Tekoälyn koulutusstrategioiden kehitys
Epoch AI -ryhmän tutkimukset ovat osoittaneet tulevan haasteen teknologiayrityksille hankkia julkisesti saatavilla olevaa koulutussisältöä kehittyvien tekoäly (AI) kielimallien käyttöön. Nykyisen kehityksen mukaan julkisesti tuotettu sisältö tulee ennustetusti riittämättömäksi koulutustarkoituksiin seuraavan vuosikymmenen aikana. Tämä mahdollinen niukkuus saa aikaan muutoksen tekoälyn kehityksessä.
Ihmisten tuottamat tekstit ovat nopeasti jäämässä jälkeen kasvavien AI-mallien tietovaatimusten suhteen, jotka hyödyntävät biljoonia sanoja koulutuksessaan. Ihmisten syöttönopeuden jäädessä jälkeen uuden alkuperäisen ihmissisällön varannot ovat vähenemässä, mikä johtaa merkittävään muutokseen tekoälyn koulutusmenetelmissä.
Uusien opetusmateriaalien etsintä tekoälyä varten
AI-yhteisö kohtaa kaventuvan polun koulutusmaisemalleen. Mahdollisia ratkaisuja ovat yksityistiedon käyttö, kuten henkilökohtaiset viestit, tai synteettisen datan generointi itse AI-järjestelmien toimesta. Kuitenkin molemmat vaihtoehdot sisältävät merkittäviä haittoja. Yksityistiedon käyttö nostaa esiin yksityisyyshuolia ja käyttäjien epäröintiä jakaa henkilökohtaisia viestejään AI-koulutusta varten. Toisaalta luottaminen synteettiseen dataan voi aiheuttaa niin kutsutun ”mallin romahtamisen”, jossa AI voi vahvistaa omia virheitään ja ennakkoluulojaan ilman monipuolista, ihmisten tuottamaa dataa, josta oppia.
Haasteen mittaluokka on osoitettu pelkästään tekstidatan valtavalla määrällä, jota kieli mallit tällä hetkellä hyödyntävät, kuten Llama 3, joka koulutettiin 15 triljoonalla tokenilla. Aikakautena, jolloin suuret järjestelmät kuten ChatGPT imevät yhä suurempia ihmissisältömääriä vahvistaakseen kykyjään, vaihtoehtoisia reittejä on harkittava.
Tietojen metsästys: Uusi resurssitaistelu?
Ihmisten tuottaman sisällön säilyttäessä tärkeytensä tekoälyn koulutuksessa ”laatudatan” lähteet kuten Reddit, Wikipedia, uutissivustot ja kirjasivustot saattavat tulla erittäin halutuiksi. Wikimedia-säätiön johtaja Selena Deckelmann on verrannut tilannetta kilpailuksi ”luonnonvaroista”, kun data nousee arvokkaaksi omaisuudeksi tekoälyn kehityksen alalla. OpenAI:n toimitusjohtaja Sam Altman on myös korostanut laadukkaan datan välttämättömyyttä kyseenalaistaen sen tehokkuuden, että luotetaan pelkästään synteettiseen dataan parantaakseen AI-malleja. Teknologia-ala seisoo nyt monimutkaisen tehtävän edessä kehittää kestävämpiä ja innovatiivisempia koulutuskäytäntöjä tekoälyn kukoistavalla alalla.
Keskeiset haasteet ja kiistakysymykset tekoälyn koulutuksessa rajallisella sisällöllä
Yksi keskeisistä haasteista tekoäly-kielemalleissa, jotka kohtaavat sisällön niukkuuden koulutuksessa, on varmistaa monipuolinen ja puolueeton aineisto. Ihmisen kieli on äärimmäisen vaihtelevaa ja hienovaraista, ja mallien tarvitsee altistua laajalle kirjoitetulle tekstillle ymmärtääkseen ja toistaakseen tämän monimutkaisuuden tehokkaasti. Ilman pääsyä monipuoliseen valikoimaan ihmisperäistä dataa on todellinen riski luoda malleja, jotka pitävät yllä jopa vääristymiä ja vahvistavat niitä siinä datassa, josta ne on koulutettu.
Toinen kiistakysymys liittyy yksityistiedon käyttöön tekoälyn koulutuksessa. Yksittäisen henkilön henkilökohtaisia viestejä ilman suostumusta käytettäessä on merkittäviä eettisiä ja yksityisyyshuolia. Tämä asettaa teknologiayritykset ei ainoastaan vastakkain yksityisyysaktivistien kanssa, vaan saattaa myös johtaa julkisiin vastalauseisiin ja oikeudellisiin haasteisiin, mikä lisää datan hankinnan monimutkaisuutta tekoälyn koulutusta varten.
Tietoratkaisujen hyödyt ja haitat tekoälykielemallien koulutuksessa
Hyödyt:
– Korkealaatuisten ja monipuolisten datojoukkojen käyttö voi johtaa tarkempiin ja luotettavampiin kielimalleihin.
– Innovatiiviset ratkaisut synteettisen datan tuottamisessa voisivat tarjota loputtoman lähteen koulutusmateriaalia, kiertäen mahdollista datan niukkuusongelmaa.
– Vaihtoehtoisten tietolähteiden ja koulutusmenetelmien tutkiminen voi innostaa teknologisia ja metodologisia edistysaskeleita tekoälyn tutkimus- ja kehitysalalla.
Haitat:
– Yksityistiedon käyttö voi vaarantaa käyttäjien yksityisyyden ja luottamuksen, mikä voi johtaa sosiaalisiin ja oikeudellisiin seuraamuksiin.
– Synteettisen datan yli-relianssi voi johtaa mallin romahtamiseen, jossa tekoälymalli vahvistaa omia virheitään tuottaen ennakkoluuloisia tai epäjohdonmukaisia tuloksia.
– Laadukkaan datan niukkuus voi johtaa kovenevaan kilpailuun teknologiayritysten kesken, mikä voi mahdollisesti johtaa monopolistiseen käyttäytymiseen ja lisääntyneisiin esteisiin pienempien toimijoiden pääsyssä alalle.
Luotettavan tiedon saamiseksi datavetoisista teknologiatrendeistä, tekoälykehityksestä ja niihin liittyvistä aiheista, voit vierailla seuraavilla virallisilla verkkotunnuksilla:
– Google AI
– Facebook AI -tutkimus
– IBM-tutkimus
– OpenAI
Nämä kuuluvat johtaviin alustoihin tekoälyn tutkimuksessa ja kehityksessä, jotka osallistuvat akateemiseen ja käytännön tekoälyn kenttään.
The source of the article is from the blog bitperfect.pe