Если вы попросили модель Gen AI написать текст к песне, как это сделали «Битлз», и если она проделала впечатляющую работу, для этого есть причина. Или, если вы попросили модель написать прозу в стиле вашего любимого автора, и она точно воспроизвела этот стиль, на это есть причина.
Проще говоря, вы находитесь в другой стране, и когда вам нужно перевести название интересной закуски, которую вы найдете в проходе супермаркета, ваш смартфон распознает этикетки и без проблем переводит текст.
ИИ находится в центре всех подобных возможностей, и это в первую очередь потому, что модели ИИ обучались на огромных объемах таких данных – в нашем случае на сотнях песен The Beatles и, возможно, книгах вашего любимого писателя.
С появлением генеративного искусственного интеллекта каждый стал музыкантом, писателем, художником или всем этим. Модели Gen AI создают уникальные произведения искусства за считанные секунды в зависимости от запросов пользователя. Они могут создавать Ван Гог в стиле произведения искусства и даже попросить Аль Пачино зачитать Условия предоставления услуг без его присутствия.
Помимо увлечения, важным аспектом здесь является этика. Справедливо ли, что такие творческие работы используются для обучения моделей ИИ, которые постепенно пытаются заменить художников? Было ли получено согласие от владельцев такой интеллектуальной собственности? Были ли они вознаграждены справедливо?
Добро пожаловать в 2024 год: год информационных войн
За последние несколько лет данные стали магнитом, привлекающим внимание компаний к обучению своих моделей искусственного интеллекта. Подобно младенцу, модели ИИ наивны. Их нужно научить, а затем тренировать. Вот почему компаниям нужны миллиарды, если не миллионы данных, чтобы искусственно обучать модели имитировать людей.
Например, GPT-3 был обучен на миллиардах (сотнях) токенов, которые в общих чертах переводятся в слова. Однако источники показывают, что триллионы таких токенов использовались для обучения более поздних моделей.
Куда же идут крупные технологические компании, имея такие огромные объемы обучающих наборов данных?
Острая нехватка обучающих данных
Амбиции и объем идут рука об руку. По мере того как предприятия масштабируют свои модели и оптимизируют их, им требуется еще больше обучающих данных. Это может быть связано с требованиями представить последующие модели GPT или просто предоставить улучшенные и точные результаты.
В любом случае потребность в большом количестве обучающих данных неизбежна.
Именно здесь предприятия сталкиваются с первым препятствием. Проще говоря, Интернет становится слишком мал для обучения моделей ИИ. Это означает, что у компаний заканчиваются существующие наборы данных для подачи и обучения своих моделей.
Этот истощающийся ресурс пугает заинтересованных сторон и технологических энтузиастов, поскольку он потенциально может ограничить развитие и эволюцию моделей ИИ, которые в основном тесно связаны с тем, как бренды позиционируют свои продукты и как воспринимается, что некоторые мучительные проблемы в мире решаются с помощью ИИ. решения.
В то же время есть надежда в виде синтетических данных или цифрового инбридинга, как мы это называем. С точки зрения непрофессионала, синтетические данные — это обучающие данные, сгенерированные ИИ, которые снова используются для обучения моделей.
Хотя это звучит многообещающе, технические эксперты полагают, что синтез таких обучающих данных приведет к созданию так называемого Габсбургского ИИ. Это является серьезной проблемой для предприятий, поскольку такие врожденные наборы данных могут содержать фактические ошибки, предвзятость или просто быть тарабарщиной, что негативно влияет на результаты моделей ИИ.
Считайте это игрой в китайский шепот, но единственная особенность заключается в том, что первое передаваемое слово также может быть бессмысленным.
Гонка за поиском данных для обучения ИИ
Лицензирование — идеальный способ получения данных для обучения. Несмотря на свою мощь, библиотеки и репозитории являются ограниченными источниками. Это означает, что они не могут удовлетворить требования к объему крупномасштабных моделей. Интересная статистика показывает, что к 2026 году у нас могут закончиться высококачественные данные для обучения моделей, если сравнивать доступность данных с другими физическими ресурсами в реальном мире.
Один из крупнейших хранилищ фотографий – Shutterstock насчитывает 300 миллионов изображений. Хотя этого достаточно, чтобы начать обучение, для тестирования, проверки и оптимизации снова потребуются большие объемы данных.
Однако существуют и другие источники. Единственная загвоздка здесь в том, что они имеют серую цветовую маркировку. Речь идет об общедоступных данных из Интернета. Вот несколько интригующих фактов:
- Ежедневно в блогах публикуется более 7.5 миллионов постов.
- В социальных сетях, таких как Instagram, X, Snapchat, TikTok и других, зарегистрировано более 5.4 миллиарда человек.
- В Интернете существует более 1.8 миллиарда веб-сайтов.
- Только на YouTube каждый день загружается более 3.7 миллиона видео.
Кроме того, люди публично делятся текстами, видео, фотографиями и даже отраслевыми знаниями через аудиоподкасты.
Это явно доступные фрагменты контента.
Итак, использовать их для обучения моделей ИИ должно быть справедливо, верно?
Это серая зона, о которой мы упоминали ранее. По этому вопросу нет однозначного мнения, поскольку технологические компании, имеющие доступ к таким огромным объемам данных, предлагают новые инструменты и поправки к политике для удовлетворения этой потребности.
Некоторые инструменты преобразуют аудио из видеороликов YouTube в текст, а затем используют их в качестве токенов в учебных целях. Предприятия пересматривают политику конфиденциальности и даже доходят до использования общедоступных данных для обучения моделей с заранее определенным намерением столкнуться с судебными исками.
Противодействующие механизмы
В то же время компании также разрабатывают так называемые синтетические данные, когда модели ИИ генерируют тексты, которые можно снова использовать для обучения моделей в виде цикла.
С другой стороны, чтобы противодействовать уничтожению данных и не допускать использования предприятиями юридических лазеек, веб-сайты внедряют плагины и коды для защиты от ботов, занимающихся сбором данных.
Каково окончательное решение?
Использование ИИ в решении реальных проблем всегда было подкреплено благородными намерениями. Тогда почему при поиске наборов данных для обучения таких моделей приходится полагаться на серые модели?
По мере того как разговоры и дебаты об ответственном, этичном и подотчетном искусственном интеллекте приобретают все большую известность и силу, компаниям всех масштабов приходится переключаться на альтернативные источники, обладающие «белыми» методами предоставления обучающих данных.
Выполнить эту задачу быстро, просто и качественно помогает решение Шаип превосходит. Понимая преобладающие проблемы, связанные с источниками данных, Шаип всегда выступал за этические методы и последовательно применял усовершенствованные и оптимизированные методы сбора и компиляции данных из различных источников.
Методики поиска наборов данных «белой шляпы»
Наш запатентованный инструмент сбора данных ставит людей в центр процессов идентификации и доставки данных. Мы понимаем деликатность сценариев использования, над которыми работают наши клиенты, и влияние, которое наши наборы данных окажут на результаты их моделей. Например, наборы данных здравоохранения имеют свою чувствительность по сравнению с наборами данных компьютерного зрения для беспилотных автомобилей.
Именно поэтому наш образ действий включает в себя тщательные проверки качества и методы выявления и компиляции соответствующих наборов данных. Это позволило нам предоставить компаниям эксклюзивные наборы обучающих данных Gen AI в различных форматах, таких как изображения, видео, аудио, текст и другие нишевые требования.
Наша философия
Мы руководствуемся такими основными принципами, как согласие, конфиденциальность и справедливость при сборе наборов данных. Наш подход также обеспечивает разнообразие данных, поэтому не возникает неосознанной предвзятости.
Поскольку сфера искусственного интеллекта готовится к рассвету новой эры, отмеченной справедливыми практиками, мы в Shaip намерены быть знаменосцами и предшественниками таких идеологий. Если для обучения ваших моделей ИИ вы ищете бесспорно честные и качественные наборы данных, свяжитесь с нами сегодня.
