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人工智能训练仍然需要更多的数据
2024年04月22日 由 samoyed 发表
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许多人现在已经相信，人工智能技术与我们在科幻电影中看到的完全不同，没有什么好害怕的。
但是如果你知道人工智能已经消化了我们拥有的一切，而且仍然渴望更多时，就会感受到它的可怕之处了。
随着人工智能公司建造更大更好的模型，人们开始担心网络上可能没有足够的数据来训练它们。
一些公司正在寻找备选的数据训练来源，如视频转录和“合成数据”等都在考虑之列。
最后提到的内容是由人工智能生成的，没人知道如果让它基本上自我训练会发生什么。
早期研究同意，基于人工智能生成的数据训练模型最终会导致"模型崩溃"。
一些公司声称他们可以创建更高质量的合成数据，但对实际产出会是什么样的并没有透露太多。
Dataology公司（由前Meta和谷歌DeepMind研究员阿里·摩科斯创立）是那些试图寻找用更少的数据来训练更大更聪明模型的组织之一。
这些数据训练手段通常颇具争议，像是公共YouTube视频的转录。
研究人员已经观察到人工智能迟早会面临数据枯竭的景象。巴勃罗·比利亚洛沃斯估计人工智能将在未来一两年内用完可用数据，但他似乎并不担心。
"最大的不确定性在于你会看到什么样的突破。"
或者，你知道，公司可以停止尝试创造那些更大更好的模型，因为存在着训练数据存储的问题，以及其他问题，比如过度使用能源。
文章来源：https://twistedsifter.com/2024/04/artificial-intelligence-has-read-everything-on-the-internet-but-remains-hungry-for-more-data/
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