Генеративные данные ИИ: важность и 7 методов

[jisansorkar12]

Поскольку мы наблюдаем цифровую трансформацию отраслей, генеративный ИИ быстро занимает свою нишу на мировом рынке ИИ (рисунок 1). Он стимулирует создание уникального высококачественного контента, имитацию человеческого языка, проектирование инновационных прототипов продуктов и даже сочинение музыки.

Однако для раскрытия истинного потенциала генеративного ИИ необходимы обширные, разнообразные и релевантные данные для обучения его моделей. Это требование бросает вызов разработчикам и руководителям бизнеса, поскольку сбор и подготовка этих данных могут быть довольно сложными.

В этой статье рассматриваются данные генеративного ИИ, их важность и некоторые методы сбора соответствующих данных для обучения.

Рисунок 1. Внедрение генеративного ИИ
График, показывающий, что в ходе опроса, проведенного в 2023 году среди профессионалов в Соединенных Штатах, было обнаружено, что 37 процентов тех, кто работал в сфере рекламы или маркетинга, использовали ИИ для выполнения рабочих задач. Это делает сбор данных генеративного ИИ еще более важным.
Источник: Статиста
Что такое генеративные данные ИИ?
Генеративные данные ИИ относятся к обширному массиву информации, используемому для обучения больших языковых моделей. Эти данные могут включать текст, изображения, аудио или видео. Генеративные модели изучают закономерности из этих данных, что позволяет им генерировать новый контент, соответствующий сложности, стилю и структуре входных данных. Некоторые из этих задач включают генерацию изображений, генерацию видео, обработку естественного языка и т. д.

Важность личных данных в генеративном ИИ
С момента запуска OpenAI chatGPT технология генеративного ИИ взяла мир технологий штурмом. Руководители бизнеса с оптимизмом смотрят на применение генеративного ИИ в различных областях (рисунок 2).

Ключевым аспектом успеха генеративных моделей ИИ является их способность предлагать контекстно точные и релевантные выходные данные. Для достижения этого качество входных данных имеет решающее значение. Частные данные, которые являются конкретными, адаптированными и часто запатентованными, могут значительно повысить производительность генеративных моделей ИИ.

Например, Bloomberg разработал BloombergGPT 1 , языковую модель, обученную на их личных финансовых данных. Эта модель превзошла общие модели в задачах, связанных с финансами, продемонстрировав, как целевые, отраслевые данные могут создать конкурентное преимущество в генеративном пространстве ИИ.

Рисунок 2. Варианты использования генеративного ИИ
Иллюстрация, демонстрирующая различные варианты использования генеративного ИИ в разных отраслях. Изображение показывает, что по мере роста приложений генеративного ИИ потребность в данных генеративного ИИ также будет расти
Источник: Гартнер
7 методов сбора данных для генеративного ИИ
При обучении генеративных моделей, таких как большие языковые модели (LLM) или модели генерации изображений, получение данных часто является первым препятствием. Ниже приведены некоторые методы, которые разработчики могут использовать для обучения генеративных технологий ИИ:

1. Краудсорсинг
Краудсорсинг подразумевает получение данных от большой группы людей, обычно через люксембург whatsapp номер телефона Интернет. Этот метод может предоставить разнообразные, высококачественные данные. Представьте себе обучение разговорной модели ИИ. Вы можете краудсорсинговать разговорные данные от пользователей по всему миру, позволяя модели понимать и генерировать диалоги на разных языках и в разных стилях.

Однако краудсорсинг требует разработки онлайн-платформы, которая поможет компании нанимать и управлять толпой, собирающей данные. Работа с поставщиком услуг краудсорсинга может быть более эффективным способом использования этого подхода для подготовки качественных наборов данных для обучения генеративного ИИ.

2. Веб-сканирование и скрапинг
Веб-сканирование и скрапинг предполагают автоматическое извлечение данных из интернета. Например, генеративная модель ИИ, ориентированная на генерацию новостей, может использовать краулер для сбора статей с различных новостных сайтов.

Вы также можете ознакомиться с нашим списком инструментов для веб-скрапинга и сканирования на основе данных, чтобы найти наиболее подходящий вариант для вашего бизнеса.

3. Генерация синтетических данных
С появлением мощных генеративных моделей ИИ генерация синтетических данных набирает обороты. В этом подходе одна генеративная модель ИИ создает синтетические данные для обучения другой. Например, генеративная модель ИИ может создавать вымышленные взаимодействия с клиентами для обучения модели ИИ обслуживания клиентов. Этот подход может предоставить огромное количество релевантных, разнообразных данных, не нарушая права на конфиденциальность.

Генеративно-состязательные сети (GAN) также могут использоваться для создания синтетических данных. Нажмите здесь, чтобы прочитать об этом.

4. Публичные наборы данных
Многие организации и частные лица делают наборы данных общедоступными для целей исследований и разработок, и эти наборы данных могут использоваться для обучения инструментов генеративного ИИ. Они могут включать наборы данных:

Текст: Они часто используются для обучения LLM, например GPT-3.
Изображения: Эти наборы данных обычно используются для обучения моделей преобразования текста в изображение, которые создают реалистичные изображения посредством ввода текста. Одним из популярных примеров такого инструмента является Dall-e от OpenAI.
Аудио: Эти данные обычно используются для таких задач, как синтез речи, генерация музыки или генерация звуковых эффектов. Популярным примером является WaveNet от DeepMind.
Видео: Генеративные системы искусственного интеллекта, использующие входные видеоданные, обычно ориентированы на такие задачи, как синтез видео, прогнозирование видео или перевод видео в видео.
Вот некоторые примеры общедоступных наборов данных:

Википедия выдает текст
ImageNet для изображений
LibriSpeech для аудио
Книги
Новостные статьи
Научные журналы
5. Пользовательский контент
Такие платформы, как сайты социальных сетей, блоги и форумы, полны пользовательского контента, который можно использовать в качестве обучающих данных, при условии соблюдения соответствующих требований конфиденциальности и использования. Однако такие известные платформы, как Reddit 2, больше не предоставляют бесплатные данные для компаний, обучающих генеративные инструменты ИИ.

6. Дополнение данных
Существующие данные можно изменять или объединять для создания новых данных. Этот подход называется аугментацией данных и может использоваться для подготовки наборов данных для обучения генеративных моделей ИИ. Например, изображения можно вращать, масштабировать или иным образом преобразовывать, а текстовые данные можно синтезировать путем замены, удаления или переупорядочивания слов.

Исследования (рисунок 3) демонстрируют использование генеративно-состязательных сетей (GAN) для дополнения данных КТ-сканирования головного мозга.

Рисунок 3. Дополнение данных с помощью CycleGAN
Образцы изображений КТ. CycleGAN используется для дополнения данных с целью создания генеративных данных ИИ.
Источник: Природа
7. Данные о клиентах
Запатентованные данные, такие как журналы вызовов клиентов, также могут использоваться для обучения больших языковых моделей, особенно для задач, связанных с обслуживанием клиентов, таких как автоматическая генерация ответов, анализ настроений или распознавание намерений. Однако при использовании этих данных необходимо учитывать некоторые важные факторы:

Транскрипция: журналы вызовов, обычно аудио, необходимо транскрибировать в текст для обучения текстовых моделей, таких как GPT-3 или GPT-4.
Конфиденциальность: убедитесь, что журналы вызовов анонимны и соответствуют законам и правилам о конфиденциальности, возможно, требуя явного согласия клиента.
Предвзятость: журналы вызовов могут содержать предвзятость, потенциально влияющую на эффективность модели при различных типах вызовов или в разное время.
Очистка данных: журналы вызовов необходимо очищать для удаления шума, например ненужных разговоров, фонового шума или ошибок транскрипции.
Заключение
Важность высококачественных данных невозможно переоценить для разработки генеративных систем ИИ. Правильные данные могут значительно повысить производительность модели, стимулируя инновации и предлагая конкурентное преимущество на рынке.

Изучив методы сбора данных, описанные в этой статье, разработчики и руководители предприятий смогут разобраться в сложностях генеративных данных ИИ.

Поскольку генеративный ИИ продолжает развиваться, внимание к данным будет только усиливаться. Поэтому важно оставаться в курсе событий и адаптироваться, гарантируя, что ваши модели генеративного ИИ не только будут насыщены данными, но и будут интеллектуальными.

Чтобы узнать больше о сборе данных с помощью ИИ, загрузите наш бесплатный технический документ по сбору данных: