Pe baech chi'n gofyn i fodel Gen AI ysgrifennu geiriau cân fel y byddai gan y Beatles a phe bai'n gwneud gwaith trawiadol, mae yna reswm dros hynny. Neu, os gofynnoch chi fodel i ysgrifennu rhyddiaith yn arddull eich hoff awdur a'i fod yn ailadrodd yr arddull yn union, mae rheswm dros hynny.
Hyd yn oed yn syml, rydych chi mewn gwlad wahanol a phan fyddwch chi eisiau cyfieithu enw byrbryd diddorol rydych chi'n ei ddarganfod ar eil archfarchnad, mae'ch ffôn clyfar yn canfod labeli ac yn cyfieithu'r testun yn ddi-dor.
Mae AI yn sefyll ar ffwlcrwm pob posibilrwydd o’r fath ac mae hyn yn bennaf oherwydd y byddai modelau AI wedi cael eu hyfforddi ar symiau enfawr o ddata o’r fath – yn ein hachos ni, cannoedd o ganeuon The Beatles ac yn ôl pob tebyg lyfrau gan eich hoff awdur.
Gyda chynnydd Generative AI, mae pawb yn gerddor, yn awdur, yn artist, neu'r cyfan ohono. Mae modelau Gen AI yn silio darnau o gelf pwrpasol mewn eiliadau yn dibynnu ar awgrymiadau defnyddwyr. Gallant greu Van Gogh-isque darnau celf a hyd yn oed i Al Pacino ddarllen Telerau Gwasanaeth yn uchel heb iddo fod yno.
O'r neilltu, yr agwedd bwysig yma yw moeseg. A yw'n deg bod gweithiau creadigol o'r fath wedi'u defnyddio i hyfforddi modelau AI, sy'n ceisio disodli artistiaid yn raddol? A gafwyd caniatâd gan berchnogion eiddo deallusol o'r fath? A gawsant iawndal teg?
Croeso i 2024: Blwyddyn Rhyfeloedd Data
Dros yr ychydig flynyddoedd diwethaf, mae data wedi dod yn fagnet ymhellach i ddenu sylw cwmnïau i hyfforddi eu modelau Gen AI. Fel babanod, mae modelau AI yn naïf. Mae'n rhaid eu haddysgu ac yna eu hyfforddi. Dyna pam mae angen biliynau, os nad miliynau, o ddata ar gwmnïau i hyfforddi modelau'n artiffisial i ddynwared bodau dynol.
Er enghraifft, hyfforddwyd GPT-3 ar biliynau (cannoedd ohonyn nhw) o docynnau, sy'n cyfieithu'n fras i eiriau. Fodd bynnag, mae ffynonellau'n datgelu bod triliynau o docynnau o'r fath wedi'u defnyddio i hyfforddi'r modelau mwy diweddar.
Gyda chymaint o ddoniol o setiau data hyfforddi yn ofynnol, i ble mae cwmnïau technoleg mawr yn mynd?
Prinder Acíwt o Ddata Hyfforddiant
Mae uchelgais a chyfaint yn mynd law yn llaw. Wrth i fentrau gynyddu eu modelau a'u hoptimeiddio, mae angen hyd yn oed mwy o ddata hyfforddi arnynt. Gallai hyn ddeillio o alwadau i ddadorchuddio modelau GPT olynol neu ddim ond sicrhau canlyniadau gwell a manwl gywir.
Waeth beth fo'r achos, mae'n anochel y bydd angen data hyfforddi helaeth.
Dyma lle mae mentrau'n wynebu eu rhwystr cyntaf. Yn syml, mae'r rhyngrwyd yn mynd yn rhy fach i fodelau AI hyfforddi arno. Sy'n golygu, bod cwmnïau yn rhedeg allan o setiau data presennol i fwydo a hyfforddi eu modelau.
Mae'r adnodd hwn sy'n disbyddu yn brawychu rhanddeiliaid a selogion technoleg gan y gallai o bosibl gyfyngu ar ddatblygiad ac esblygiad modelau AI, sydd â chysylltiad agos yn bennaf â sut mae brandiau'n lleoli eu cynhyrchion a sut y canfyddir bod rhai pryderon plaenus yn y byd yn cael eu trin gan AI sy'n cael ei yrru gan AI. atebion.
Ar yr un pryd, mae gobaith hefyd ar ffurf data synthetig neu fewnfridio digidol fel yr ydym yn ei alw. Yn nhermau lleygwyr, data synthetig yw'r data hyfforddi a gynhyrchir gan AI, a ddefnyddir eto i hyfforddi modelau.
Er ei fod yn swnio'n addawol, mae arbenigwyr technoleg yn credu y byddai synthesis data hyfforddi o'r fath yn arwain at yr hyn a elwir yn Habsburg AI. Mae hyn yn bryder mawr i fentrau gan y gallai setiau data mewnfrid o’r fath feddu ar wallau ffeithiol, tuedd, neu ddim ond bod yn gybyddlyd, gan ddylanwadu’n negyddol ar ganlyniadau modelau AI.
Ystyriwch hyn fel gêm o Sibrydion Tsieineaidd ond yr unig dro yw y gallai'r gair cyntaf sy'n cael ei drosglwyddo fod yn ddiystyr hefyd.
Y Ras I Gyrchu Data Hyfforddiant AI
Un o'r storfeydd lluniau mwyaf - mae gan Shutterstock 300 miliwn o ddelweddau. Er bod hyn yn ddigon i ddechrau hyfforddi, byddai angen digonedd o ddata eto ar brofi, dilysu ac optimeiddio.
Fodd bynnag, mae ffynonellau eraill ar gael. Yr unig ddal yma yw eu bod wedi'u lliwio mewn llwyd. Yr ydym yn sôn am y data sydd ar gael yn gyhoeddus o’r rhyngrwyd. Dyma rai ffeithiau diddorol:
- Mae dros 7.5 miliwn o bostiadau blog yn cael eu cymryd yn fyw bob dydd
- Mae dros 5.4 biliwn o bobl ar lwyfannau cyfryngau cymdeithasol fel Instagram, X, Snapchat, TikTok, a mwy.
- Mae dros 1.8 biliwn o wefannau yn bodoli ar y rhyngrwyd.
- Mae dros 3.7 miliwn o fideos yn cael eu huwchlwytho ar YouTube yn unig bob dydd.
Ar ben hynny, mae pobl yn rhannu testunau, fideos, lluniau, a hyd yn oed arbenigedd pwnc yn gyhoeddus trwy bodlediadau sain yn unig.
Mae'r rhain yn ddarnau o gynnwys sydd ar gael yn benodol.
Felly, rhaid i'w defnyddio i hyfforddi modelau AI fod yn deg, iawn?
Dyma'r ardal lwyd y soniasom amdani yn gynharach. Nid oes barn bendant ar y cwestiwn hwn gan fod cwmnïau technoleg sydd â mynediad at symiau mor doreithiog o ddata yn llunio offer newydd a diwygiadau polisi i ddarparu ar gyfer yr angen hwn.
Mae rhai offer yn troi sain o fideos YouTube yn destun ac yna'n eu defnyddio fel tocynnau at ddibenion hyfforddi. Mae mentrau'n ailedrych ar bolisïau preifatrwydd a hyd yn oed yn mynd i'r graddau o ddefnyddio data cyhoeddus i hyfforddi modelau gyda bwriad a bennwyd ymlaen llaw i wynebu achosion cyfreithiol.
Mecanweithiau Gwrth
Ar yr un pryd, mae cwmnïau hefyd yn datblygu'r hyn a elwir yn ddata synthetig, lle mae modelau AI yn cynhyrchu testunau y gellir eu defnyddio eto i hyfforddi'r modelau fel dolen.
Ar y llaw arall, er mwyn atal sgrapio data ac atal mentrau rhag manteisio ar fylchau cyfreithiol, mae gwefannau'n gweithredu ategion a chodau i liniaru botiau sgopio data.
Beth Yw'r Ateb Ultimate?
Mae goblygiad AI wrth ddatrys pryderon byd go iawn bob amser wedi'i gefnogi gan fwriadau bonheddig. Yna pam fod cyrchu setiau data i hyfforddi modelau o'r fath yn gorfod dibynnu ar fodelau llwyd?
Wrth i sgyrsiau a dadleuon ar AI cyfrifol, moesegol ac atebol ddod i amlygrwydd a chryfder, mae'n rhaid i gwmnïau o bob maint newid i ffynonellau eraill sydd â thechnegau het wen i gyflwyno data hyfforddi.
Dyma lle Shaip yn rhagori ar. Gan ddeall y pryderon cyffredinol sy'n ymwneud â chyrchu data, mae Shaip bob amser wedi eiriol dros dechnegau moesegol ac wedi ymarfer dulliau wedi'u mireinio a'u hoptimeiddio'n gyson i gasglu a chasglu data o ffynonellau amrywiol.
Methodolegau Cyrchu Setiau Data White Hat
Dyma'n union pam mae ein modus operandi yn cynnwys gwiriadau ansawdd manwl a thechnegau i nodi a chasglu setiau data perthnasol. Mae hyn wedi caniatáu inni rymuso cwmnïau sydd â setiau data hyfforddi Gen AI unigryw ar draws sawl fformat fel delweddau, fideos, sain, testun, a gofynion mwy arbenigol.
Ein Athroniaeth
Rydym yn gweithredu ar athroniaethau craidd megis caniatâd, preifatrwydd, a thegwch wrth gasglu setiau data. Mae ein hymagwedd hefyd yn sicrhau amrywiaeth mewn data felly ni chyflwynir rhagfarn anymwybodol.
Wrth i deyrnas AI baratoi ar gyfer gwawr cyfnod newydd wedi'i nodi gan arferion teg, rydym ni yn Shaip yn bwriadu bod yn gludwyr a rhagflaenwyr ideolegau o'r fath. Os mai setiau data teg ac o ansawdd yn ddiamau yw'r hyn rydych chi'n edrych amdano i hyfforddi'ch modelau AI, cysylltwch â ni heddiw.
