Kevin TopolskyÜha rohkem teadusuuringuid käsitleb küsimust, kuidas allutada tehisintellekti mudeleid korduvale koolitusele, kasutades peamiselt selle tehnoloogia poolt genereeritud andmeid, mis viib järjest vastuolulisema sisu tekkimiseni. Mudelid, mis tuginevad loomingulisele tehisintellekti tööriistadele nagu “ChatGPT” programm, vajavad ulatuslikku andmekogumit.
See viib nähtusesse, mida kirjeldatakse “iseendasisseahvimisena”, kus tehisintellekt toitub iseendast, põhjustades mudelite kokkuvarisemist ja tööriistade tootmist mõttetu teabe näol, nagu hiljutine artikkel teadusajakirjas “Nature” paljastas.
“Rice” ja “Stanford” ülikoolide teadlased jõudsid sarnasele järeldusele uurides tehisintellekti mudeleid, mis genereerivad pilte nagu “Middleground” ja “Dali-Ai.” Andmete “tehisintellekti poolt loodud” mudelisse lisamine põhjustas mittevastavusi, mis sarnanesid haigusega “Hullu Lehma” sündroomile.”
Ettevõtted kasutavad sageli “sünteetilist andmestikku” oma programmide koolitamiseks selle kättesaadavuse, kättesaadavuse ja madalate kulude tõttu võrreldes inimeste loodud andmetega, nagu valdkonna eksperdid on rõhutanud.
Nagu “Hullu Lehma” haiguse kriis mõjutas oluliselt lihatootmist 1990ndatel, võib õitsva tehisintellekti valdkonna tulevik, mille väärtus ulatub miljarditesse dollaritesse, olla ohus, kui kontrollimatult areneb generatsioonide kaupa, viies võimaliku kokkuvarisemise sündroomini, mis mõjutab andmekvaliteeti ja mitmekesisust üle maailma.
“Uurides kompleksset suhet tehisintellekti koolituse ja andmekvaliteedi vahel”
Tehisintellekti (AI) koolitus mängib olulist rolli AI mudelite võimete kujundamisel. Kuigi eelnev artikkel tõstatas muret korduva koolituse mõju üle andmekvaliteedile, on selle probleemi mitmed aspektid, mis nõuavad täpsemat uurimist.
“Põhiküsimused:”
1. Kuidas mõjutab koolituse andmestiku kvaliteet AI mudelite jõudlust?
2. Millised on iseendasisseahvimise pikaajalised tagajärjed AI mudelitele?
3. Milliseid strateegiaid saab rakendada andmekvaliteedi küsimuste leevendamiseks AI koolituse ajal?
“Lisavaateid:”
Üks põhilisi väljakutseid AI koolitusega seotud on vajadus mitmekesiste ja esinduslike andmekogumite järele. Tagamaks, et koolitusandmed hõlmavad laia valikut stsenaariume ja äärmuslikke juhtumeid, on oluline ennetada eelarvamusi ja parandada AI mudelite vastupidavust.
Lisaks on oluline uurimisvaldkond uurimine loovtöövahendite ja koolitusandmete vahel. Kuigi tööriistade nagu “ChatGPT” võimalused on võimsad, võib nende liigne kasutamine andmete genereerimiseks viia ebatäpsuste ja mõttetu teabe püsimiseni AI süsteemides.
“Eelised ja puudused:”
Eelised:
– Efektiivne koolitus: AI koolitus sünteetilise andmestikuga võib olla kulutõhus ja aja kokkuhoiu.
– Skaleeritavus: Sünteetiline andmestik pakub võrreldes käsitsi loodud andmekogumitega skaleeritavuse eeliseid.
– Innovatsioon: AI koolitus kasutades arenenud tööriistu võib kaasa tuua innovatsiooni ja loovuse mudeli arendamises.
Puudused:
– Eelarvamused ja ebatäpsused: Sünteetiline andmestik ei pruugi alati täpselt esindada reaalmaailma stsenaariume, viies eelarvamusteni AI mudelites.
– Andmekvaliteedi probleemid: Liigne usaldus loomulike tehisintellekti tööriistade suhtes andmete loomisel võib kahjustada AI süsteemide kvaliteeti ja usaldusväärsust.
– Regulatiivsed mured: Sünteetilise andmestiku kasutamine kriitilistes rakendustes võib tekitada küsimusi regulatiivse ja eetilise dilemmadena andmete terviklikkuse ja läbipaistvuse osas.
“Seotud lingid:”
Nature
Rice Ülikool
Stanfordi Ülikool
