נתונים הם המרכיב המכריע עבור AI גנוצרי - על חשיבות הנתונים עבור ה- AI

🌐📊 חשיבות הנתונים עבור AI גנוצרי

נתונים הם עמוד השדרה של הטכנולוגיה המודרנית וממלאים תפקיד מכריע בפיתוח ותפעול של AI גנרי. AI Generative, הידוע גם בשם בינה מלאכותית המסוגלת ליצור תוכן (כמו טקסטים, תמונות, מוזיקה ואפילו סרטונים), היא כיום אחד התחומים החדשניים והדינמיים של פיתוח טכנולוגי. אבל מה מאפשר את ההתפתחות הזו? התשובה היא פשוטה: נתונים.

📈💡 נתונים: לבו של ה- AI הגנריטי

הנתונים הם ליבו של ה- AI הגנאי במובנים רבים. ללא כמויות נרחבות של נתונים באיכות גבוהה, האלגוריתמים המניעים מערכות אלה לא יכלו ללמוד או לפתח. סוג הנתונים והאיכות המשמשים לאימון מודלים אלה קובעים משמעותית את יכולתם לייצר תוצאות יצירתיות ושימושיות.

כדי להבין מדוע נתונים כל כך חשובים, עלינו לבדוק את התהליך של אופן פעולתו של מערכות AI יצירות. מערכות אלה מאומנות באמצעות למידת מכונות, במיוחד באמצעות למידה עמוקה. למידה עמוקה היא תת קבוצה של למידת מכונה המבוססת על רשתות עצביות מלאכותיות שעוצבות על אופן הפעולה של המוח האנושי. רשתות אלה ניזונות מכמויות עצומות של נתונים מהם תוכלו לזהות וללמוד דפוסים ומערכות יחסים.

📝📚 יצירת מסמן באמצעות AI Generative: דוגמה פשוטה

דוגמה פשוטה היא הטקסט של הטקסט על ידי AI Generative. אם AI אמור להיות מסוגל לכתוב טקסטים משכנעים, עליו תחילה לנתח כמות עצומה של נתוני שפה. ניתוחי נתונים אלה מאפשרים ל- AI להבין ולשכפל את המבנה, הדקדוק, הסמנטיקה והמכשירים הסגנוניים של השפה האנושית. ככל שהנתונים מגוונים ונרחבים יותר, כך ה- AI יכול להבין ולהעתיק סגנונות וניואנסים שונים של שפה.

🧹🏗️ איכות והכנת הנתונים

אבל לא מדובר רק בכמות הנתונים, האיכות היא גם מכריעה. נתונים באיכות גבוהה הם נקיים, מטופחים ומייצגים את מה שה- AI צריך ללמוד. לדוגמה, לא יהיה מועיל מאוד לאמן טקסט AI עם נתונים המכילים בעיקר מידע שגוי או שגוי. חשוב גם להבטיח שהנתונים נקיים מהטיה. הטיה בנתוני האימונים עלולה לגרום ל- AI לספק דעות קדומות או תוצאות לא מדויקות, שיכולות להיות בעייתיות ביישומים רבים, במיוחד בתחומים רגישים כמו שירותי בריאות או צדק.

היבט חשוב נוסף הוא מגוון הנתונים. Generative AI מרוויח ממגוון רחב של מקורות נתונים. זה מבטיח שהדגמים משמשים באופן כללי יותר ומסוגלים להגיב למגוון הקשרים ויישומים. לדוגמה, אם מודל יצור מאומן לייצור טקסטים, הנתונים צריכים להגיע מז'אנרים, סגנונות ותקופות שונות. זה נותן ל- AI את היכולת להבין ולייצר מגוון רחב של איות ופורמטים.

בנוסף לחשיבות הנתונים עצמם, גם תהליך הכנת הנתונים הוא בעל חשיבות מכרעת. לעיתים קרובות יש לעבד נתונים לפני אימון ה- AI כדי למקסם את התועלת שלך. זה כולל משימות כמו ניקוי הנתונים, הסרת כפילויות, תיקון שגיאות ונורמליזציה של הנתונים. תהליך הכנת נתונים שנערך בקפידה תורם באופן משמעותי לשיפור הביצועים של מודל ה- AI.

🖼️🖥️ דור תמונות דרך AI גנריטיבית

תחום חשוב בו מתברר AI והחשיבות של נתונים מתבררים במיוחד הוא יצירת התמונות. טכניקות כמו רשתות יריבות דורות (אווז) חוללו מהפכה בשיטות קונבנציונאליות לייצור תמונות. גאנס מורכב משתי רשתות עצביות המתחרות זו בזו: גנרטור ומפלה. הגנרטור יוצר תמונות והמפלה מעריך אם תמונות אלה אמיתיות (ממערך נתוני אימונים) או שנוצרו (מהגנרטור). תחרות זו משתפרת ברציפות עד שהיא יכולה ליצור תמונות אמיתיות מטעה. גם כאן, נתוני תמונה נרחבים ומגוונים נחוצים כדי לתת לגנרטור אפשרות ליצור תמונות מציאותיות ומפורטות.

🎶🎼 קומפוזיציה מוזיקה ו- AI יצירתי

חשיבות הנתונים נמשכת גם לתחום המוזיקה. Musik-KIs גנריטיבי משתמשים במאגרי מידע גדולים של קטעי מוזיקה כדי ללמוד את המבנים והדפוסים האופייניים לסגנונות מוזיקה מסוימים. בעזרת נתונים אלה, KIs יכולים לחבר יצירות מוזיקה חדשות הדומות באופן דומה ליצירותיהם של מלחינים אנושיים. זה פותח הזדמנויות מרגשות בתעשיית המוזיקה, למשל בפיתוח יצירות חדשות או הפקת מוזיקה בהתאמה אישית.

הפקת וידאו וידיאו וניצוג AI

לנתונים יש גם ערך לא יסולא בפז בהפקת הווידיאו. דגמים גנוציים מסוגלים ליצור סרטונים שנראים מציאותיים והם חדשניים. ניתן להשתמש ב- AIS אלה ליצירת אפקטים מיוחדים לסרטים או ליצירת סצינות חדשות למשחקי וידאו. הנתונים הבסיסיים יכולים להיות מורכבים ממיליוני קטעי וידיאו המכילים סצינות, נקודות מבט ודפוסי תנועה שונים.

🎨🖌️ אמנות ויצירת AI

תחום נוסף שמרוויח מה- AI הגנרי וחשיבות הנתונים הוא אמנות. דגמי AI אומנותיים יוצרים יצירות אמנות מרשימות הנמצאות בהשראת אדוני העבר או מציגים סגנונות אמנותיים חדשים לחלוטין. מערכות אלה מיומנות ברשומות נתונים המכילות יצירות של אמנים ותקופות שונות כדי לתפוס מגוון רחב של סגנונות וטכניקות אמנותיות.

🔒🌍 אתיקה והגנה על נתונים

בנוסף, האתיקה ממלאת תפקיד חשוב בכל מה שקשור לנתונים ו- AI יציר. מכיוון שלעתים קרובות המודלים משתמשים בכמויות גדולות של נתונים אישיים או רגישים, יש לקחת בחשבון את חששות ההגנה על נתונים. חשוב שהנתונים ישמשו בצורה הוגנת ושקופה וכי פרטיותם של אנשים נשמרת. חברות ומוסדות מחקר חייבים להבטיח שהם מתמודדים באחריות עם הנתונים וכי מערכות ה- AI שהם מפתחים תואמות סטנדרטים אתיים.

לסיכום, ניתן לומר כי נתונים הם המרכיב המכריע לפיתוח והצלחתו של AI גנרי. הם לא רק חומר הגלם ממנו מערכות אלה שואבות את הידע שלהן, אלא גם המפתח להשגת מלוא הפוטנציאל שלהן במגוון תחומי יישום. על ידי איסוף נתונים, עיבוד ושימוש בזהירות, אנו יכולים להבטיח שמערכות AI יצירות אינן רק חזקות וגמישות יותר, אלא גם מוצדקות ומאובטחת אתית. המסע של ה- AI הגנוצרי עדיין בהתחלה, ותפקיד הנתונים ימשיך להיות בעל חשיבות מרכזית.

📣 נושאים דומים

•  📊 תמצית הנתונים עבור AI גנוצרי
• 📈 איכות נתונים ומגוון: המפתח להצלחת ה- AI
• 🎨 יצירתיות מלאכותית: AI גירטיבי באמנות ועיצוב
• 📝 מיקום טקסט מבוסס נתונים באמצעות AI גנוצרי
• 🎬 מהפכה בהפקת וידאו בזכות AI Generative AI
• 🎶 AI Generative מלחין: עתיד המוזיקה
• 🧐 שיקולים אתיים בשימוש בנתונים עבור AI
• 👾 רשתות יריבות גנוציות: מקוד לאמנות
• 🧠 למידה עמוקה וחשיבותם של נתונים באיכות גבוהה
• 🔍 תהליך הכנת הנתונים עבור AI גנוצרי

#טיס hashtags: #daten #generativeki #ethik #texter מיקום #יצירתיות

ריינהרד האקל, פרופסור למידת מכונה - תמונה: אסטריד אקרט / טום

📊💻 נתונים מהווים את הבסיס ל- AI. לצורך אימונים משתמשים בנתונים נגישים בחופשיות מהאינטרנט המסוננים בכבדות.

• קשה להימנע מעיוותים בעת אימונים. לפיכך, הדגמים מנסים לתת תשובות מאוזנות ולעשות ללא מונחים בעייתיים.
• הדיוק של דגמי AI משתנה בהתאם לאזור היישום, לפיו, בין היתר, כל פרט רלוונטי בעת אבחון מחלות.
• הגנת נתונים והעברת נתונים הם אתגרים בהקשר הרפואי.

הנתונים שלנו נאספים כעת בכל מקום באינטרנט ומשמשים גם לאימוני דגמי שפה גדולים כמו Chatgpt. אך כיצד מאומנים בינה מלאכותית (AI), כיצד ניתן להבטיח כי לא נוצרים עיוותים, כך הטיה שנקראה במודלים, וכיצד נצפים הגנת נתונים? ריינהרד האקל, פרופסור למידת מכונות באוניברסיטה הטכנית במינכן (TUM), מספק תשובות לשאלות אלה. הוא חוקר מודלים גדולים בשפה ושיטות הדמיה ברפואה.

🔍🤖 איזה תפקיד עושים נתונים בעת הכנת מערכות AI?

מערכות AI משתמשות בנתונים כדוגמאות אימונים. דגמי שפה גדולים כמו ChatGPT יכולים לענות רק על שאלות על נושאים עליהם הוכשרו גם הם.

מרבית המידע בו משתמשים מודלים של שפה כללית לצורך אימונים הוא נתונים הנגישים באופן חופשי באינטרנט. ככל שיותר נתוני אימונים לשאלה, כך התוצאות טובות יותר. לדוגמה, אם ישנם טקסטים טובים רבים המתארים את מערכות היחסים במתמטיקה, נתוני ההדרכה טובים ל- AI שאמור לעזור במשימות מתמטיקה. יחד עם זאת, הוא מסונן מאוד בבחירת הנתונים. רק הנתונים הטובים נאספים ממסת הנתונים הגדולה ומשמשים לאימונים.

📉🧠 בבחירת הנתונים, כיצד ה- AI מלהפקת סטריאוטיפים גזעניים או סקסיסטיים, כך -כל כך נקרא הטיה?

קשה מאוד לפתח שיטה שאינה משתמשת בסטראוטיפים קלאסיים ופועלים ללא משוא פנים והגינות. לדוגמה, אם ברצונך למנוע מעוות של התוצאות מבחינת צבע העור, זה קל יחסית. עם זאת, אם העור מוסיף גם את המין, מצבים שאינם אפשריים עוד כי המודל יפעל באופן מוחלט לחלוטין ביחס לצבע העור ומין בו זמנית.

לדוגמה, מרבית הדגמים הקוליים מנסים לתת תשובה מאוזנת בשאלות פוליטיות ולהאיר כמה נקודות מבט. במהלך אימונים המבוססים על תוכן מדיה, העדיף מדיה המתאימה לקריטריוני האיכות העיתונאית. בנוסף, בעת סינון נתונים, הטיפול מבטיח שמילים מסוימות גזעניות או סקסיסטיות, למשל, אינן מתרחשות.

🌐📚 בשפות מסוימות יש הרבה תוכן באינטרנט, אך פחות משמעותית עבור אחרים. כיצד זה משפיע על איכות התוצאות?

רוב האינטרנט נמצא באנגלית. כתוצאה מכך, דגמי שפה גדולים עובדים בצורה הטובה ביותר באנגלית. אבל יש גם הרבה תוכן לשפה הגרמנית. לעומת זאת, ישנם פחות נתוני אימונים לשפות שאינן ידועות כל כך ואף שאין כל כך הרבה טקסטים והמודלים עובדים גרועים יותר.

ניתן להשתמש בקלות במודלים של שפה בשפות מסוימות מכיוון שהם עוקבים אחר חוקי קנה מידה שנקראו כל כך. נבדק אם מודל קול מסוגל לחזות את המילה הבאה. ככל שיותר נתוני אימונים, כך הדגם יהיה טוב יותר. אבל זה לא רק טוב יותר, אלא גם טוב יותר. זה יכול לבוא לידי ביטוי היטב על ידי משוואה מתמטית.

💉👨‍⚕️ איך בדיוק AI צריך להיות בפועל?

זה תלוי מאוד בתחום היישום המתאים. בתמונות, למשל, המעובדות מחדש באמצעות AI, לא משנה אם יש במקום הנכון בסופו של דבר. לעתים קרובות זה מספיק אם תמונה נראית טוב בסופו של דבר. אפילו עם דגמי שפה גדולים, חשוב שהשאלות ייענו היטב, בין אם הפרטים חסרים או שגויים לא תמיד מכריעים. בנוסף למודלים קוליים, אני חוקר גם בתחום עיבוד התמונות הרפואיות. כאן חשוב מאוד שכל פרט יהיה ממש נכון לתמונה שנוצרה. אם אני משתמש ב- AI לאבחנות כאן, זה חייב להיות נכון לחלוטין.

🛡️📋 בקשר ל- AI, לעיתים קרובות נדונים על היעדר הגנת המידע. כיצד ניתן להבטיח כי הנתונים האישיים מוגנים במיוחד בהקשר הרפואי?

מרבית היישומים הרפואיים משתמשים בנתונים של חולים שאנונים אנונימיים. הסכנה האמיתית כעת היא שישנם מצבים בהם תוכלו להסיק מסקנות מהנתונים. לדוגמה, לעיתים קרובות ניתן לעקוב אחר הגיל או המין על בסיס סריקות ה- MRI או CT. אז חלק מהמידע אנונימי למעשה נמצא בנתונים. כאן חשוב להסביר את החולים מספיק.

⚠️📊 אילו קשיים אחרים יש באימוני AI בהקשר הרפואי?

קושי גדול הוא לאסוף נתונים הממפות מצבים ותרחישים רבים ושונים. AI עובד בצורה הטובה ביותר אם הנתונים עליהם הם מיושמים דומים לנתוני ההדרכה. עם זאת, הנתונים שונים מבית חולה לבית חולים, למשל ביחס להרכב המטופל או למכשירים המייצרים נתונים. ישנן שתי דרכים לפתור את הבעיה: או שנוכל לשפר את האלגוריתמים או שעלינו לייעל את הנתונים שלנו כך שניתן יהיה ליישם אותם גם על מצבים אחרים.

👨‍🏫🔬 לאדם:

פרופ 'ריינהרד הקל חוקר בתחום למידת מכונות. הוא עובד על פיתוח אלגוריתמים ויסודות תיאורטיים ללמידה עמוקה. המיקוד הוא בעיבוד תמונה רפואית. בנוסף, הוא מפתח אחסון נתוני DNA ועוסק בשימוש ב- DNA כטכנולוגיית מידע דיגיטלי.

הוא גם חבר במכון למדעי הנתונים במינכן ובמרכז למידת מכונות במינכן.

☑️ מומחה בתעשייה, כאן עם רכזת תעשייה משלה

קונרד וולפנשטיין

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus