यदि तपाईंले एक जेन एआई मोडेललाई बीटल्स जस्तो गीतमा गीत लेख्न भन्नुभयो र यदि यसले प्रभावशाली काम गर्यो भने, त्यहाँ यसको कारण छ। वा, यदि तपाईंले आफ्नो मनपर्ने लेखकको शैलीमा गद्य लेख्न मोडेललाई सोध्नुभयो र यसले शैलीलाई ठीकसँग नक्कल गर्यो भने, त्यहाँ यसको कारण छ।
सरल रूपमा, तपाईं फरक देशमा हुनुहुन्छ र जब तपाईं सुपरमार्केटको गलियारेमा फेला पार्ने एउटा चाखलाग्दो खाजाको नाम अनुवाद गर्न चाहनुहुन्छ, तपाईंको स्मार्टफोनले लेबलहरू पत्ता लगाउँदछ र पाठलाई निर्बाध रूपमा अनुवाद गर्दछ।
AI त्यस्ता सबै सम्भावनाहरूको आधारमा खडा छ र यो मुख्य रूपमा किनभने AI मोडेलहरूलाई त्यस्ता डेटाको विशाल मात्रामा तालिम दिइएको हुन्थ्यो - हाम्रो सन्दर्भमा, बीटल्सका सयौं गीतहरू र सम्भवतः तपाईंको मनपर्ने लेखकका पुस्तकहरू।
जेनेरेटिभ एआई को उदय संग, सबै एक संगीतकार, लेखक, कलाकार, वा यो सबै हो। Gen AI मोडेलहरूले प्रयोगकर्ता प्रम्प्टहरूमा निर्भर गर्दै सेकेन्डमा कलाको बेस्पोक टुक्राहरू जन्माउँछन्। तिनीहरूले सिर्जना गर्न सक्छन् भान गग-इस्क कलाका टुक्राहरू र अल पचिनोलाई त्यहाँ नभइकन पनि सेवाका सर्तहरू पढ्नुपर्छ।
आकर्षण बाहेक, यहाँ महत्त्वपूर्ण पक्ष नैतिकता हो। के यो उचित छ कि त्यस्ता रचनात्मक कार्यहरू AI मोडेलहरूलाई तालिम दिन प्रयोग गरिएको छ, जसले बिस्तारै कलाकारहरूलाई प्रतिस्थापन गर्न खोजिरहेको छ? के त्यस्ता बौद्धिक सम्पत्तिका मालिकहरूबाट सहमति लिइएको थियो? के उनीहरूलाई उचित क्षतिपूर्ति दिइयो?
२०२४ मा स्वागत छ: डाटा युद्धको वर्ष
पछिल्ला केही वर्षहरूमा, डाटा थप चुम्बक बनेको छ फर्महरूको ध्यान आकर्षित गर्न तिनीहरूको जेन एआई मोडेलहरू तालिम दिन। एक शिशु जस्तै, AI मोडेलहरू भोली छन्। तिनीहरूलाई सिकाउनु पर्छ र त्यसपछि तालिम दिनुपर्छ। त्यसकारण कम्पनीहरूलाई मानिसको नक्कल गर्नका लागि कृत्रिम रूपमा प्रशिक्षित गर्नका लागि लाखौं होइन भने अरबौं डेटा चाहिन्छ।
उदाहरणका लागि, GPT-3 अरबौं (सयौं) टोकनहरूमा तालिम दिइएको थियो, जसले शब्दहरूमा ढिलो रूपमा अनुवाद गर्छ। यद्यपि, स्रोतहरूले खुलासा गर्दछ कि त्यस्ता खरबौं टोकनहरू हालसालैका मोडेलहरूलाई तालिम दिन प्रयोग गरिएको थियो।
प्रशिक्षण डेटासेटहरूको यति ठूलो मात्रामा आवश्यक छ, ठूला टेक फर्महरू कहाँ जान्छन्?
प्रशिक्षण डाटाको तीव्र कमी
महत्वाकांक्षा र भोल्युम एक साथ जान्छ। उद्यमहरूले तिनीहरूको मोडेलहरू मापन गर्ने र तिनीहरूलाई अप्टिमाइज गर्दा, तिनीहरूलाई अझ बढी प्रशिक्षण डेटा चाहिन्छ। यो GPT को सफल मोडेलहरू अनावरण गर्न वा केवल सुधारिएको र सटीक परिणामहरू प्रदान गर्न मागहरूबाट उत्पन्न हुन सक्छ।
जेसुकै भए पनि, प्रचुर मात्रामा प्रशिक्षण डेटा चाहिन्छ अपरिहार्य छ।
यो हो जहाँ उद्यमहरूले उनीहरूको पहिलो रोडब्लकको सामना गर्छन्। यसलाई सरल भाषामा भन्नुपर्दा, इन्टरनेट एआई मोडेलहरू तालिम दिनको लागि धेरै सानो हुँदै गइरहेको छ। यसको मतलब, कि कम्पनीहरूले आफ्नो मोडेलहरू खुवाउन र तालिम दिन अवस्थित डाटासेटहरू बाहिर चलिरहेका छन्।
यो घट्दो स्रोतले सरोकारवालाहरू र प्राविधिक उत्साहीहरूलाई डराइरहेको छ किनकि यसले सम्भावित रूपमा AI मोडेलहरूको विकास र विकासलाई सीमित गर्न सक्छ, जुन प्रायः ब्रान्डहरूले आफ्ना उत्पादनहरूलाई कसरी स्थान दिन्छन् र कसरी विश्वका केही चिन्ताजनक चिन्ताहरूलाई AI-संचालितसँग सम्बोधन गर्न सकिन्छ भन्नेसँग जोडिएको हुन्छ। समाधानहरू।
एकै समयमा, त्यहाँ सिंथेटिक डाटा वा डिजिटल इनब्रीडिंगको रूपमा पनि आशा छ जसलाई हामी यसलाई भन्छौं। लेपरसनका सर्तहरूमा, सिंथेटिक डाटा एआई द्वारा उत्पन्न प्रशिक्षण डेटा हो, जुन फेरि मोडेलहरूलाई तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ।
यद्यपि यो आशाजनक सुनिन्छ, प्राविधिक विशेषज्ञहरूले विश्वास गर्छन् कि यस्तो प्रशिक्षण डेटाको संश्लेषणले ह्याब्सबर्ग एआई भनिन्छ। यो उद्यमहरूको लागि एक प्रमुख चिन्ताको विषय हो किनकि त्यस्ता जन्मजात डेटासेटहरूमा तथ्यात्मक त्रुटिहरू, पूर्वाग्रहहरू हुन सक्छन्, वा केवल मूर्खतापूर्ण हुन सक्छन्, जसले AI मोडेलहरूका परिणामहरूलाई नकारात्मक रूपमा प्रभाव पार्छ।
यसलाई चिनियाँ व्हिस्परको खेलको रूपमा विचार गर्नुहोस् तर एकमात्र ट्विस्ट यो हो कि पहिलो शब्द जुन पास हुन्छ त्यो पनि अर्थहीन हुन सक्छ।
एआई प्रशिक्षण डाटा सोर्सिङ गर्न दौड
सबैभन्दा ठूलो फोटो रिपोजिटरीहरू मध्ये एक - Shutterstock मा 300 मिलियन छविहरू छन्। जबकि यो प्रशिक्षण संग सुरु गर्न पर्याप्त छ, परीक्षण, प्रमाणीकरण, र अनुकूलन पुन: प्रचुर मात्रामा डेटा चाहिन्छ।
यद्यपि, त्यहाँ अन्य स्रोतहरू उपलब्ध छन्। यहाँ एक मात्र क्याच हो कि तिनीहरू खैरोमा रंग-कोड गरिएका छन्। हामी इन्टरनेटबाट सार्वजनिक रूपमा उपलब्ध डाटा बारे कुरा गर्दैछौं। यहाँ केहि चाखलाग्दो तथ्यहरू छन्:
- 7.5 मिलियन भन्दा बढी ब्लग पोष्टहरू प्रत्येक दिन प्रत्यक्ष लिइन्छ
- Instagram, X, Snapchat, TikTok, र थप जस्ता सामाजिक मिडिया प्लेटफर्महरूमा 5.4 बिलियन भन्दा बढी मानिसहरू छन्।
- इन्टरनेटमा १.८ बिलियन भन्दा बढी वेबसाइटहरू अवस्थित छन्।
- YouTube मा मात्रै हरेक दिन ३.७ मिलियन भन्दा बढी भिडियोहरू अपलोड हुन्छन्।
यसबाहेक, मानिसहरू सार्वजनिक रूपमा पाठहरू, भिडियोहरू, फोटोहरू, र यहाँसम्म कि अडियो-मात्र पोडकास्टहरू मार्फत विषय-विषय विशेषज्ञता साझेदारी गर्दै छन्।
यी स्पष्ट रूपमा उपलब्ध सामग्रीका टुक्राहरू हुन्।
त्यसोभए, तिनीहरूलाई एआई मोडेलहरू तालिम दिन प्रयोग गर्नु निष्पक्ष हुनुपर्छ, हैन?
यो हामीले पहिले उल्लेख गरेको खैरो क्षेत्र हो। यस प्रश्नको लागि कुनै कडा र छिटो राय छैन किनकि यस्तो प्रचुर मात्रामा डाटामा पहुँच भएका टेक कम्पनीहरू यस आवश्यकतालाई समायोजन गर्न नयाँ उपकरणहरू र नीति संशोधनहरू लिएर आउँदैछन्।
केही उपकरणहरूले YouTube भिडियोहरूबाट अडियोहरूलाई पाठमा परिणत गर्छन् र त्यसपछि तिनीहरूलाई प्रशिक्षण उद्देश्यका लागि टोकनको रूपमा प्रयोग गर्छन्। उद्यमहरूले गोपनीयता नीतिहरू पुन: अवलोकन गर्दै छन् र मुकदमाहरू सामना गर्न पूर्व-निर्धारित उद्देश्यका साथ मोडेलहरूलाई तालिम दिन सार्वजनिक डाटा प्रयोग गर्ने हदसम्म जाँदैछन्।
काउन्टर मेकानिज्महरू
एकै समयमा, कम्पनीहरूले सिंथेटिक डाटा पनि विकास गरिरहेका छन्, जहाँ एआई मोडेलहरूले पाठहरू उत्पन्न गर्दछ जुन मोडेलहरूलाई लुप जस्तै तालिम दिन प्रयोग गर्न सकिन्छ।
अर्कोतर्फ, डाटा स्क्र्यापिङको प्रतिरोध गर्न र उद्यमहरूलाई कानुनी कमजोरीहरूको शोषण गर्नबाट रोक्न, वेबसाइटहरूले डाटा-स्केपिङ बटहरूलाई कम गर्न प्लगइनहरू र कोडहरू लागू गर्दैछन्।
अन्तिम समाधान के हो?
वास्तविक-विश्व चिन्ताहरू समाधान गर्नमा AI को निहितार्थ सधैं महान इरादाहरू द्वारा समर्थित छ। त्यसोभए त्यस्ता मोडेलहरूलाई तालिम दिन डेटासेटहरू सोर्सिङ किन ग्रे मोडेलहरूमा भर पर्नु पर्छ?
जिम्मेवार, नैतिक, र जवाफदेही AI मा कुराकानी र बहसले प्रमुखता र बल प्राप्त गर्दछ, यो सबै स्केलका कम्पनीहरूमा वैकल्पिक स्रोतहरूमा स्विच गर्न हो जसमा प्रशिक्षण डेटा प्रदान गर्न सेतो टोपी प्रविधिहरू छन्।
यो कहाँ छ शैप मा उत्कृष्ट छ। डाटा सोर्सिङ वरपरका प्रचलित चिन्ताहरू बुझ्दै, Shaip ले सधैं नैतिक प्रविधिहरूको लागि वकालत गरेको छ र निरन्तर रूपमा विभिन्न स्रोतहरूबाट डाटा सङ्कलन र संकलन गर्न परिष्कृत र अनुकूलित विधिहरूको अभ्यास गरेको छ।
सेतो ह्याट डाटासेट सोर्सिङ विधिहरू
यही कारणले गर्दा हाम्रो मोडस अपरेन्डीले सान्दर्भिक डाटासेटहरू पहिचान र कम्पाइल गर्न सावधानीपूर्वक गुणस्तर जाँच र प्रविधिहरू समावेश गर्दछ। यसले हामीलाई छविहरू, भिडियोहरू, अडियो, पाठ, र थप विशिष्ट आवश्यकताहरू जस्ता बहु ढाँचाहरूमा विशेष जनरल एआई प्रशिक्षण डेटासेटहरू भएका कम्पनीहरूलाई सशक्त बनाउन अनुमति दिएको छ।
हाम्रो दर्शन
हामी डेटासेटहरू सङ्कलनमा सहमति, गोपनीयता र निष्पक्षता जस्ता मूल दर्शनहरूमा काम गर्छौं। हाम्रो दृष्टिकोणले डेटामा विविधता पनि सुनिश्चित गर्दछ त्यसैले त्यहाँ बेहोश पूर्वाग्रहको कुनै परिचय छैन।
एआई क्षेत्रले निष्पक्ष अभ्यासहरूद्वारा चिन्हित नयाँ युगको सुरुवातको लागि तयारी गरिरहेको छ, हामी Shaip मा त्यस्ता विचारधाराहरूको ध्वजवाहक र अग्रदूतहरू बन्न चाहन्छौं। यदि निस्सन्देह निष्पक्ष र गुणस्तर डेटासेटहरू तपाईं आफ्नो AI मोडेलहरू तालिम दिन खोज्दै हुनुहुन्छ भने, आज हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्।
