Существует огромная проблема, которая сдерживает обучение нейронных сетей
В динамичном миреинтеллект artificiale, ведущие технологические компании сталкиваются с неожиданной проблемой, которая может замедлить темпы инноваций: растущая трудности с поиском данных качества для обучения своих моделей. Нехватка данных влияет на развитие передовых технологий, таких как GPT-5, в то время как компании уровня Microsoft и OpenAI ищут инновационные решения для преодоления этого препятствия.
Проблемы обучения ИИ: существует нехватка данных, и это замедляет прогресс
В эпоху беспрецедентного роста вычислительной мощности и развития методов машинного обучения OpenAI и ему подобные сталкиваются с проблемой парадокс: Обилие онлайн-данных не превращается автоматически в полезный ресурс для обучения ИИ. нужны точные данныеАктуальность и актуальность сейчас важнее, чем когда-либо, особенно когда речь идет об обучении все более сложных моделей, таких как запланированный GPT-5.
Переход от GPT-4 к GPT-5 иллюстрирует экспоненциальный рост спроса на данные: в то время как первому требовалось «всего» 12 триллионов токенов, оценки для преемника составляют около 60-100 триллионов. Несоответствие между наличием и потребностью в высококачественных данных становится существенным препятствием, по оценкам дефицит, который может варьироваться от 10 до 20 триллионов токенов.
Этот дефицит качественных данных становится настоящим препятствием для развития ИИ. Часто устаревшие или некачественные данные, которые заполняют Интернет, представляют собой серьезную проблему. предел эффективности машинного обучения. Кроме того, ограничения, налагаемые доступом к данным со стороны крупных платформ, только усугубляют проблему, еще больше ограничивая ресурсы, доступные для обучения. лингвистические модели.
В ответ на этот вызов принятые стратегии варьируются от технических инноваций до стратегического партнерства. OpenAI, например, стремится улучшитьиспользование аудио и видео данных с помощью инструмента распознавания речи Whisper, чтобы расширить пул доступных данных. Параллельно компания изучает возможность генерировать синтетические данные качества, которое может помочь заполнить существующий пробел.
