Як ШІ створює вибуховий попит на навчальні дані

Штучний інтелект (ШІ) стрімко розвивався в останні роки, що призвело до новаторських інновацій і змінило різні галузі. Одним з важливих факторів, що стимулюють цей прогрес, є доступність і якість навчальних даних. Оскільки розмір і складність моделей штучного інтелекту постійно зростають, попит на навчальні дані стрімко зростає.

Зростаюче значення навчальних даних

В основі штучного інтелекту лежить машинне навчання, коли моделі вчаться розпізнавати закономірності та робити прогнози на основі даних, які їм надають. Щоб підвищити свою точність, ці моделі потребують великої кількості високоякісних навчальних даних. Чим більше даних мають у своєму розпорядженні моделі штучного інтелекту, тим краще вони можуть виконувати різні завдання, від перекладу мови до розпізнавання зображень.

Оскільки моделі ШІ продовжують зростати в розмірах, попит на навчальні дані зріс експоненціально. Це зростання призвело до сплеску інтересу до збору даних, анотації та керування ними. Компанії, які можуть надати розробникам ШІ доступ до величезних високоякісних наборів даних, відіграватимуть важливу роль у формуванні майбутнього ШІ.

Сьогоднішній стан моделей ШІ

Одним із яскравих прикладів цієї тенденції є найсучасніший GPT-3, випущений у 2020 році. Згідно зі звітом ARK Invest «Big Ideas 2023», вартість навчання GPT-3 становила приголомшливі 4.6 мільйона доларів. GPT-3 складається з 175 мільярдів параметрів, які, по суті, є ваговими коефіцієнтами та зміщеннями, скоригованими під час процесу навчання для мінімізації помилок. Чим більше параметрів має модель, тим вона складніша і тим краще може працювати. Однак із збільшенням складності зростає попит на якісні навчальні дані.

Продуктивність GPT-3, а тепер і GPT-4, була вражаючою, демонструючи надзвичайну здатність генерувати текст, схожий на людину, і вирішувати широкий спектр завдань обробки природної мови. Цей успіх ще більше сприяв розробці ще більших і складніших моделей ШІ, які, у свою чергу, вимагатимуть ще більших наборів даних для навчання.

Майбутнє ШІ та потреба в навчальних даних

Заглядаючи вперед, ARK Invest прогнозує, що до 2030 року можна буде навчити модель штучного інтелекту з у 57 разів більшою кількістю параметрів і в 720 разів більшою кількістю токенів, ніж GPT-3, за набагато меншу вартість. За оцінками звіту, вартість навчання такої моделі штучного інтелекту впаде з 17 мільярдів доларів сьогодні до 600,000 2030 доларів США до XNUMX року.

Для перспективи поточний розмір вмісту Вікіпедії становить приблизно 4.2 мільярда слів, або приблизно 5.6 мільярда токенів. У звіті йдеться про те, що до 2030 року можна буде навчити модель із вражаючими 162 трильйонами слів (або 216 трильйонами токенів). Це збільшення розміру та складності моделі ШІ, безсумнівно, призведе до ще більшого попиту на високоякісні навчальні дані.

У світі, де витрати на обчислення знижуються, дані стануть основним обмеженням для розвитку ШІ. Потреба в різноманітних, точних і великих наборах даних зростатиме, оскільки моделі штучного інтелекту стануть все складнішими. Компанії та організації, які можуть постачати ці масивні набори даних і керувати ними, будуть в авангарді розвитку ШІ.

Роль даних у розвитку ШІ

Щоб забезпечити безперервне зростання штучного інтелекту, важливо інвестувати в збір і підготовку високоякісних навчальних даних. Це включає:

1. Диверсифікація джерел даних: Збір даних із різних джерел допомагає гарантувати, що моделі штучного інтелекту навчаються на різноманітній і репрезентативній вибірці, зменшуючи упередження та покращуючи їх загальну продуктивність.
2. Забезпечення якості даних: Якість навчальних даних має вирішальне значення для точності та ефективності моделей ШІ. Очищення даних, анотація та перевірка мають бути пріоритетними, щоб забезпечити найвищу якість наборів даних. Крім того, такі методи, як активне навчання та трансферне навчання, можуть допомогти максимізувати цінність доступних навчальних даних.
3. Розширення співпраці з даними: Співпраця з іншими компаніями, дослідницькими установами та державними органами може допомогти об’єднати ресурси та поділитися цінними даними, ще більше покращивши навчання моделі ШІ. Партнерство державного та приватного секторів може відігравати ключову роль у стимулюванні розвитку штучного інтелекту шляхом сприяння обміну даними та співпраці.
4. Вирішення питань конфіденційності даних: Оскільки попит на навчальні дані зростає, важливо звернути увагу на питання конфіденційності та переконатися, що збір і обробка даних дотримуються етичних принципів і правил захисту даних. Впровадження таких методів, як диференційована конфіденційність, може допомогти захистити особисту конфіденційність, водночас надаючи корисні дані для навчання ШІ.
5. Заохочення ініціатив відкритих даних: Ініціативи з відкритими даними, коли організації діляться наборами даних для загального користування, можуть допомогти демократизувати доступ до навчальних даних і стимулювати інновації в екосистемі ШІ. Уряди, наукові установи та приватні компанії можуть сприяти розвитку ШІ, сприяючи використанню відкритих даних.

Реальні наслідки зростаючого попиту на навчальні дані

Вибуховий попит на навчальні дані має далекосяжні наслідки для різних галузей і секторів. Ось кілька прикладів того, як цей попит може змінити ландшафт ШІ:

1. Ринок даних, керований ШІ: Оскільки дані стають все більш цінним ресурсом, швидше за все, з’явиться процвітаючий ринок даних для навчання ШІ. Компанії, які можуть курувати, анотувати та керувати високоякісними наборами даних, будуть користуватися великим попитом, створюючи нові можливості для бізнесу та сприяючи конкуренції на ринку даних.
2. Зростання служб анотації даних: Зростання потреби в анотованих даних сприятиме зростанню послуг анотації даних, а компанії спеціалізуються на таких завданнях, як маркування зображень, текстові анотації та транскрипція аудіо. Ці служби відіграватимуть вирішальну роль у забезпеченні доступу моделей ШІ до точних і добре структурованих навчальних даних.
3. Збільшення інвестицій в інфраструктуру даних: Із зростанням попиту на навчальні дані зростатиме потреба в надійній інфраструктурі даних. Інвестиції в технології зберігання, обробки та управління даними будуть необхідними для підтримки величезних обсягів даних, необхідних для моделей ШІ нового покоління.
4. Нові можливості роботи: Попит на навчальні дані створить нові робочі місця у сфері збору, анотування та управління даними. Наука про дані та навички, пов’язані зі штучним інтелектом, ставатимуть все більш цінними на ринку праці, а інженери даних, анотатори та тренери ШІ відіграватимуть вирішальну роль у розробці передових систем ШІ.

Оскільки ШІ продовжує розвиватися та розширювати свої можливості, попит на якісні навчальні дані зростатиме експоненціально. Висновки звіту ARK Invest підкреслюють важливість інвестування в інфраструктуру даних, щоб забезпечити повну реалізацію потенціалу майбутніх моделей ШІ. Зосереджуючись на диверсифікації джерел даних, забезпеченні якості даних і розширенні партнерства з даними, ми можемо прокласти шлях для наступного покоління вдосконалень штучного інтелекту та розблокувати нові можливості в різних галузях. Майбутнє штучного інтелекту буде формуватися не лише створеними нами алгоритмами та моделями, а й даними, які їх живлять.