mint a „Habsburg AI” és a „Model Autophagy Disorder”. Ezek a terminusok olyan problémákat írnak le, ahol az AI rendszer belterjessé válik és torzulttá válik más AI modellek kimeneteinek túlzott támaszkodása miatt.
3. Hogyan kezelik az AI vállalatok a szintetikus adatok kihívásait?
Az OpenAI és az Anthropic vállalatok ellenőrző-rendszer implementálásán dolgoznak annak érdekében, hogy felülmúlják a szintetikus adatok kihívásait. Ezek a rendszerek több AI modellt alkalmaznak, ahol az egyik modell generálja a szintetikus adatokat, a másik modell pedig ellenőrzi annak pontosságát.
4. Mikor várható a szintetikus adat megoldása az AI fejlesztésben?
Tekintettel az AI bonyolultságára és a jelenlegi hiányosságokra az AI működésének megértésében, nehéz megjósolni, mikor érhetünk el egy életképes megoldást a szintetikus adatok területén. Jelentős időt és további kutatásokat igényelhet a meglévő kihívások legyőzése.
Forrás: example.com
The source of the article is from the blog cheap-sound.com