Teknikföretag strävar ständigt efter att förbättra sina artificiell intelligens (AI)-modeller, och data spelar en avgörande roll i deras strävan. I en nyligen publicerad rapport avslöjade OpenAI sin användning av över en miljon timmar YouTube-video för att träna sin avancerade språkmodell, GPT-4.
Utvecklingen av så kraftfulla AI-modeller kräver massiva mängder data, och OpenAI vände sig till YouTubes omfattande videobibliotek för detta ändamål. Genom att använda en taligenkänningsteknologi kallad Whisper transkriberade GPT-4 modellen videomaterialet, vilket tillhandahöll en omfattande datamängd för träning.
Denna metod väckte dock frågor om överensstämmelse med YouTubes riktlinjer. Google, ägaren till YouTube, begränsar strängt användningen av sina videor för oberoende applikationer. Transkriberingsprocessen av videodata väckte spekulationer om potentiella överträdelser av upphovsrättslagar.
När YouTube-VD Neal Mohan tillfrågades om OpenAIs användning av YouTube-data uttryckte han osäkerhet och medgav att han inte var medveten om någon sådan användning. Han erkände emellertid att användningen av YouTube-videor utan korrekt auktorisering kan utgöra ett betydande problem.
Det är värt att notera att OpenAI inte är det enda företaget som utforskar möjligheter att skaffa mer data för AI-träning. Google självt har transkriberat YouTube-material genom avtal med skapare. Mark Zuckerbergs Meta har också hamnat i rubrikerna genom att diskutera eventuell förvärv av Simon & Schuster för att få tillgång till ett omfattande bibliotek av böcker.
Varför det ökande intresset för data?
Effektiviteten och möjligheterna hos AI-modeller korrelerar direkt med volymen och kvaliteten på de data de tränas på. Efterfrågan på högkvalitativ data är så omfattande att experter förutspår en potentiell uttömning av lättillgängliga internetdata till år 2026, vilket illustrerar kapplöpningen för att ackumulera stora mängder information.
Vanliga frågor
Vad är GPT-4?
GPT-4 står för ”Generative Pre-trained Transformer 4” och är en språkmodell utvecklad av OpenAI. Den använder djupinlärningsteknik för att generera mänskligt liknande text baserat på tillhandahållen kontext.
Vad är taligenkänning?
Taligenkänning är en teknik som omvandlar talat språk till skriven text. I fallet med OpenAIs GPT-4 transkriberade Whisper-taligenkänningverktyget YouTube-videomaterialet.
Hur påverkar data AI-modeller?
Data är avgörande för att träna AI-modeller. Mängden och kvaliteten på data påverkar direkt en AI-modells prestanda, noggrannhet och förmågor. Mer data möjliggör bättre förutsägelser och en djupare förståelse av komplexa mönster.
Finns det upphovsrättsliga bekymmer med att transkribera YouTube-videor?
Ja, att transkribera YouTube-videor utan korrekt auktorisering kan potentiellt bryta mot upphovsrättslagar. YouTube begränsar användningen av sina videor för oberoende applikationer, och obehörig transkribering kan kränka skapares rättigheter.
Hur skaffar AI-företag data?
AI-företag använder olika källor för att skaffa data. Dessa kan inkludera offentliga dataset, samarbeten med dataleverantörer eller avtal med innehållsskapare för att få tillgång till deras material för träningsändamål.
I takt med att kapplöpningen för data intensifieras fortsätter företag som OpenAI och Google att utforska innovativa sätt att effektivt träna sina AI-modeller. Medan frågor om överensstämmelse och upphovsrätt kvarstår, består törsten efter datadriven AI-utveckling.
Källor:
Hindustan Times
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es