Az adatok a generatív mesterséges intelligencia kulcsfontosságú összetevői – Az adatok fontosságáról a mesterséges intelligencia számára

🌐📊 Az adatok jelentősége a generatív mesterséges intelligencia számára

Az adatok a modern technológia gerincét képezik, és kritikus szerepet játszanak a generatív mesterséges intelligencia fejlesztésében és működtetésében. A generatív mesterséges intelligencia, más néven mesterséges intelligencia, amely tartalmat (például szöveget, képeket, zenét és akár videókat) képes létrehozni, jelenleg a technológiai fejlődés egyik leginnovatívabb és legdinamikusabb területe. De mi teszi lehetővé ezt a fejlődést? A válasz egyszerű: adatok.

📈💡 Adatok: A generatív mesterséges intelligencia szíve

Az adatok sok szempontból a generatív mesterséges intelligencia középpontjában állnak. Nagy mennyiségű, kiváló minőségű adat nélkül az ezeket a rendszereket működtető algoritmusok nem tanulhatnának vagy fejlődnének. Az e modellek betanításához használt adatok típusa és minősége nagymértékben meghatározza, hogy mennyire képesek kreatív és hasznos eredményeket produkálni.

Ahhoz, hogy megértsük, miért olyan fontosak az adatok, meg kell vizsgálnunk a generatív AI-rendszerek működésének folyamatát. Ezeket a rendszereket gépi tanulással, különösen mély tanulással képezik. A mélytanulás a gépi tanulás egy részhalmaza, amely mesterséges neurális hálózatokon alapul, amelyek utánozzák az emberi agy működését. Ezek a hálózatok hatalmas mennyiségű adatot táplálnak be, amelyekből felismerhetik és megtanulhatják a mintákat és kapcsolatokat.

📝📚 Szövegalkotás generatív mesterséges intelligencia segítségével: Egyszerű példa

Egy egyszerű példa a szövegalkotás generatív mesterséges intelligenciával. Ahhoz, hogy egy mesterséges intelligencia meggyőző szövegeket tudjon írni, először hatalmas mennyiségű nyelvi adatot kell elemeznie. Ezek az adatelemzések lehetővé teszik a mesterséges intelligencia számára, hogy megértse és lemásolja az emberi nyelv szerkezetét, nyelvtanát, szemantikáját és stilisztikai eszközeit. Minél változatosabb és kiterjedtebbek az adatok, az AI annál jobban képes megérteni és reprodukálni a különböző nyelvi stílusokat és árnyalatokat.

🧹🏗️ Az adatok minősége és előkészítése

De nem csak az adatok mennyiségéről van szó, hanem a minőségről is. A kiváló minőségű adatok tiszták, jól gondozottak és reprezentálják azt, amit az AI-nak tanulnia kell. Hasznos például egy szöveges AI-t olyan adatokkal betanítani, amelyek túlnyomórészt hibás vagy helytelen információkat tartalmaznak. Ugyanilyen fontos annak biztosítása, hogy az adatok torzításmentesek legyenek. A képzési adatok torzítása miatt a mesterséges intelligencia torz vagy pontatlan eredményeket produkál, ami sok felhasználási esetben problémát jelenthet, különösen az olyan érzékeny területeken, mint az egészségügy vagy az igazságszolgáltatás.

Egy másik fontos szempont az adatok sokfélesége. A generatív AI számos adatforrásból profitál. Ez biztosítja, hogy a modellek általánosabbak legyenek, és különféle kontextusokra és használati esetekre reagáljanak. Például a szövegalkotás generatív modelljének betanításakor az adatoknak különböző műfajokból, stílusokból és korokból kell származniuk. Ez lehetővé teszi a mesterséges intelligencia számára, hogy megértse és generálja a sokféle írásmódot és formátumot.

Magának az adatnak a fontossága mellett az adat-előkészítés folyamata is döntő jelentőségű. Az AI betanítása előtt gyakran fel kell dolgozni az adatokat, hogy maximalizálja annak hasznosságát. Ez magában foglalja az olyan feladatokat, mint az adatok tisztítása, az ismétlődések eltávolítása, a hibák kijavítása és az adatok normalizálása. A gondosan elvégzett adat-előkészítési folyamat nagyban hozzájárul az AI-modell teljesítményének javításához.

🖼️🖥️ Képgenerálás generatív mesterséges intelligencia segítségével

Egy fontos terület, ahol a generatív AI és az adatok jelentősége különösen nyilvánvaló, a képalkotás. Az olyan technikák, mint a Generative Adversarial Networks (GAN) forradalmasították a hagyományos képgenerálási módszereket. A GAN két neurális hálózatból áll, amelyek versenyeznek egymással: egy generátorból és egy diszkriminátorból. A generátor képeket hoz létre, a diszkriminátor pedig kiértékeli, hogy ezek a képek valósak-e (tanítási adatkészletből) vagy generáltak-e (a generátor által). Ezen a versenyen keresztül a generátor folyamatosan fejlődik, amíg megtévesztően valós képeket tud előállítani. Itt is kiterjedt és változatos képadatokra van szükség ahhoz, hogy a generátor valósághű és részletes képeket tudjon létrehozni.

🎶🎼 Zeneszerzés és generatív AI

Az adatok jelentősége a zene területére is kiterjed. A generatív zenei mesterséges intelligencia nagy zenei adatbázisokat használ az adott zenei stílusokra jellemző szerkezetek és minták megtanulására. Ezekkel az adatokkal a mesterséges intelligencia új, stilárisan emberi zeneszerzők műveihez hasonló zeneműveket komponálhat. Ez izgalmas lehetőségeket nyit meg a zeneiparban, például új szerzemények kidolgozásában vagy személyre szabott zenei produkcióban.

📽️🎬 Videókészítés és generatív AI

Az adatoknak a videókészítésben is felbecsülhetetlen értéke van. A generatív modellek képesek olyan videókat készíteni, amelyek valósághűnek tűnnek és innovatívak. Ezek az AI-k használhatók speciális effektusok létrehozására filmekhez vagy új jelenetek létrehozásához videojátékokhoz. Az alapul szolgáló adatok több millió videoklipből állhatnak, amelyek különböző jeleneteket, perspektívákat és mozgásmintákat tartalmaznak.

🎨🖌️ Művészet és generatív AI

Egy másik terület, amely a generatív AI-ból és az adatok fontosságából profitál, a művészet. A művészi mesterséges intelligencia modellek lenyűgöző műalkotásokat hoznak létre, amelyeket a múlt mesterei inspiráltak, vagy teljesen új művészi stílusokat mutatnak be. Ezeket a rendszereket különböző művészek és korszakok műveit tartalmazó adatkészletekre képezték ki, hogy megragadják a művészi stílusok és technikák széles skáláját.

🔒🌍 Etika és adatvédelem

Az etika szintén fontos szerepet játszik az adatok és a generatív mesterséges intelligencia területén. Mivel a modellek gyakran nagy mennyiségű személyes vagy érzékeny adatot használnak fel, figyelembe kell venni az adatvédelmi aggályokat. Fontos, hogy az adatokat tisztességesen és átláthatóan használják fel, és az egyének magánéletét védjék. A vállalatoknak és kutatóintézeteknek gondoskodniuk kell arról, hogy az adatokat felelősségteljesen kezeljék, és az általuk kifejlesztett AI-rendszerek megfeleljenek az etikai normáknak.

Összefoglalva, az adatok a generatív AI fejlesztésének és sikerének kritikus összetevői. Ezek nem csak az alapanyag, amelyből ezek a rendszerek a tudásukat merítik, hanem a kulcsa is a bennük rejlő lehetőségek teljes kiaknázásának számos alkalmazási területen. Gondos adatgyűjtéssel, -feldolgozással és -használattal biztosíthatjuk, hogy a generatív AI-rendszerek ne csak erősebbek és rugalmasabbak legyenek, hanem etikusak és biztonságosak is. A generatív mesterséges intelligencia útja még korai szakaszában jár, és az adatok szerepe továbbra is központi szerepet játszik majd.

📣 Hasonló témák

•  📊 Az adatok lényege a generatív AI-hoz
• 📈 Adatminőség és sokszínűség: az AI sikerének kulcsa
• 🎨 Mesterséges kreativitás: Generatív mesterséges intelligencia a művészetben és a tervezésben
• 📝 Adatalapú szövegalkotás generatív mesterséges intelligencia segítségével
• 🎬 Forradalom a videógyártásban a generatív AI-nak köszönhetően
• 🎶 Generatív AI komponál: A zene jövője
• 🧐 Etikai megfontolások az adatok mesterséges intelligenciához való felhasználásánál
• 👾 Generatív ellenséges hálózatok: a kódtól a cikkig
• 🧠 Mély tanulás és a jó minőségű adatok fontossága
• 🔍 Az adatok generatív mesterséges intelligenciához való előkészítésének folyamata

#️⃣ Hashtagek: #Data #GenerativeAI #Ethics #Copywriting #Creativity

Reinhard Heckel, a gépi tanulás professzora – Kép: Astrid Eckert / TUM

📊💻 Az adatok képezik az AI alapját. A képzéshez az internetről szabadon elérhető adatokat használnak fel, amelyek erősen szűrve vannak.

• Edzés közben nehéz elkerülni a torzulásokat. A modellek ezért igyekeznek kiegyensúlyozott válaszokat adni, és elkerülni a problémás kifejezéseket.
• Az AI-modellek pontossága az alkalmazástól függően változik, többek között a betegségek diagnosztizálása során minden részlet releváns.
• Az adatvédelem és az adatok hordozhatósága kihívást jelent az orvosi környezetben.

Adatainkat ma már mindenhol gyűjtik az interneten, és nagy nyelvi modellek, például a ChatGPT képzésére is használják. De hogyan képezik a mesterséges intelligenciát (AI), hogyan biztosítják, hogy a modellekben ne keletkezzenek torzulások, úgynevezett torzítások, és hogyan tartják fenn az adatvédelmet? Reinhard Heckel, a Müncheni Műszaki Egyetem (TUM) gépi tanulás professzora válaszol ezekre a kérdésekre. Nagy nyelvi modelleket és képalkotó módszereket kutat az orvostudományban.

🔍🤖 Milyen szerepet játszanak az adatok az AI-rendszerek képzésében?

Az AI-rendszerek tanítási példákként használják az adatokat. Az olyan nagy nyelvi modellek, mint a ChatGPT, csak olyan témákkal kapcsolatos kérdésekre tudnak válaszolni, amelyekről képzést kaptak.

Az általános nyelvi modellek által a képzéshez felhasznált információk többsége az interneten szabadon elérhető adat. Minél több edzésadat van egy kérdéshez, annál jobbak az eredmények. Például, ha sok jó szöveg van, amely leírja a matematikai összefüggéseket egy olyan mesterséges intelligencia esetében, amely állítólag segít a matematikai feladatokban, a képzési adatok ennek megfelelően jók lesznek. Ugyanakkor jelenleg nagy a szűrés az adatok kiválasztásakor. A nagy tömegű adatból csak a jó adatokat gyűjtjük össze és használjuk fel a képzéshez.

📉🧠 Az adatok kiválasztásakor hogyan akadályozható meg, hogy a mesterséges intelligencia például rasszista vagy szexista sztereotípiákat, úgynevezett elfogultságot hozzon létre?

Nagyon nehéz olyan módszert kidolgozni, amely nem dől vissza a klasszikus sztereotípiákra, és elfogulatlan és igazságos. Például, ha meg akarja akadályozni, hogy az eredmények torzuljanak a bőrszín tekintetében, ez viszonylag egyszerű. Ha azonban a nemet is hozzáadják a bőrszínhez, akkor olyan helyzetek adódhatnak, amelyekben a modell már nem tud teljesen elfogulatlanul fellépni a bőrszín és a nem tekintetében egyszerre.

A legtöbb nyelvi modell ezért például politikai kérdésekre próbál kiegyensúlyozott választ adni, és többféle nézőpontot megvilágítani. A médiatartalomra épülő képzés során előnyben részesítik azokat a médiákat, amelyek megfelelnek az újságírói minőségi kritériumoknak. Ezenkívül az adatok szűrésekor ügyelni kell arra, hogy bizonyos szavakat, például rasszista vagy szexista ne használjanak.

🌐📚 Egyes nyelveken sok tartalom található az interneten, másokon lényegesen kevesebb. Hogyan befolyásolja ez az eredmények minőségét?

Az internet nagy része angol nyelvű. Így a Large Language Models angolul működik a legjobban. De sok tartalom van a német nyelv számára is. Az olyan nyelvek esetében azonban, amelyek nem annyira ismertek, és amelyekhez nincs olyan sok szöveg, kevesebb a képzési adat, és ezért a modellek rosszabbul működnek.

Könnyen megfigyelhető, hogy bizonyos nyelveken mennyire jól használhatók a nyelvi modellek, mert követik az úgynevezett skálázási törvényeket. Ez azt teszteli, hogy egy nyelvi modell képes-e megjósolni a következő szót. Minél több képzési adat van, annál jobb lesz a modell. De nem csak javul, hanem kiszámíthatóan jobb is lesz. Ez könnyen leírható matematikai egyenlettel.

💉👨‍⚕️ Mennyire kell pontosnak lennie az AI-nak a gyakorlatban?

Ez nagyban függ az adott alkalmazási területtől. A mesterséges intelligencia segítségével utólag feldolgozott fényképeknél például nem számít, hogy minden hajszál a megfelelő helyen van-e a végén. Gyakran elég, ha egy kép a végén jól néz ki. Még a Large Language Models esetén is fontos, hogy a kérdésekre jól válaszoljanak, hogy a részletek hiányoznak vagy helytelenek, nem mindig döntő. A nyelvi modellek mellett az orvosi képfeldolgozás területén is kutatok. Itt nagyon fontos, hogy a létrehozott kép minden részlete helyes legyen. Ha MI-t használok a diagnózisokhoz, annak teljesen helyesnek kell lennie.

🛡️📋 Az adatvédelem hiánya gyakran szóba kerül az MI kapcsán. Hogyan biztosított a személyes adatok védelme, különösen orvosi vonatkozásban?

A legtöbb orvosi alkalmazás anonimizált betegadatokat használ. Az igazi veszély most az, hogy vannak olyan helyzetek, amikor az adatokból még le lehet vonni következtetéseket. Például az MRI- vagy CT-vizsgálatok gyakran használhatók az életkor vagy a nem nyomon követésére. Tehát van néhány valójában anonimizált információ az adatokban. Itt fontos a betegek megfelelő tájékoztatása.

⚠️📊 Milyen további nehézségek merülnek fel az AI orvosi kontextusban történő képzése során?

Nagy nehézséget jelent a sok különböző helyzetet és forgatókönyvet tükröző adatgyűjtés. Az AI akkor működik a legjobban, ha az alkalmazott adatok hasonlóak a betanítási adatokhoz. Az adatok azonban kórházonként eltérőek, például a betegösszetétel vagy az adatokat generáló berendezés tekintetében. A probléma megoldására két lehetőség kínálkozik: vagy sikerül fejlesztenünk az algoritmusokat, vagy optimalizálnunk kell adatainkat, hogy más helyzetekben is jobban alkalmazhatók legyenek.

👨‍🏫🔬 A személyről:

Prof. Reinhard Heckel kutatásokat végez a gépi tanulás területén. A mélytanulás algoritmusainak és elméleti alapjainak kidolgozásán dolgozik. Az egyik hangsúly az orvosi képfeldolgozáson van. Emellett DNS-adattárolást is fejleszt, és a DNS digitális információs technológiaként való felhasználásán dolgozik.

Tagja a müncheni adattudományi intézetnek és a müncheni gépi tanulási központnak is.

☑️ Iparági szakértő, itt a saját Xpert.Digital Industry Hubjával, több mint 2500 szakcikkel

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus