Nếu bạn yêu cầu một mô hình Gen AI viết lời cho một bài hát như The Beatles sẽ làm và nếu nó thực hiện một công việc ấn tượng thì sẽ có lý do cho việc đó. Hoặc, nếu bạn yêu cầu một người mẫu viết văn xuôi theo phong cách của tác giả bạn yêu thích và người mẫu đó đã sao chép chính xác phong cách đó thì phải có lý do.
Thậm chí đơn giản là bạn đang ở một quốc gia khác và khi bạn muốn dịch tên của một món ăn nhẹ thú vị mà bạn tìm thấy trên lối đi trong siêu thị, điện thoại thông minh của bạn sẽ phát hiện nhãn và dịch văn bản một cách liền mạch.
AI là điểm tựa của tất cả các khả năng như vậy và điều này chủ yếu là do các mô hình AI đã được đào tạo về khối lượng dữ liệu khổng lồ như vậy - trong trường hợp của chúng tôi là hàng trăm bài hát của The Beatles và có thể là sách của nhà văn yêu thích của bạn.
Với sự phát triển của Generative AI, mọi người đều có thể trở thành nhạc sĩ, nhà văn, nghệ sĩ hoặc tất cả những người đó. Các mô hình Gen AI tạo ra các tác phẩm nghệ thuật riêng biệt trong vài giây tùy theo lời nhắc của người dùng. Họ có thể tạo ra Van Gogh-isque các tác phẩm nghệ thuật và thậm chí còn nhờ Al Pacino đọc Điều khoản dịch vụ mà không cần anh ấy có mặt ở đó.
Bỏ sự hấp dẫn sang một bên, khía cạnh quan trọng ở đây là đạo đức. Có công bằng không khi những tác phẩm sáng tạo như vậy lại được sử dụng để đào tạo các mô hình AI đang dần thay thế các nghệ sĩ? Có phải sự đồng ý của chủ sở hữu các tài sản trí tuệ đó không? Họ có được đền bù công bằng không?
Chào mừng đến với năm 2024: Năm của cuộc chiến dữ liệu
Trong vài năm qua, dữ liệu ngày càng trở thành thỏi nam châm thu hút sự chú ý của các công ty trong việc đào tạo các mô hình Gen AI của họ. Giống như một đứa trẻ sơ sinh, các mô hình AI rất ngây thơ. Họ phải được dạy và sau đó được đào tạo. Đó là lý do tại sao các công ty cần hàng tỷ, nếu không muốn nói là hàng triệu dữ liệu để đào tạo các mô hình bắt chước con người một cách nhân tạo.
Ví dụ: GPT-3 đã được đào tạo về hàng tỷ (hàng trăm trong số đó) mã thông báo, được dịch một cách lỏng lẻo thành từ. Tuy nhiên, các nguồn tiết lộ rằng hàng nghìn tỷ token như vậy đã được sử dụng để đào tạo các mô hình gần đây hơn.
Với khối lượng dữ liệu đào tạo khổng lồ cần thiết như vậy, các công ty công nghệ lớn sẽ đi đâu?
Thiếu dữ liệu đào tạo trầm trọng
Tham vọng và khối lượng đi đôi với nhau. Khi các doanh nghiệp mở rộng quy mô và tối ưu hóa mô hình của mình, họ càng yêu cầu nhiều dữ liệu đào tạo hơn. Điều này có thể xuất phát từ nhu cầu công bố các mô hình GPT thành công hoặc đơn giản là mang lại kết quả chính xác và được cải thiện.
Dù thế nào đi nữa, việc yêu cầu dữ liệu đào tạo dồi dào là điều không thể tránh khỏi.
Đây là nơi doanh nghiệp phải đối mặt với rào cản đầu tiên. Nói một cách đơn giản, Internet đang trở nên quá nhỏ để các mô hình AI có thể đào tạo. Có nghĩa là các công ty đang cạn kiệt bộ dữ liệu hiện có để cung cấp và huấn luyện mô hình của họ.
Nguồn tài nguyên đang cạn kiệt này đang khiến các bên liên quan và những người đam mê công nghệ lo sợ vì nó có khả năng hạn chế sự phát triển và tiến hóa của các mô hình AI, vốn chủ yếu liên quan chặt chẽ đến cách các thương hiệu định vị sản phẩm của họ và cách một số mối lo ngại khó chịu trên thế giới được giải quyết bằng AI. các giải pháp.
Đồng thời, cũng có hy vọng ở dạng dữ liệu tổng hợp hoặc cận huyết kỹ thuật số như chúng ta gọi. Theo thuật ngữ của giáo dân, dữ liệu tổng hợp là dữ liệu đào tạo do AI tạo ra, dữ liệu này một lần nữa được sử dụng để đào tạo các mô hình.
Mặc dù nghe có vẻ đầy hứa hẹn nhưng các chuyên gia công nghệ tin rằng việc tổng hợp dữ liệu đào tạo như vậy sẽ dẫn đến cái gọi là Habsburg AI. Đây là mối lo ngại lớn đối với các doanh nghiệp vì các bộ dữ liệu gốc như vậy có thể có lỗi thực tế, sai lệch hoặc chỉ là vô nghĩa, ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả từ các mô hình AI.
Hãy coi đây là một trò chơi Chinese Whisper nhưng điểm khác biệt duy nhất là từ đầu tiên được truyền đi cũng có thể vô nghĩa.
Cuộc đua tìm nguồn cung ứng dữ liệu đào tạo AI
Một trong những kho ảnh lớn nhất – Shutterstock có 300 triệu hình ảnh. Mặc dù điều này là đủ để bắt đầu đào tạo, nhưng việc kiểm tra, xác thực và tối ưu hóa sẽ lại cần nhiều dữ liệu.
Tuy nhiên, có những nguồn khác có sẵn. Điều hấp dẫn duy nhất ở đây là chúng được mã hóa bằng màu xám. Chúng ta đang nói về dữ liệu có sẵn công khai từ internet. Dưới đây là một số sự thật thú vị:
- Hơn 7.5 triệu bài đăng trên blog được đăng trực tiếp mỗi ngày
- Có hơn 5.4 tỷ người trên các nền tảng truyền thông xã hội như Instagram, X, Snapchat, TikTok, v.v.
- Hơn 1.8 tỷ trang web tồn tại trên internet.
- Hơn 3.7 triệu video được tải lên YouTube mỗi ngày.
Ngoài ra, mọi người đang chia sẻ công khai văn bản, video, ảnh và thậm chí cả kiến thức chuyên môn về chủ đề thông qua các podcast chỉ có âm thanh.
Đây là những phần nội dung có sẵn rõ ràng.
Vì vậy, sử dụng chúng để huấn luyện các mô hình AI phải công bằng phải không?
Đây là vùng màu xám mà chúng tôi đã đề cập trước đó. Không có ý kiến chắc chắn nào cho câu hỏi này vì các công ty công nghệ có quyền truy cập vào khối lượng dữ liệu dồi dào như vậy đang đưa ra các công cụ mới và sửa đổi chính sách để đáp ứng nhu cầu này.
Một số công cụ biến âm thanh từ video YouTube thành văn bản và sau đó sử dụng chúng làm mã thông báo cho mục đích đào tạo. Các doanh nghiệp đang xem xét lại các chính sách về quyền riêng tư và thậm chí còn đi đến mức sử dụng dữ liệu công khai để đào tạo các mô hình có ý định xác định trước để đối mặt với các vụ kiện.
Cơ chế truy cập
Đồng thời, các công ty cũng đang phát triển cái gọi là dữ liệu tổng hợp, trong đó các mô hình AI tạo ra các văn bản có thể được sử dụng lại để huấn luyện các mô hình giống như một vòng lặp.
Mặt khác, để chống lại việc loại bỏ dữ liệu và ngăn doanh nghiệp khai thác các lỗ hổng pháp lý, các trang web đang triển khai các plugin và mã để giảm thiểu các bot thu thập dữ liệu.
Giải pháp cuối cùng là gì?
Ý nghĩa của AI trong việc giải quyết các mối quan tâm trong thế giới thực luôn được ủng hộ bởi những ý định cao cả. Vậy thì tại sao việc tìm nguồn dữ liệu để đào tạo các mô hình như vậy lại phải dựa vào các mô hình màu xám?
Khi các cuộc trò chuyện và tranh luận về AI có trách nhiệm, đạo đức và trách nhiệm ngày càng nổi bật và mạnh mẽ, các công ty thuộc mọi quy mô phải chuyển sang các nguồn thay thế có kỹ thuật mũ trắng để cung cấp dữ liệu đào tạo.
Đây là lúc Shaip vượt trội ở. Hiểu được những mối quan tâm phổ biến xung quanh việc tìm nguồn cung cấp dữ liệu, Shaip luôn ủng hộ các kỹ thuật có đạo đức và liên tục thực hành các phương pháp tinh tế và tối ưu hóa để thu thập và tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Phương pháp tìm nguồn cung ứng bộ dữ liệu mũ trắng
Đây chính xác là lý do tại sao phương thức hoạt động của chúng tôi bao gồm các kỹ thuật và kiểm tra chất lượng tỉ mỉ để xác định và biên soạn các bộ dữ liệu có liên quan. Điều này đã cho phép chúng tôi trao quyền cho các công ty với bộ dữ liệu đào tạo Gen AI độc quyền trên nhiều định dạng như hình ảnh, video, âm thanh, văn bản và nhiều yêu cầu thích hợp khác.
Giá trị cốt lõi của chúng tôi
Chúng tôi hoạt động dựa trên các triết lý cốt lõi như sự đồng ý, quyền riêng tư và sự công bằng trong việc thu thập dữ liệu. Cách tiếp cận của chúng tôi cũng đảm bảo tính đa dạng trong dữ liệu nên không có sự thiên vị vô thức.
Khi lĩnh vực AI chuẩn bị cho buổi bình minh của một kỷ nguyên mới được đánh dấu bằng các hoạt động công bằng, chúng tôi tại Shaip có ý định trở thành người tiên phong và tiên phong cho những hệ tư tưởng như vậy. Nếu các bộ dữ liệu chất lượng và công bằng chắc chắn là thứ bạn đang tìm kiếm để đào tạo các mô hình AI của mình, hãy liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay.
