Bir Yapay Zeka kuşağı modelinden Beatles'ın yapacağı gibi bir şarkının sözlerini yazmasını isteseydiniz ve etkileyici bir iş çıkardıysa, bunun bir nedeni var. Veya bir modelden en sevdiğiniz yazarın tarzında düzyazı yazmasını istediyseniz ve o da bu stili tam olarak kopyaladıysa, bunun bir nedeni var.
Basitçe olsa bile, farklı bir ülkedesiniz ve bir süpermarketin reyonunda bulduğunuz ilginç bir atıştırmalığın adını tercüme etmek istediğinizde, akıllı telefonunuz etiketleri algılar ve metni sorunsuz bir şekilde tercüme eder.
Yapay zeka, tüm bu olasılıkların dayanak noktasında duruyor ve bunun temel nedeni, yapay zeka modellerinin bu tür çok büyük miktarlardaki veriler (bizim durumumuzda yüzlerce Beatles şarkısı ve muhtemelen en sevdiğiniz yazarın kitapları) üzerinde eğitilmiş olmasıdır.
Üretken Yapay Zekanın yükselişiyle birlikte herkes müzisyen, yazar, sanatçı ya da bunların hepsi birden olabiliyor. Üretken Yapay Zeka modelleri, kullanıcı komutlarına bağlı olarak saniyeler içinde özel sanat eserleri üretiyor. Van Gogh tarzı sanat eserleri yaratabiliyorlar ve hatta Al Pacino'nun orada olmamasına rağmen Hizmet Şartlarını okumasını bile sağlayabiliyorlar.
Büyüleyiciliği bir yana, burada önemli olan etiktir. Bu tür yaratıcı çalışmaların giderek sanatçıların yerini almaya çalışan yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılması adil mi? Bu tür fikri mülkiyet sahiplerinden onay alındı mı? Adil bir şekilde tazminat aldılar mı?
2024'e hoş geldiniz: Veri Savaşları Yılı
Son birkaç yılda veriler, firmaların Nesil Yapay Zeka modellerini eğitme konusunda dikkatini çeken bir mıknatıs haline geldi. Yapay zeka modelleri tıpkı bir bebek gibi saftır. Önce öğretilmeli, sonra eğitilmeli. Bu nedenle şirketlerin, insanları taklit edecek modelleri yapay olarak eğitmek için milyonlarca olmasa da milyarlarca veriye ihtiyacı var.
Örneğin, GPT-3 milyarlarca (yüzlerce) jeton üzerinde eğitildi ve bu jetonlar gevşek bir şekilde kelimelere çevriliyor. Ancak kaynaklar, daha yeni modelleri eğitmek için trilyonlarca tokenin kullanıldığını ortaya koyuyor.
Bu kadar büyük miktarda eğitim veri seti gerekliyken büyük teknoloji firmaları nereye gidiyor?
Eğitim Verilerinde Akut Eksiklik
Hırs ve hacim el ele gider. İşletmeler modellerini büyütüp optimize ettikçe daha da fazla eğitim verisine ihtiyaç duyuyorlar. Bu, GPT'nin başarılı modellerinin ortaya çıkarılmasına veya yalnızca iyileştirilmiş ve kesin sonuçlar sunulmasına yönelik taleplerden kaynaklanabilir.
Durum ne olursa olsun bol miktarda eğitim verisine ihtiyaç duyulması kaçınılmazdır.
İşletmelerin ilk engelle karşı karşıya kaldığı yer burasıdır. Basitçe söylemek gerekirse internet, yapay zeka modellerinin eğitim alamayacağı kadar küçük hale geliyor. Bu, şirketlerin modellerini beslemek ve eğitmek için mevcut veri kümelerinin tükendiği anlamına geliyor.
Bu tükenen kaynak, paydaşları ve teknoloji meraklılarını korkutuyor çünkü potansiyel olarak markaların ürünlerini nasıl konumlandırdıklarıyla ve dünyadaki bazı rahatsız edici endişelerin yapay zeka odaklı yöntemlerle nasıl ele alınacağıyla yakından bağlantılı olan yapay zeka modellerinin gelişimini ve evrimini potansiyel olarak sınırlayabilir. çözümler.
Aynı zamanda sentetik veri veya dijital akraba yetiştirme dediğimiz formda da umut var. Meslekten olmayan kişilerin ifadesiyle, sentetik veriler yapay zeka tarafından oluşturulan ve yine modelleri eğitmek için kullanılan eğitim verileridir.
Umut verici görünse de teknoloji uzmanları, bu tür eğitim verilerinin sentezinin Habsburg AI adı verilen şeye yol açacağına inanıyor. Bu tür yerleşik veri kümeleri gerçek hatalara, önyargılara sahip olabilir veya sadece anlamsız olabilir ve yapay zeka modellerinden elde edilen sonuçları olumsuz etkileyebileceğinden, bu durum işletmeler için büyük bir endişe kaynağıdır.
Bunu bir Çin Fısıltısı oyunu olarak düşünün, ancak buradaki tek değişiklik, aktarılan ilk kelimenin de anlamsız olabilmesidir.
Yapay Zeka Eğitim Verilerini Tedarik Etme Yarışı
En büyük fotoğraf depolarından biri olan Shutterstock'ta 300 milyon görsel bulunmaktadır. Bu, eğitime başlamak için yeterli olsa da, test etme, doğrulama ve optimize etme işlemleri için yine bol miktarda veriye ihtiyaç duyulacaktır.
Ancak başka kaynaklar da mevcut. Buradaki tek yakalama, gri renk kodlu olmalarıdır. İnternetten kamuya açık verilerden bahsediyoruz. İşte bazı ilginç gerçekler:
- Her gün 7.5 milyondan fazla blog yazısı yayınlanıyor
- Instagram, X, Snapchat, TikTok ve daha fazlası gibi sosyal medya platformlarında 5.4 milyardan fazla insan var.
- İnternette 1.8 milyardan fazla web sitesi bulunmaktadır.
- Yalnızca YouTube'a her gün 3.7 milyondan fazla video yükleniyor.
Ayrıca, insanlar yalnızca sesli podcast'ler aracılığıyla metinleri, videoları, fotoğrafları ve hatta konu hakkındaki uzmanlıklarını kamuya açık olarak paylaşıyorlar.
Bunlar açıkça mevcut içerik parçalarıdır.
Yani yapay zeka modellerini eğitmek için bunları kullanmak adil olmalı, değil mi?
Bu daha önce bahsettiğimiz gri alandır. Bu kadar çok miktarda veriye erişimi olan teknoloji şirketleri, bu ihtiyacı karşılamak için yeni araçlar ve politika değişiklikleri geliştirdiğinden, bu soruya kesin bir cevap verilemez.
Bazı araçlar, YouTube videolarındaki sesi metne dönüştürür ve ardından bunları eğitim amacıyla belirteç olarak kullanır. İşletmeler gizlilik politikalarını yeniden gözden geçiriyor ve hatta davalarla yüzleşmek için önceden belirlenmiş bir niyete sahip modelleri eğitmek için kamuya açık verileri kullanma boyutuna gidiyor.
Karşı Mekanizmalar
Aynı zamanda şirketler, yapay zeka modellerinin, modelleri bir döngü gibi eğitmek için yeniden kullanılabilecek metinler ürettiği, sentetik veri adı verilen şeyi de geliştiriyor.
Öte yandan, verilerin hurdaya çıkarılmasına karşı koymak ve işletmelerin yasal boşluklardan yararlanmasını önlemek için web siteleri, veri düzenleme botlarını azaltmak amacıyla eklentiler ve kodlar uyguluyor.
Nihai Çözüm Nedir?
Yapay zekanın gerçek dünyanın endişelerini çözmedeki etkisi her zaman asil niyetlerle desteklenmiştir. O halde neden bu tür modelleri eğitmek için veri kümelerinin kaynağının gri modellere dayanması gerekiyor?
Sorumlu, etik ve hesap verebilir yapay zekaya ilişkin konuşmalar ve tartışmalar önem ve güç kazandıkça, her ölçekteki şirketin eğitim verilerini sunmak için beyaz şapka tekniklerine sahip alternatif kaynaklara geçmesi gerekiyor.
Shaip'in en başarılı olduğu nokta burası . Veri kaynaklarıyla ilgili yaygın endişeleri anlayan Shaip, her zaman etik teknikleri savunmuş ve çeşitli kaynaklardan veri toplamak ve derlemek için sürekli olarak rafine edilmiş ve optimize edilmiş yöntemler uygulamıştır.
Beyaz Şapka Veri Kümeleri Kaynak Bulma Metodolojileri
İşte tam da bu nedenle çalışma şeklimiz, ilgili veri kümelerini belirlemek ve derlemek için titiz kalite kontrolleri ve teknikleri içerir. Bu, şirketleri; görseller, videolar, ses, metin ve daha fazla niş gereksinimler gibi birden fazla formatta özel Nesil Yapay Zeka eğitim veri kümeleriyle güçlendirmemize olanak sağladı.
Felsefemiz
Veri kümelerini toplarken rıza, gizlilik ve adalet gibi temel felsefeler üzerinde çalışıyoruz. Yaklaşımımız aynı zamanda veri çeşitliliğini de garanti altına alır, böylece bilinçsiz önyargılara yer verilmez.
Yapay zeka dünyası, adil uygulamaların damgasını vurduğu yeni bir çağın başlangıcına hazırlanırken, biz Shaip olarak bu tür ideolojilerin bayrak taşıyıcıları ve öncüleri olmayı amaçlıyoruz. Yapay zeka modellerinizi eğitmek için aradığınız şey tartışmasız adil ve kaliteli veri kümeleriyse bugün bizimle iletişime geçin.
