Andmed on generatiivse AI ülioluline komponent - AI andmete olulisuse kohta

🌐📊 Andmete olulisus generatiivse AI jaoks

Andmed on kaasaegse tehnoloogia selgroog ja mängivad olulist rolli generatiivse AI arendamisel ja toimimisel. Generatiivne AI, tuntud ka kui tehisintellekt, mis suudab luua sisu (näiteks tekstid, pildid, muusika ja isegi videod), on praegu üks tehnoloogilise arengu kõige uuenduslikumaid ja dünaamilisemaid valdkondi. Mis teeb selle arengu võimalikuks? Vastus on lihtne: andmed.

📈💡 Andmed: generatiivse AI süda

Andmed on generatiivse AI süda mitmel viisil. Ilma ulatusliku koguse kõrgekvaliteediliste andmeteta ei saanud neid süsteeme juhtivad algoritmid õppida ega areneda. Nende mudelite koolitamiseks kasutatud andmete tüüp ja kvaliteet määravad oluliselt nende võime anda loomingulisi ja kasulikke tulemusi.

Mõistmiseks, miks andmed on nii olulised, peame uurima generatiivse AI -süsteemide toimimise protsessi. Neid süsteeme koolitatakse masinõppe kaudu, eriti sügava õppimise kaudu. Sügav õppimine on masinõppe alamhulk, mis põhineb kunstlikel neuronaalsetel võrkudel, mis on modelleeritud inimese aju toimimise kohta. Neid võrke söödetakse tohutul hulgal andmeid, millest saate mustreid ja suhteid ära tunda ja õppida.

📝📚 Määrdise loomine generatiivse AI kaudu: lihtne näide

Lihtne näide on teksti tekst generatiivse AI abil. Kui AI soovib veenvaid tekste kirjutada, peab see kõigepealt analüüsima tohutult palju keeleandmeid. Need andmeanalüüsid võimaldavad AI -l mõista ja korrata inimkeele struktuuri, grammatikat, semantikat ja stiililisi seadmeid. Mida mitmekesisem ja ulatuslikum on andmed, seda parem saab AI mõista ja reprodutseerida erinevaid keelestiile ja nüansse.

🧹🏗️ Andmete kvaliteet ja ettevalmistamine

Kuid see ei puuduta ainult andmete kogust, vaid ka kvaliteet on ülioluline. Kõrge kvaliteediga andmed on puhtad, hästi hooldatud ja esindavad AI õppima. Näiteks poleks eriti kasulik teksti AI koolitamine andmetega, mis sisaldavad enamasti valet või valet teavet. Samuti on oluline tagada, et andmed oleksid eelarvamusteta. Koolitusandmete eelarvamused võivad põhjustada AI -d eelarvamuste või ebatäpsete tulemuste andmise, mis võib olla paljudes rakendustes problemaatiline, eriti tundlikes valdkondades nagu tervishoid või õiglus.

Teine oluline aspekt on andmete mitmekesisus. Generatiivne AI saab kasu paljudest andmeallikatest. See tagab, et mudeleid kasutatakse üldisemalt ja suudab reageerida mitmesugustele kontekstidele ja rakendustele. Näiteks kui generatiivset mudelit koolitatakse teksti tootmiseks, peaksid andmed pärinema erinevatest žanritest, stiilidest ja ajastutest. See annab AI -le võimaluse mõista ja genereerida mitmesuguseid õigekirja ja vorminguid.

Lisaks andmete enda olulisusele on andmete koostamise protsess ülioluline. Andmeid tuleb enne AI koolitamist sageli töödelda, et teie kasulikkust maksimeerida. See hõlmab selliseid ülesandeid nagu andmete puhastamine, duplikaatide eemaldamine, vigade parandamine ja andmete normaliseerimine. Hoolikalt läbi viidud andmete ettevalmistamise protsess aitab märkimisväärselt kaasa AI mudeli jõudluse parandamiseks.

🖼️🖥️ pildi genereerimise kaudu generatiivse AI kaudu

Oluline valdkond, kus generatiivne AI ja andmete olulisus eriti selgeks saab, on piltide genereerimine. Sellised tehnikad nagu generatiivsed võistlevad võrgud (hani) on muutnud piltide genereerimise tavapäraseid meetodeid. GANS koosneb kahest närvivõrgust, mis konkureerivad üksteisega: generaator ja diskrimineerija. Generaator loob pilte ja diskrimineerija hindab, kas need pildid on reaalsed (treeningu andmekogumist) või genereeritud (generaatorist). See võistlus paraneb pidevalt, kuni see suudab luua petlikult päris pilte. Ka siin on vaja ulatuslikke ja mitmekesiseid pildiandmeid, et anda generaatorile võimalus luua realistlikke ja üksikasjalikke pilte.

🎶🎼 Muusikakompositsioon ja generatiivne AI

Andmete tähtsus laieneb ka muusikavaldkonnale. Generatiivsed musik-kI-d kasutavad suuri muusikapalasid, et õppida teatud muusikastiilidele iseloomulikke struktuure ja mustreid. Nende andmete abil saavad KIS koostada uusi muusikapalasid, mis sarnanevad samamoodi inimese heliloojate teostega. See avab muusikatööstuses põnevaid võimalusi, näiteks uute kompositsioonide või isikupärastatud muusikatootmise arendamisel.

📽️🎬 videotootmine ja generatiivne AI

Andmetel on videotootmisel ka hindamatu väärtus. Generatiivsed mudelid on võimelised looma videoid, mis näevad välja realistlikud ja uuenduslikud. Neid AI -sid saab kasutada filmide eriefektide loomiseks või videomängude uute stseenide loomiseks. Selle aluseks olevad andmed võivad koosneda miljonitest videoklippidest, mis sisaldavad erinevaid stseene, vaatenurki ja liikumisharjumusi.

🎨🖌️ Kunst ja generatiivne AI

Veel üks valdkond, mis on kasu generatiivsest AI -st ja andmete olulisusest, on kunst. Kunstilised AI -mudelid loovad muljetavaldavad kunstiteosed, mis on inspireeritud mineviku meistritest või tutvustavad täiesti uusi kunstistiile. Need süsteemid on koolitatud andmekirjetega, mis sisaldavad erinevate kunstnike ja ajastute teoseid, et jäädvustada mitmesuguseid kunstistiile ja tehnikaid.

🔒🌍 Eetika ja andmekaitse

Lisaks mängib eetika olulist rolli andmete ja generatiivse AI osas. Kuna mudelid kasutavad sageli suures koguses isiklikke või tundlikke andmeid, tuleb arvestada andmekaitseprobleemidega. On oluline, et andmeid kasutataks õiglaselt ja läbipaistvalt ning üksikisikute privaatsus säilitataks. Ettevõtted ja teadusasutused peavad tagama, et nad käsitlevad andmeid vastutustundlikult ja et nende väljatöötatud AI -süsteemid vastavad eetilistele standarditele.

Kokkuvõtteks võib öelda, et andmed on generatiivse AI arendamise ja edukuse määrav komponent. Need pole mitte ainult tooraine, millest need süsteemid oma teadmisi joonistavad, vaid ka võti oma täieliku potentsiaali saavutamiseks erinevates rakendusvaldkondades. Andmete hoolika kogumise, töötlemise ja kasutamise abil saame tagada, et generatiivsed AI -süsteemid pole mitte ainult võimsamad ja paindlikumad, vaid ka eetiliselt õigustatud ja turvalisemad. Generatiivse AI teekond on alles alguses ja andmete roll on jätkuvalt keskne tähtsus.

📣 Sarnased teemad

•  📊 Generatiivse AI andmete olemus
• 📈 Andmete kvaliteet ja mitmekesisus: AI edu võti
• 🎨 Kunstlik loovus: generatiivne AI kunstis ja kujunduses
• 📝 Andmepõhine tekstipositsioon generatiivse AI kaudu
• 🎬 Videotootmise revolutsioon tänu generatiivsele AI -le
• 🎶 Generatiivne AI komponeerib: muusika tulevik
• 🧐 AI andmete kasutamise eetilised kaalutlused
• 👾 Generatiivsed võistlevad võrgud: koodist kunstini
• 🧠 Sügav õppimine ja kõrgekvaliteediliste andmete tähtsus
• 🔍 Generatiivse AI andmete koostamise protsess

«

Reinhard Heckel, masinõppe professor - pilt: Astrid Eckert / Tum

📊💻 Andmed on AI alus. Treeninguks kasutatakse Internetist vabalt juurdepääsetavaid andmeid, mis on tugevalt filtreerinud.

• Treeningutel on moonutusi keeruline vältida. Seetõttu püüavad mudelid anda tasakaalustatud vastuseid ja teha ilma probleemsete tingimusteta.
• AI -mudelite täpsus varieerub sõltuvalt rakenduspiirkonnast, kusjuures muu hulgas on iga detail haiguste diagnoosimisel asjakohane.
• Andmekaitse ja andmete ülekandmine on meditsiinilises kontekstis väljakutsed.

Meie andmeid kogutakse nüüd kõikjal Internetis ja neid kasutatakse ka suurte keelemudelite, näiteks ChatGPT koolitamiseks. Kuid kuidas on tehisintellekti (AI) koolitatud, kuidas on tagatud, et moonutusi, seega mudelites nimetatud eelarvamusi, luuakse ja kuidas jälgitakse andmekaitset? Müncheni tehnikaülikooli (TUM) masinõppe professor Reinhard Heckel annab neile küsimustele vastuseid. Ta uurib meditsiinis suuri keelemudeleid ja pildimeetodeid.

🔍🤖 Millist rolli teevad andmed AI -süsteemide koolitamisel?

AI -süsteemid kasutavad koolitusnäidetena andmeid. Suured keelemudelid, nagu ChatGpt, saavad vastata ainult küsimustele teemadel, millele nad on ka koolitatud.

Enamik teavet, mida üldised keelemudelid koolitusel kasutavad, on andmed, mis on Internetis vabalt kättesaadavad. Mida rohkem küsimuse koolitusandmeid, seda paremad on tulemused. Näiteks kui on palju häid tekste, mis kirjeldavad matemaatika suhteid, on koolitusandmed head AI jaoks, mis peaks aitama matemaatikaülesannete täitmisel. Samal ajal filtreeritakse see andmete valimisel väga tugevalt. Ainult häid andmeid kogutakse suurest andmete massist ja neid kasutatakse treenimiseks.

📉🧠 Kuidas on andmete valimisel rassistlike või seksistlike stereotüüpide tekitamisest tulenev AI, seega nimetatud eelarvamused?

On väga keeruline välja töötada meetodit, mis ei kasuta klassikalisi stereotüüpe ning toimib erapooletult ja õiglaselt. Näiteks kui soovite takistada tulemuste moonutamist nahavärvi osas, on see suhteliselt lihtne. Kui nahk lisab ka sugu, on olukorrad, mis pole enam võimalikud, et mudel toimib samal ajal nahavärvi ja soo osas täiesti erapooletult.

Näiteks üritab enamik häälmudeleid anda tasakaalustatud vastuse poliitilistes küsimustes ja valgustada mitmeid vaatenurki. Meediumisisul põhineva koolituse ajal eelistatakse meediat, mis vastavad ajakirjanduslike kvaliteedikriteeriumidele. Lisaks tagab andmete filtreerimisel hooldus, et näiteks rassistlikke või seksistlikke sõnu ei toimu.

🌐📚 Mõnes keeles on Internetis palju sisu, kuid teiste jaoks oluliselt vähem. Kuidas see mõjutab tulemuste kvaliteeti?

Suurem osa Internetist on inglise keeles. Selle tulemusel töötavad suured keelemudelid kõige paremini inglise keeles. Kuid saksa keele jaoks on palju sisu. Seevastu on vähem koolitusandmeid keelte kohta, mis pole nii tuntud ja mille tekste pole nii palju ja mudelid töötavad halvemini.

Kui hästi keelemudeleid saab teatud keeltes kasutada, saab hõlpsasti jälgida, kuna need järgivad nii nimetatud skaleerimise seadusi. Testitakse, kas häälmudel suudab järgmist sõna ennustada. Mida rohkem koolitusandmeid, seda parem on mudel. Kuid see pole mitte ainult parem, vaid ka parem. Seda võib hästi kajastada matemaatiline võrrand.

💉👨‍⚕️, kuidas täpselt peab AI praktikas olema?

See sõltub väga palju vastavast taotlusvaldkonnast. Näiteks fotodel, mis töötavad AI abil ümber, pole vahet, kas lõpuks on õiges kohas. Sellest piisab sageli, kui pilt näeb lõpuks hea välja. Isegi suurte keelemudelite puhul on oluline, et küsimustele vastataks hästi, olenemata sellest, kas üksikasjad puuduvad või on valed, pole alati otsustav. Lisaks häälemudelitele uurin ka meditsiinilise pilditöötluse valdkonnas. Siin on väga oluline, et igal detailil oleks tõesti loodud pildi õige. Kui kasutan siin diagnoosimiseks AI -d, peab see olema täiesti õige.

🛡️📋 seoses AI -ga käsitletakse sageli andmekaitse puudumist. Kuidas on tagatud, et isikuandmeid kaitstakse eriti meditsiinilises kontekstis?

Enamik meditsiinilisi rakendusi kasutab andmeid anonüümseks patsientidelt. Nüüd on tegelik oht see, et on olukordi, kus saate andmetest järeldusi teha. Näiteks võib vanuse või soo sageli MRI või CT -skaneerimise alusel jälgida. Nii et andmetes on mõni tegelikult anonüümse teave. Siin on oluline patsiente piisavalt selgitada.

⚠️📊 Milliseid muid raskusi on AI koolitamisel meditsiinilises kontekstis?

Suur raskus on koguda andmeid, mis kaardistavad paljusid erinevaid olukordi ja stsenaariume. AI töötab kõige paremini, kui andmed, millele need rakendatakse, on sarnased koolitusandmetega. Kuid andmed erinevad haige majast haiglasse, näiteks patsiendi koostise või andmete genereerimise seadmete osas. Probleemi lahendamiseks on kaks võimalust: kas saame parandada algoritme või peame oma andmeid optimeerima, et neid saaks rakendada ka muudes olukordades.

👨‍🏫🔬 inimesele:

Prof Reinhard Heckel uurib masinõppe valdkonnas. Ta tegeleb algoritmide ja sügava õppimise teoreetiliste aluste väljaarendamisega. Keskendutakse meditsiinilise pilditöötlusele. Lisaks arendab ta DNA andmete salvestamist ja tegeleb DNA kasutamisega digitaalse infotehnoloogiana.

Ta on ka Müncheni andmeteaduste instituudi ja Müncheni masinõppe keskuse liige.

☑️ tööstusekspert, siin oma Xpert.digital tööstuskeskus üle 2500 spetsialisti panuse

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus