Svarbiausių Aspektų, Pabrėžtų Pramonės Ekspertų, Apie Didelius Kalbų Modelius, Mokymo
Pažangos dirbtinio intelekto srityje, ypač didelių kalbų modelių (DKM), pabrėžė būtinybę turėti aukštos kokybės, tinkamą ir įvairią duomenų rinkinį. Ekspertai pabrėžia, kad duomenų kokybė yra esminė tikslioms dirbtinio intelekto taikymo rezultatų tikslumo užtikrinimui. Denislavas Denchev, techninis konsultantas įmonėje Hewlett Packard Enterprise, priklausantis Selectium, pabrėžia svarbą naudoti duomenis, atitinkančius konkretų taikymą, siekiant užtikrinti tikslius rezultatus.
Duomenų Saugumas ir Valdymas Dideliems Kalbų Modeliams
Denchev taip pat pabrėžia saugumo aspektus, susijusius su valdant DKM duomenis. Kilusios rūpesčiai dėl duomenų sekimo ir atskaitomybės, ypač atsižvelgiant į artėjančius reglamentinius reikalavimus, didėja dėmesys duomenų kilmės identifikavimui. Reglamentas galiausiai privalės aiškiai nurodyti sprendimų priėmimo procesus dirbtinio intelekto sistemose, įskaitant duomenų būseną bet kurioje taške ir jų plėtros kryptį.
Išplečiamumas Dirbtinio Intelekto Projekto Plėtros Metu
Išplečiamumas yra svarbus dalykas dirbtinio intelekto projekto plėtros metu. Dirbtinis intelektas gali reikalauti ištaisymų ir derinimo siekiant pasiekti optimalų veikimą. Antonas Gerunovas, turintis ekspertizę skaitmeninės transformacijos, pažangaus analitikos ir verslo modeliavimo srityse įmonėje Prime Holding, pataria skirti laiko eksperimentams ir suprasti tiek taikymą, tiek įtrauktus duomenis. Jis teigia, kad svarbu atlikti išsamią tyrimą ir korekcijas, nes negalima tikėtis, kad dirbtiniai intelekto modeliai iš karto veiks tobulai.
Reikšmingumas duomenų kokybei DKM
Teisinga duomenų kokybė užtikrina, kad DKM, tokiu kaip DKM, yra mokomi pagal tikslius, patikimus ir nešališkus duomenis, kurie yra kritiški modelio išvestims. Aukštos kokybės duomenys gali vesti prie efektyvesnių dirbtinio intelekto sprendimų, kurie supranta ir atkartojant žmogiškąją kalbą su didesniu niuansu ir mažiau klaidų. Tai sumažina riziką perteikti įgimtas nuostatas ar sukurti nesąmoningus rezultatus.
Relevancija
Duomenų relevancija yra svarbi, nes dirbtiniai intelekto sistemos, mokomos nepagrįstais duomenimis, gali nepavykti sukurti reikšmingų ar tikslių prognozių taikymo kontekste, skirtame naudoti. Taikymo kontekstas turėtų stipriai paveikti duomenų rinkinių pasirinkimą.
Duomenų įvairovė
Duomenų įvairovė padeda mažinti iškraipymus dirbtiniuose intelekto modeliuose. Įvairovė mokymosi duomenims DKM reiškia įtraukti įvairių kalbų variacijų, dialektų ir sociolektų, kad būtų išvengta sisteminių iškraipymų.
…