Industrija umetne inteligence (UI) se hitro razvija in spreminja različne sektorje, vključno s področji zdravstva, finance, prometa in še več. Povpraševanje po tehnologijah in rešitvah UI se povečuje zaradi naraščajoče potrebe po avtomatizaciji, analizi podatkov in prediktivnih sposobnostih. Po tržnih raziskavah naj bi globalni trg UI do leta 2025 dosegel 190,61 milijarde dolarjev, pri čemer se bo rast letnega obsega trga povečala za 36,62% od leta 2019.
V tej industriji so podatki gorivo, ki napaja modele umetne inteligence in algoritme. Vendar se UI podjetja spopadajo s kritičnim izzivom pri pridobivanju visokokakovostnih podatkov za treniranje. Tradicionalni trenirni podatki so pogosto redki, dragi za pridobitev in omejeni v njihovi pokritosti resničnih scenarijev. Poleg tega nastane skrb glede kršitve avtorskih pravic pri uporabi podatkov, pridobljenih iz zunanjih virov.
Da bi premagala te izzive, so se UI podjetja obrnila na sintetične podatke kot potencialno rešitev. Sintetični podatki se nanašajo na umetno ustvarjene podatke, ki posnemajo vzorce in lastnosti resničnega sveta. Lahko so oblikovani tako, da izpolnijo določene zahteve in zagotovijo raznolike primere za treniranje. Z uporabo sintetičnih podatkov se lahko modeli UI trenirajo na večjih in bolj raznolikih naborih podatkov, kar izboljša njihovo uspešnost in splošnost.
Koncept sintetičnih podatkov ponuja več prednosti za UI podjetja. Zmanjšuje odvisnost od tradicionalnih nizov podatkov, ki so lahko časovno in finančno potratni za pridobivanje. Prav tako zmanjšuje skrbi glede avtorskih pravic, saj so podatki umetno ustvarjeni in ne izvirajo iz zaščitenih virov. Poleg tega omogočajo sintetični podatki ustvarjanje nadzorovanih okolij in scenarijev, ki jih je težko reproducirati s pravimi podatki.
Kljub temu ostaja učinkovitost in praktičnost sintetičnih podatkov negotova. Podjetja, kot sta Anthropic, Google in OpenAI, so naredila pomembne korake pri razvoju tehnik sintetičnih podatkov, a ustvarjanje visokokakovostnih sintetičnih podatkov še vedno predstavlja izziv. Modeli UI, trenirani izključno na sintetičnih podatkih, se lahko spopadajo z izzivi, kot so pristranske izhodne vrednosti, prenaučenost in nizka splošnost.
Raziskovalci so identificirali potencialna tveganja, povezana s sintetičnimi podatki. Pojava “Habsburška UI” ali “Motnja modela avtofagije” opisuje težavo, da se modeli UI močno zanašajo na izhode drugih modelov UI, kar vodi v inbriden in izkrivljen sistem. Do tega problema pride, ko se modeli UI ponavljajoče generirajo podatke in se učijo iz lastnih izhodov brez izpostavljenosti raznolikim resničnim primerom.
Da bi se spoprijeli s temi izzivi, podjetja, kot sta OpenAI in Anthropic, vpeljujejo sisteme preverjanj in ravnotežij. Ti sistemi vključujejo več modelov UI, pri čemer en model generira sintetične podatke, drugi pa preverja njihovo natančnost in kakovost. Z uvedbo raznolikosti in zunanje validacije v postopek treniranja si podjetja prizadevajo zmanjšati tveganja povezana s inbreedingom in zagotoviti zanesljivost modelov UI.
Kljub temu je raziskovanje sintetičnih podatkov še vedno v teku, razumevanje same UI pa je kompleksen proces. Doseganje uporabne rešitve za sintetične podatke v razvoju UI zahteva nadaljnje raziskovanje in izpopolnjevanje. Raziskovalci potrebujejo globlje razumevanje vedenja modelov UI in njihove interakcije s sintetičnimi podatki za premagovanje obstoječih izzivov.
V zaključku, čeprav sintetični podatki obetajo rešitev za redkost visokokakovostnih trenirnih podatkov za UI podjetja, gre za področje, ki potrebuje nadaljnje raziskovanje in razvoj. Industrija se hitro razvija in si prizadeva premagati izzive, povezane s sintetičnimi podatki.
Pogosta vprašanja
The source of the article is from the blog agogs.sk