Сьогодні ми звернемо увагу на ключовий аспект, який визначає успіх чи провал передових моделей генеративного штучного інтелекту (ШІ) – якість тренувальних даних. Високоякісні дані, які є “життєвою силою” ШІ, відіграють вирішальну роль у розкритті потенціалу створення реалістичних текстів, зображень, аудіо та відео.
На прикладі моделі ChatGPT-4, найсвіжішого досягнення у сфері генеративного ШІ, можна побачити важливість тренувальних даних. Ця модель була створена на базі величезного набору даних, що складається приблизно з 13 трильйонів слів, де ефективно поєднуються текст та код.
Якість тренувальних даних визначає точність, послідовність, повноту, актуальність і своєчасність моделей генеративного ШІ. Проте слід пам’ятати про ризики, пов’язані з низькою якістю даних: упередженість, неточні прогнози, етичні проблеми та нестабільність моделі.
Для пошуку якісних даних використовуються спеціалізовані торгові платформи, веб-скребки, ретельна маркування даних, інноваційні методи доповнення або використання власних даних, особливо в великих компаніях.
Важливо відповідально ставитися до даних, щоб забезпечити ефективність, надійність і етичну чистоту майбутніх проривів у генеративному ШІ.