Данные — важнейший компонент генеративного ИИ. О важности данных для ИИ

🌐📊 Важность данных для генеративного ИИ

Данные являются основой современных технологий и играют решающую роль в разработке и эксплуатации генеративного искусственного интеллекта. Генеративный ИИ, также известный как искусственный интеллект, способный создавать контент (например, текст, изображения, музыку и даже видео), в настоящее время является одной из самых инновационных и динамичных областей технологического развития. Но что делает возможным такое развитие? Ответ прост: данные.

📈💡 Данные: сердце генеративного ИИ

Во многих отношениях данные лежат в основе генеративного ИИ. Без больших объемов высококачественных данных алгоритмы, лежащие в основе этих систем, не смогут обучаться и развиваться. Тип и качество данных, используемых для обучения этих моделей, во многом определяют их способность давать творческие и полезные результаты.

Чтобы понять, почему данные так важны, нам нужно взглянуть на процесс работы генеративных систем ИИ. Эти системы обучаются с использованием машинного обучения, в частности глубокого обучения. Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, основанная на искусственных нейронных сетях, которые имитируют работу человеческого мозга. Эти сети получают огромные объемы данных, на основе которых они могут распознавать и изучать закономерности и связи.

📝📚 Создание текста с помощью генеративного искусственного интеллекта: простой пример

Простой пример — создание текста с использованием генеративного ИИ. Чтобы ИИ мог писать убедительные тексты, он должен сначала проанализировать огромное количество лингвистических данных. Этот анализ данных позволяет ИИ понимать и воспроизводить структуру, грамматику, семантику и стилистические приемы человеческого языка. Чем разнообразнее и обширнее данные, тем лучше ИИ сможет понимать и воспроизводить различные лингвистические стили и нюансы.

🧹🏗️ Качество и подготовка данных

Но дело не только в количестве данных, качество также имеет решающее значение. Высококачественные данные являются чистыми, тщательно подобранными и отражают то, чему должен научиться ИИ. Например, было бы бесполезно обучать текстовый ИИ данным, которые преимущественно содержат ошибочную или неверную информацию. Не менее важно обеспечить отсутствие предвзятости в данных. Предвзятость в данных обучения может привести к тому, что ИИ будет выдавать предвзятые или неточные результаты, что может быть проблематичным во многих случаях использования, особенно в таких чувствительных областях, как здравоохранение или правосудие.

Еще одним важным аспектом является разнообразие данных. Генеративный ИИ извлекает выгоду из широкого спектра источников данных. Это гарантирует, что модели будут более универсальными и смогут реагировать на различные контексты и варианты использования. Например, при обучении генеративной модели производству текста данные должны поступать из разных жанров, стилей и эпох. Это дает ИИ возможность понимать и генерировать самые разнообразные варианты написания и форматы.

Помимо важности самих данных, решающее значение также имеет процесс их подготовки. Данные часто необходимо обработать перед обучением ИИ, чтобы максимизировать его полезность. Сюда входят такие задачи, как очистка данных, удаление дубликатов, исправление ошибок и нормализация данных. Тщательно проведенный процесс подготовки данных имеет большое значение для повышения производительности модели ИИ.

🖼️🖥️ Генерация изображений с помощью генеративного искусственного интеллекта

Важной областью, где генеративный искусственный интеллект и важность данных особенно очевидны, является генерация изображений. Такие методы, как генеративно-состязательные сети (GAN), произвели революцию в традиционных методах генерации изображений. GAN состоят из двух нейронных сетей, которые конкурируют друг с другом: генератора и дискриминатора. Генератор создает изображения, а дискриминатор оценивает, являются ли эти изображения реальными (из набора обучающих данных) или сгенерированными (генератором). Благодаря этому соревнованию генератор постоянно совершенствуется, пока не сможет создавать обманчиво реальные изображения. Здесь также необходимы обширные и разнообразные данные изображений, чтобы генератор мог создавать реалистичные и подробные изображения.

🎶🎼 Музыкальная композиция и генеративный искусственный интеллект

Важность данных распространяется и на сферу музыки. Генеративные музыкальные ИИ используют большие базы данных музыкальных произведений для изучения структур и закономерностей, характерных для определенных музыкальных стилей. С помощью этих данных ИИ смогут сочинять новые музыкальные произведения, стилистически похожие на произведения композиторов-людей. Это открывает захватывающие возможности в музыкальной индустрии, например, в разработке новых композиций или производстве персонализированной музыки.

📽️🎬 Производство видео и генеративный искусственный интеллект

Данные также имеют неоценимую ценность в видеопроизводстве. Генеративные модели способны создавать реалистичные и инновационные видеоролики. Эти ИИ можно использовать для создания спецэффектов для фильмов или для создания новых сцен для видеоигр. Базовые данные могут состоять из миллионов видеоклипов, содержащих различные сцены, перспективы и модели движения.

🎨🖌️ Искусство и генеративный искусственный интеллект

Еще одна область, которая извлекает выгоду из генеративного искусственного интеллекта и важности данных, — это искусство. Художественные модели искусственного интеллекта создают потрясающие произведения искусства, вдохновленные мастерами прошлого или представляющие совершенно новые художественные стили. Эти системы обучаются на наборах данных, содержащих произведения разных художников и эпох, чтобы охватить широкий спектр художественных стилей и техник.

🔒🌍Этика и защита данных

Этика также играет важную роль, когда речь идет о данных и генеративном искусственном интеллекте. Поскольку модели часто используют большие объемы личных или конфиденциальных данных, необходимо учитывать вопросы конфиденциальности. Важно, чтобы данные использовались справедливо и прозрачно, а конфиденциальность людей была защищена. Компании и исследовательские институты должны обеспечить ответственное обращение с данными и соответствие разрабатываемых ими систем искусственного интеллекта этическим стандартам.

В заключение отметим, что данные являются важнейшим компонентом развития и успеха генеративного ИИ. Они являются не только сырьем, из которого эти системы черпают свои знания, но и ключом к полной реализации своего потенциала в различных областях применения. Благодаря тщательному сбору, обработке и использованию данных мы можем гарантировать, что генеративные системы искусственного интеллекта станут не только более мощными и гибкими, но также этичными и безопасными. Развитие генеративного искусственного интеллекта все еще находится на ранних стадиях, и роль данных по-прежнему будет центральной.

📣 Похожие темы

•  📊 Сущность данных для генеративного ИИ
• 📈 Качество и разнообразие данных: ключ к успеху ИИ
• 🎨 Искусственное творчество: генеративный искусственный интеллект в искусстве и дизайне
• 📝 Создание текста на основе данных с помощью генеративного искусственного интеллекта
• 🎬 Революция в видеопроизводстве благодаря генеративному искусственному интеллекту
• 🎶 Генеративный искусственный интеллект сочиняет: будущее музыки
• 🧐 Этические соображения при использовании данных для ИИ
• 👾 Генеративно-состязательные сети: от кода к искусству
• 🧠 Глубокое обучение и важность качественных данных
• 🔍 Процесс подготовки данных для генеративного ИИ

#️⃣ Хэштеги: #Данные #ГенераторныйИИ #Этика #Копирайтинг #Креативность

Рейнхард Хекель, профессор машинного обучения – Изображение: Астрид Эккерт / ТУМ

📊💻 Данные составляют основу ИИ. Для обучения используются свободно доступные данные из Интернета, которые подвергаются жесткой фильтрации.

• Трудно избежать перекосов при тренировке. Таким образом, модели пытаются дать сбалансированные ответы и избежать проблемных терминов.
• Точность моделей ИИ варьируется в зависимости от приложения, при этом каждая деталь важна, среди прочего, при диагностике заболеваний.
• Защита данных и переносимость данных являются проблемами в медицинском контексте.

Наши данные теперь собираются повсюду в Интернете, а также используются для обучения больших языковых моделей, таких как ChatGPT. Но как обучается искусственный интеллект (ИИ), как обеспечивается отсутствие искажений, так называемых предвзятостей в моделях и как обеспечивается защита данных? Райнхард Хекель, профессор машинного обучения Мюнхенского технического университета (TUM), дает ответы на эти вопросы. Он исследует большие языковые модели и методы визуализации в медицине.

🔍🤖 Какую роль играют данные в обучении систем искусственного интеллекта?

Системы искусственного интеллекта используют данные в качестве обучающих примеров. Большие языковые модели, такие как ChatGPT, могут отвечать только на вопросы по темам, по которым они прошли обучение.

Большая часть информации, которую общеязыковые модели используют для обучения, — это данные, которые находятся в свободном доступе в Интернете. Чем больше обучающих данных для вопроса, тем лучше результаты. Например, если есть много хороших текстов, описывающих связи в математике для ИИ, который должен помогать с математическими задачами, данные обучения будут соответственно хорошими. При этом в настоящее время существует большая фильтрация при отборе данных. Из большого массива данных собираются и используются для обучения только хорошие данные.

📉🧠 Каким образом при отборе данных ИИ не позволяет создавать, например, расистские или сексистские стереотипы, так называемую предвзятость?

Очень сложно разработать метод, который не отступал бы от классических стереотипов, был бы беспристрастным и справедливым. Например, если вы хотите предотвратить искажение результатов в зависимости от цвета кожи, это относительно легко. Однако если к цвету кожи добавить еще и пол, могут возникнуть ситуации, в которых модель уже не сможет действовать совершенно беспристрастно в отношении цвета кожи и пола одновременно.

Поэтому большинство языковых моделей пытаются дать сбалансированный ответ, например, на политические вопросы, и осветить множество точек зрения. При обучении на основе медиаконтента предпочтение отдается СМИ, соответствующим критериям журналистского качества. Кроме того, при фильтрации данных уделяется внимание тому, чтобы не использовались определенные слова, например расистские или сексистские.

🌐📚 На одних языках контента в Интернете много, на других значительно меньше. Как это влияет на качество результатов?

Большая часть Интернета на английском языке. Благодаря этому большие языковые модели лучше всего работают на английском языке. Но есть и много контента на немецком языке. Однако для языков, которые не так известны и для которых не так много текстов, обучающих данных меньше и модели поэтому работают хуже.

Насколько хорошо языковые модели можно использовать на определенных языках, можно легко наблюдать, поскольку они подчиняются так называемым законам масштабирования. Это проверяет, способна ли языковая модель предсказать следующее слово. Чем больше обучающих данных, тем лучше становится модель. Но ситуация не только становится лучше, но и становится предсказуемо лучше. Это можно легко представить с помощью математического уравнения.

💉👨‍⚕️ Насколько точным должен быть ИИ на практике?

Это во многом зависит от соответствующей области применения. Например, для фотографий, обработанных с использованием искусственного интеллекта, не имеет значения, находятся ли все волосы на своем конце в нужном месте. Зачастую достаточно, чтобы в итоге картинка выглядела хорошо. Даже при использовании больших языковых моделей важно, чтобы на вопросы были даны хорошие ответы, не всегда важно, отсутствуют или неверны детали; Помимо языковых моделей, я также занимаюсь исследованиями в области обработки медицинских изображений. Здесь очень важно, чтобы каждая деталь создаваемого образа была правильной. Если я использую ИИ для диагностики, он должен быть абсолютно правильным.

🛡️📋 Отсутствие защиты данных часто обсуждается в связи с ИИ. Как обеспечивается защита персональных данных, особенно в медицинском контексте?

Большинство медицинских приложений используют обезличенные данные пациентов. Реальная опасность сейчас заключается в том, что существуют ситуации, в которых на основе данных все еще можно сделать выводы. Например, МРТ или КТ часто можно использовать для определения возраста или пола. Таким образом, в данных есть некоторая фактически анонимная информация. Здесь важно предоставить пациентам достаточную информацию.

⚠️📊 Какие еще трудности возникают при обучении ИИ в медицинском контексте?

Основная трудность заключается в сборе данных, отражающих множество различных ситуаций и сценариев. ИИ работает лучше всего, когда данные, к которым он применяется, аналогичны данным обучения. Однако данные различаются от больницы к больнице, например, с точки зрения состава пациентов или оборудования, генерирующего данные. Есть два варианта решения проблемы: либо нам удастся улучшить алгоритмы, либо нам придется оптимизировать наши данные, чтобы их можно было лучше применять в других ситуациях.

👨‍🏫🔬 О человеке:

Профессор Рейнхард Хекель проводит исследования в области машинного обучения. Он занимается разработкой алгоритмов и теоретических основ глубокого обучения. Одним из направлений является обработка медицинских изображений. Он также разрабатывает хранилище данных ДНК и работает над использованием ДНК в качестве цифровой информационной технологии.

Он также является членом Мюнхенского института обработки данных и Мюнхенского центра машинного обучения.

☑️ Отраслевой эксперт со своим собственным центром Xpert.Digital Industry Hub с более чем 2500 специальными статьями.

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus