تمثل ندرة البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي نقطة انعطاف تاريخية. بدلاً من ذلك ، يظهر استخدام البيانات الاصطناعية كحل قابل للتطبيق ، ولكنه ليس خاليًا من المخاطر.
الذكاء الاصطناعي على وشك استنفاد جميع البيانات المتوفرة على الإنترنت لتدريبك ، وفقًا لإيلون موسك ، صاحب XI والرئيس التنفيذي لشركة XAI ، من بين شركات أخرى.
يتضمن الحل المقترح عبور أحد أكبر التحديات للتدريب النموذجي: استخدام البيانات الاصطناعية – أي السماح لمنظمة العفو الدولية نفسها بإدارة البيانات التي ستستمر في تعلمها.
لماذا هذا مهم؟
تمثل ندرة البيانات إلى نماذج تدريب أ انثناء في تطور الذكاء الاصطناعي. هذا السيناريو يمكن تباطؤ إيقاع التقدم التكنولوجي ، الذي كان في السنوات الأخيرة أسي.
السياق
تحتاج نماذج اللغة الكبيرة إلى كميات هائلة من البيانات لتحسين أدائها. مع استنزاف البيانات الحقيقية المتاحة – تلك التي تم إنشاؤها بواسطة البشر بطريقة تقليدية – تضطر الصناعة إلى البحث عن بدائل قابلة للحياة لمواصلة تطوير تطوير المنتجات مثل chatbots ومولدات الصور.
هذه الفكرة ليست جديدة وقد تم تطبيقها بالفعل على مشاريع الذكاء الاصطناعي الأخرى. وفقًا لـ Gartner ، تم إنشاء 60 ٪ من البيانات المستخدمة في مشاريع الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2024. تعتمد شركات مثل Microsoft و Openai و Anthropic و Meta هذا النهج بالفعل.
- س Palmyra x 004، تم تدريب نموذج تم إنشاؤه لتحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالي 700 ألف دولار.
- التكلفة المقدرة لتدريب نموذج مماثل من Openai 4.6 مليون دولار.
