Илон Маск: искусственный интеллект исчерпал данные человечества |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-01-14 16:57 Илон Маск присоединился к мнению других экспертов в области искусственного интеллекта о том, что реальных данных для обучения ИИ-моделей практически не осталось. «Мы исчерпали практически весь накопленный объём человеческих знаний для обучения ИИ. Это произошло фактически в прошлом году», — заявил Маск во время трансляции беседы с председателем Stagwell Марком Пенном на платформе X. Маск, владелец компании xAI, поддержал идеи, которые бывший главный научный сотрудник OpenAI Илья Суцкевер озвучил на конференции по машинному обучению NeurIPS в декабре. Суцкевер, заявивший о достижении «пика данных» в индустрии ИИ, предсказал, что нехватка обучающих данных вынудит изменить существующие подходы к разработке моделей. Маск предложил решение — использование синтетических данных, генерируемых самими ИИ-моделями. «Единственный способ дополнить реальные данные — это синтетические данные, где ИИ сам создаёт обучающие материалы. С синтетическими данными ИИ будет оценивать себя сам и проходить через процесс самообучения», — отметил он. Крупные технологические компании, включая Microsoft, Meta*, OpenAI и Anthropic, уже используют синтетические данные для обучения своих флагманских ИИ-моделей. По оценкам Gartner, 60% данных, используемых для проектов в области ИИ и аналитики в 2024 году, были сгенерированы синтетически. Модель Microsoft Phi-4, открытый код которой был опубликован на этой неделе, обучалась на комбинации синтетических и реальных данных. Аналогичный подход использовался при создании моделей Google Gemma. Anthropic применила синтетические данные при разработке одной из своих самых эффективных систем — Claude 3.5 Sonnet, а Meta* улучшила последнюю серию моделей Llama с помощью ИИ-генерированных данных. Обучение на синтетических данных имеет ряд преимуществ, включая экономическую эффективность. Стартап Writer утверждает, что их модель Palmyra X 004, разработанная почти полностью на синтетических источниках, обошлась всего в $700 000 — по сравнению с оценочной стоимостью в $4,6 миллиона за сопоставимую модель OpenAI. Однако существуют и недостатки. Некоторые исследования показывают, что синтетические данные могут привести к «коллапсу модели», когда ИИ становится менее «креативным» и более предвзятым в своих результатах, что в конечном итоге может серьёзно нарушить его функциональность. Поскольку модели создают синтетические данные на основе уже существующих, любые предубеждения и ограничения в исходных данных будут воспроизводиться в их результатах. *Meta признана экстремистской организацией, её деятельность на территории Российской Федерации запрещена Источник: www.ixbt.com Комментарии: |
|