Jika anda meminta model Gen AI untuk menulis lirik lagu seperti The Beatles dan jika ia melakukan kerja yang mengagumkan, ada sebab untuknya. Atau, jika anda meminta model untuk menulis prosa dalam gaya pengarang kegemaran anda dan ia mereplikasi gaya itu dengan tepat, ada sebabnya.
Walaupun secara ringkas, anda berada di negara yang berbeza dan apabila anda ingin menterjemahkan nama snek menarik yang anda temui di lorong pasar raya, telefon pintar anda mengesan label dan menterjemah teks dengan lancar.
AI berada di titik tumpu semua kemungkinan sedemikian dan ini terutamanya kerana model AI telah dilatih dalam jumlah besar data sedemikian – dalam kes kami, beratus-ratus lagu The Beatles dan mungkin buku daripada penulis kegemaran anda.
Dengan kebangkitan Generative AI, semua orang adalah seorang pemuzik, penulis, artis, atau semuanya. Model Gen AI menghasilkan karya seni yang dipesan lebih dahulu dalam beberapa saat bergantung pada gesaan pengguna. Mereka boleh mencipta Van Gogh-isque karya seni dan juga meminta Al Pacino membaca Syarat Perkhidmatan tanpa dia berada di sana.
Diketepikan daya tarikan, aspek penting di sini ialah etika. Adakah adil bahawa karya kreatif sedemikian telah digunakan untuk melatih model AI, yang secara beransur-ansur cuba menggantikan artis? Adakah persetujuan diperoleh daripada pemilik harta intelek tersebut? Adakah mereka diberi pampasan secara adil?
Selamat datang ke 2024: Tahun Perang Data
Sejak beberapa tahun kebelakangan ini, data telah menjadi magnet untuk menarik perhatian firma untuk melatih model Gen AI mereka. Seperti bayi, model AI adalah naif. Mereka perlu diajar dan kemudian dilatih. Itulah sebabnya syarikat memerlukan berbilion-bilion, jika tidak berjuta-juta, data untuk melatih model buatan untuk meniru manusia.
Sebagai contoh, GPT-3 telah dilatih mengenai berbilion-bilion (beratus-ratus daripadanya) token, yang secara longgar diterjemahkan kepada perkataan. Walau bagaimanapun, sumber mendedahkan bahawa trilion token tersebut digunakan untuk melatih model yang lebih terkini.
Dengan jumlah set data latihan yang sangat besar diperlukan, ke manakah perginya firma teknologi besar?
Kekurangan Data Latihan Akut
Cita-cita dan kelantangan berjalan seiring. Apabila perusahaan meningkatkan model mereka dan mengoptimumkannya, mereka memerlukan lebih banyak data latihan. Ini mungkin berpunca daripada permintaan untuk mendedahkan model GPT yang berjaya atau hanya menyampaikan hasil yang lebih baik dan tepat.
Walau apa pun keadaannya, memerlukan data latihan yang banyak tidak dapat dielakkan.
Di sinilah perusahaan menghadapi sekatan jalan pertama mereka. Ringkasnya, internet menjadi terlalu kecil untuk dilatih oleh model AI. Maksudnya, syarikat kehabisan set data sedia ada untuk memberi makan dan melatih model mereka.
Sumber yang semakin berkurangan ini menakutkan pihak berkepentingan dan peminat teknologi kerana ia berkemungkinan mengehadkan pembangunan dan evolusi model AI, yang kebanyakannya berkait rapat dengan cara jenama meletakkan produk mereka dan bagaimana beberapa kebimbangan yang melanda dunia dianggap ditangani dengan dipacu AI. penyelesaian.
Pada masa yang sama, terdapat juga harapan dalam bentuk data sintetik atau digital inbreeding seperti yang kita panggil. Dalam istilah orang awam, data sintetik ialah data latihan yang dijana oleh AI, yang sekali lagi digunakan untuk melatih model.
Walaupun ia kelihatan menjanjikan, pakar teknologi percaya sintesis data latihan tersebut akan membawa kepada apa yang dipanggil Habsburg AI. Ini adalah kebimbangan utama kepada perusahaan kerana set data baka sebegitu mungkin mempunyai ralat fakta, berat sebelah, atau hanya omong kosong, mempengaruhi hasil daripada model AI secara negatif.
Anggap ini sebagai permainan Bisikan Cina tetapi satu-satunya kelainan ialah perkataan pertama yang disampaikan mungkin tidak bermakna juga.
Perlumbaan Untuk Mendapatkan Data Latihan AI
Salah satu repositori foto terbesar - Shutterstock mempunyai 300 juta imej. Walaupun ini sudah cukup untuk memulakan latihan, ujian, pengesahan dan pengoptimuman akan memerlukan data yang banyak sekali lagi.
Walau bagaimanapun, terdapat sumber lain yang tersedia. Satu-satunya tangkapan di sini ialah ia berkod warna dalam kelabu. Kami bercakap tentang data yang tersedia secara umum daripada internet. Berikut adalah beberapa fakta menarik:
- Lebih 7.5 juta catatan blog diambil secara langsung setiap hari
- Terdapat lebih 5.4 bilion orang di platform media sosial seperti Instagram, X, Snapchat, TikTok dan banyak lagi.
- Lebih 1.8 bilion tapak web wujud di internet.
- Lebih 3.7 juta video dimuat naik di YouTube sahaja setiap hari.
Selain itu, orang ramai berkongsi teks, video, foto dan juga kepakaran subjek secara terbuka melalui podcast audio sahaja.
Ini adalah bahagian kandungan yang tersedia secara jelas.
Jadi, menggunakannya untuk melatih model AI mestilah adil, bukan?
Ini adalah kawasan kelabu yang kami sebutkan tadi. Tiada pendapat keras dan pantas untuk soalan ini kerana syarikat teknologi yang mempunyai akses kepada volum data yang begitu banyak akan menghasilkan alat baharu dan pindaan dasar untuk memenuhi keperluan ini.
Sesetengah alatan menukar audio daripada video YouTube kepada teks dan kemudian menggunakannya sebagai token untuk tujuan latihan. Perusahaan sedang menyemak semula dasar privasi dan bahkan menggunakan data awam untuk melatih model dengan niat yang telah ditetapkan untuk menghadapi tindakan undang-undang.
Mekanisme Kaunter
Pada masa yang sama, syarikat juga sedang membangunkan apa yang dipanggil data sintetik, di mana model AI menjana teks yang boleh digunakan sekali lagi untuk melatih model seperti gelung.
Sebaliknya, untuk mengatasi penyingkiran data dan menghalang perusahaan daripada mengeksploitasi kelemahan undang-undang, tapak web melaksanakan pemalam dan kod untuk mengurangkan bot yang melayari data.
Apakah Penyelesaian Terbaik?
Implikasi AI dalam menyelesaikan kebimbangan dunia sebenar sentiasa disokong oleh niat murni. Maka mengapakah sumber data untuk melatih model sedemikian perlu bergantung pada model kelabu?
Memandangkan perbualan dan perbahasan tentang AI yang bertanggungjawab, beretika dan bertanggungjawab semakin menonjol dan kekuatan, ia bergantung kepada syarikat dari semua skala untuk beralih kepada sumber alternatif yang mempunyai teknik topi putih untuk menyampaikan data latihan.
Di sinilah dimana Saip cemerlang di. Memahami kebimbangan lazim mengenai penyumberan data, Shaip sentiasa menyokong teknik beretika dan secara konsisten mengamalkan kaedah yang diperhalusi dan dioptimumkan untuk mengumpul dan menyusun data daripada pelbagai sumber.
Metodologi Penyumberan Set Data White Hat
Inilah sebabnya modus operandi kami melibatkan pemeriksaan kualiti dan teknik yang teliti untuk mengenal pasti dan menyusun set data yang berkaitan. Ini telah membolehkan kami memperkasakan syarikat dengan set data latihan Gen AI eksklusif merentas pelbagai format seperti imej, video, audio, teks dan lebih banyak keperluan khusus.
Falsafah Kami
Kami beroperasi berdasarkan falsafah teras seperti persetujuan, privasi dan keadilan dalam mengumpul set data. Pendekatan kami juga memastikan kepelbagaian dalam data supaya tiada pengenalan bias tidak sedarkan diri.
Ketika alam AI bersiap sedia untuk fajar era baharu yang ditandai dengan amalan adil, kami di Shaip berhasrat untuk menjadi pembawa bendera dan pelopor ideologi sedemikian. Jika set data yang tidak dapat dinafikan adil dan berkualiti adalah perkara yang anda cari untuk melatih model AI anda, hubungi kami hari ini.
