Data är den avgörande komponenten för generativ AI - om vikten av data för AI

🌐📊 Betydelsen av data för generativ AI

Data är ryggraden i modern teknik och spelar en avgörande roll i utvecklingen och driften av generativ AI. Generativ AI, även känd som artificiell intelligens som kan skapa innehåll (som texter, bilder, musik och till och med videor) är för närvarande ett av de mest innovativa och dynamiska områdena för teknisk utveckling. Men vad gör denna utveckling möjlig? Svaret är enkelt: data.

📈💡 Data: hjärtat av den generativa AI

Data är hjärtat i den generativa AI på många sätt. Utan omfattande mängder data med hög kvalitet kunde algoritmerna som driver dessa system inte lära sig eller utvecklas. Typen och kvaliteten på de data som används för att utbilda dessa modeller bestämmer avsevärt deras förmåga att producera kreativa och användbara resultat.

För att förstå varför data är så viktiga måste vi titta på processen för hur generativa AI -system fungerar. Dessa system tränas genom maskininlärning, särskilt genom djup inlärning. Djup inlärning är en delmängd av maskininlärning baserat på konstgjorda neuronala nätverk som modelleras på hur den mänskliga hjärnan fungerar. Dessa nätverk matas med enorma mängder data från vilka du kan känna igen och lära dig mönster och relationer.

📝📚 Smörjning av generativ AI: Ett enkelt exempel

Ett enkelt exempel är texten på texten av generativ AI. Om en AI ska kunna skriva övertygande texter, måste den först analysera en enorm mängd språkdata. Dessa dataanalyser gör det möjligt för AI att förstå och replikera struktur, grammatik, semantik och stilistiska enheter på mänskligt språk. Ju mer varierande och mer omfattande uppgifter, desto bättre kan AI förstå och reproducera olika språkstilar och nyanser.

🧹🏗 Kvalitet och beredning av uppgifterna

Men det handlar inte bara om mängden data, kvaliteten är också avgörande. Data med hög kvalitet är rena, väl underhållna och representativa för vad AI ska lära sig. Till exempel skulle det inte vara så bra att träna en text AI med data som mestadels innehåller felaktig eller felaktig information. Det är också viktigt att se till att uppgifterna är fria från förspänning. Förspänning i utbildningsdata kan leda till att AI tillhandahåller fördomar eller felaktiga resultat, vilket kan vara problematiskt i många applikationer, särskilt inom känsliga områden som hälso- och sjukvård eller rättvisa.

En annan viktig aspekt är olika data. Generativ AI drar nytta av ett brett utbud av datakällor. Detta säkerställer att modellerna mer allmänt används och kan reagera på olika sammanhang och tillämpningar. Till exempel, om en generativ modell utbildas för textproduktion, bör data komma från olika genrer, stilar och epokar. Detta ger AI förmågan att förstå och generera ett brett utbud av stavningar och format.

Förutom själva uppgifterna är processen att förbereda data också av avgörande betydelse. Data måste ofta behandlas innan du tränar AI för att maximera din användbarhet. Detta inkluderar uppgifter som att rengöra data, ta bort duplikat, korrigera fel och normalisera data. En noggrant genomförd dataförberedande process bidrar avsevärt för att förbättra AI -modellens prestanda.

🖼 Bildgenerering genom generativ AI

Ett viktigt område där generativ AI och vikten av data blir särskilt tydlig är att generera bilder. Tekniker som generativa motsatsnätverk (gås) har revolutionerat konventionella metoder för bildgenerering. Gans består av två neurala nätverk som tävlar mot varandra: en generator och en diskriminator. Generatorn skapar bilder och diskriminatorn utvärderar om dessa bilder är verkliga (från en träningsdatauppsättning) eller genererad (från generatorn). Denna tävling förbättras kontinuerligt tills den kan skapa bedrägligt verkliga bilder. Även här är omfattande och olika bilddata nödvändiga för att ge generatorn möjlighet att skapa realistiska och detaljerade bilder.

🎶🎼 Musikkomposition och generativ AI

Vikten av data sträcker sig också till musikområdet. Generativa Musik-kis använder stora databaser av musikstycken för att lära sig strukturer och mönster som är karakteristiska för vissa musikstilar. Med dessa data kan KIS komponera nya musikstycken som på liknande sätt liknar verk av mänskliga kompositörer. Detta öppnar upp spännande möjligheter inom musikbranschen, till exempel i utvecklingen av nya kompositioner eller personlig musikproduktion.

📽 Videoproduktion och generativ AI

Data har också ett ovärderligt värde i videoproduktionen. Generativa modeller kan skapa videor som ser realistiska och är innovativa. Dessa AIS kan användas för att skapa specialeffekter för filmer eller för att skapa nya scener för videospel. De underliggande uppgifterna kan bestå av miljoner videoklipp som innehåller olika scener, perspektiv och rörelsemönster.

🎨🖌 Konst och generativ AI

Ett annat område som drar nytta av den generativa AI och vikten av data är konst. Konstnärliga AI -modeller skapar imponerande konstverk som är inspirerade av förflutna mästare eller introducerar helt nya konstnärliga stilar. Dessa system är utbildade med dataposter som innehåller verk av olika konstnärer och epokar för att fånga ett brett utbud av konstnärliga stilar och tekniker.

🔒🌍 Etik och dataskydd

Dessutom spelar etik en viktig roll när det gäller data och generativ AI. Eftersom modellerna ofta använder stora mängder personliga eller känsliga uppgifter måste dataskyddsproblem beaktas. Det är viktigt att uppgifterna används rättvist och öppet och att individernas integritet bevaras. Företag och forskningsinstitutioner måste se till att de hanterar ansvarsfullt med uppgifterna och att AI -systemen som de utvecklar motsvarar etiska standarder.

Sammanfattningsvis kan man säga att data är den avgörande komponenten för utveckling och framgång för generativ AI. De är inte bara råmaterialet från vilket dessa system drar sin kunskap utan också nyckeln till att uppnå sin fulla potential inom olika tillämpningsområden. Genom noggrann datainsamling, bearbetning och användning kan vi se till att generativa AI -system inte bara är mer kraftfulla och flexibla, utan också etiskt motiverade och säkra. Resan för den generativa AI är fortfarande i början, och rollen för uppgifterna kommer att fortsätta att vara av central betydelse.

📣 Liknande ämnen

•  📊 Kärnan i data för generativ AI
• 📈 Datakvalitet och variation: nyckeln till framgången för AI
• 🎨 Konstgjord kreativitet: Generativ AI i konst och design
• 📝 Data -baserad textposition genom generativ AI
• 🎬 Revolution i videoproduktion tack vare generativ AI
• 🎶 Generativa AI -kompositioner: musikens framtid
• 🧐 Etiska överväganden i användningen av data för AI
• 👾 Generativa motsatta nätverk: Från kod till konst
• 🧠 Djup inlärning och vikten av data med hög kvalitet
• 🔍 Processen för att förbereda data för generativ AI

#⃣ Hashtags: #Daten #GenerativeKi #ethik #texter position #Kreativitet

Reinhard Heckel, professor i maskininlärning - Bild: Astrid Eckert / Tum

📊💻 Data utgör grunden för AI. För utbildning används fritt tillgängliga data från Internet, som är starkt filtrerade.

• Det är svårt att undvika snedvridningar vid träning. Modellerna försöker därför ge balanserade svar och göra utan problematiska termer.
• Noggrannheten hos AI -modeller varierar beroende på tillämpningsområdet, varigenom, varigenom varje detalj är relevant när man diagnostiserar sjukdomar.
• Dataskydd och överförbarhet av data är utmaningar i det medicinska sammanhanget.

Våra data samlas nu överallt på internet och används också för att utbilda stora språkmodeller som chatgpt. Men hur tränas artificiell intelligens (AI), hur säkerställs det att inga snedvridningar, så kallade förspänningar i modellerna, skapas och hur observeras dataskydd? Reinhard Heckel, professor i maskininlärning vid det tekniska universitetet i München (TUM), ger svar på dessa frågor. Han undersöker stora språkmodeller och avbildningsmetoder inom medicin.

🔍🤖 Vilken roll gör data när man utbildar AI -system?

AI -system använder data som träningsexempel. Stora språkmodeller som chatgpt kan bara svara på frågor om ämnen som de också har utbildats på.

Mest information som allmänna språkmodeller använder för utbildning är data som är fritt tillgängliga på internet. Ju mer utbildningsdata för en fråga, desto bättre resultat. Om det till exempel finns många bra texter som beskriver förhållandena i matematik är träningsdata bra för en AI som är tänkt att hjälpa till med matematikuppgifter. Samtidigt filtreras det mycket starkt när du väljer data. Endast de goda uppgifterna samlas in från den stora massan av data och används för utbildning.

📉🧠 När du väljer uppgifterna, hur är AI från att producera rasistiska eller sexistiska stereotyper, så kallad förspänning?

Det är mycket svårt att utveckla en metod som inte använder klassiska stereotyper och handlingar opartiskt och rättvist. Om du till exempel vill förhindra att resultaten är förvrängda när det gäller hudfärg är detta relativt enkelt. Men om huden också lägger till könet, är situationer som inte längre är möjliga att modellen fungerar helt opartiskt med avseende på hudfärg och kön samtidigt.

Till exempel försöker de flesta röstmodeller ge ett balanserat svar i politiska frågor och belysa flera perspektiv. Under utbildning baserat på medieinnehåll föredras media som motsvarar de journalistiska kvalitetskriterierna. Dessutom, vid filtrering av data, säkerställer vård att vissa ord som är rasistiska eller sexistiska till exempel inte förekommer.

🌐📚 På vissa språk finns det mycket innehåll på internet, men betydligt mindre för andra. Hur påverkar detta kvaliteten på resultaten?

Det mesta av internet är på engelska. Som ett resultat fungerar stora språkmodeller bäst på engelska. Men det finns också mycket innehåll för det tyska språket. Däremot finns det färre träningsdata för språk som inte är så välkända och för vilka det inte finns så många texter och modellerna fungerar sämre.

Hur väl språkmodeller kan användas på vissa språk kan enkelt observeras eftersom de följer så kallade skalningslagar. Det testas om en röstmodell kan förutsäga nästa ord. Ju mer träningsdata, desto bättre kommer modellen att göra. Men det är inte bara bättre, utan också bättre. Detta kan återspeglas väl genom en matematisk ekvation.

💉👨‍⚕ Hur exakt måste en AI vara i praktiken?

Detta beror mycket på respektive tillämpningsområde. På foton, till exempel, som omarbetas med AI, spelar det ingen roll om det finns på rätt plats i slutändan. Det räcker ofta om en bild ser bra ut i slutändan. Även med stora språkmodeller är det viktigt att frågorna besvaras väl, om detaljer saknas eller är felaktiga inte alltid är avgörande. Förutom röstmodeller forskar jag också inom området för medicinsk bildbehandling. Här är det mycket viktigt att varje detalj verkligen är rätt för en bild skapad. Om jag använder AI för diagnoser här måste det vara helt korrekt.

🛡 I samband med AI diskuteras ofta bristen på dataskydd. Hur säkerställs det att personuppgifterna skyddas särskilt i det medicinska sammanhanget?

De flesta medicinska tillämpningar använder data från patienter som är anonymiserade. Den verkliga faran nu är att det finns situationer där du kan dra slutsatser från uppgifterna. Till exempel kan ålder eller kön ofta spåras tillbaka på grundval av MR -eller CT -skanningar. Så vissa faktiskt anonymiserad information finns i uppgifterna. Här är det viktigt att förklara patienterna tillräckligt.

⚠ Vilka andra svårigheter finns det i att utbilda AI i det medicinska sammanhanget?

En stor svårighet är att samla in data som kartlägger många olika situationer och scenarier. AI fungerar bäst om de uppgifter som de tillämpas på liknar träningsdata. Uppgifterna skiljer sig emellertid från sjukhus till sjukhus, till exempel med avseende på patientkompositionen eller enheterna som genererar data. Det finns två sätt att lösa problemet: antingen kan vi förbättra algoritmerna eller så måste vi optimera våra data så att de också kan tillämpas i andra situationer.

👨‍🏫🔬 till personen:

Professor Reinhard Heckel undersöker inom maskininlärning. Han arbetar med utvecklingen av algoritmer och teoretiska grunder för djup inlärning. Ett fokus ligger på medicinsk bildbehandling. Dessutom utvecklar han DNA -datalagring och hanterar användningen av DNA som en digital informationsteknologi.

Han är också medlem i München Data Science Institute och München Center for Machine Learning.

☑ Branschekspert, här med sitt eget Xpert.Digital Industrial Hub på över 2500 specialbidrag

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus