数据是生成人工智能的关键组成部分 - 关于数据对人工智能的重要性

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发布日期： 2024 年 8 月 12 日 / 更新日期： 2024 年 8 月 12 日 - 作者： Konrad Wolfenstein

数据是生成人工智能的关键组成部分 - 关于数据对人工智能的重要性 - 图片：Xpert.Digital

🌟🔍 质量和多样性：为什么数据对于生成人工智能至关重要

🌐📊 数据对于生成人工智能的重要性

数据是现代技术的支柱，在生成式人工智能的开发和运行中发挥着至关重要的作用。生成式AI，也称为人工智能，能够创建内容（如文本、图像、音乐甚至视频），是目前技术发展中最具创新性和活力的领域之一。但是什么让这种发展成为可能呢？答案很简单：数据。

📈💡数据：生成式人工智能的核心

在许多方面，数据是生成人工智能的核心。如果没有大量的高质量数据，为这些系统提供动力的算法将无法学习或进化。用于训练这些模型的数据的类型和质量在很大程度上决定了它们产生创造性和有用结果的能力。

为了理解数据为何如此重要，我们需要了解生成式人工智能系统的工作过程。这些系统使用机器学习（尤其是深度学习）进行训练。深度学习是基于模仿人脑工作方式的人工神经网络的机器学习的一个子集。这些网络被输入大量数据，它们可以从中识别和学习模式和联系。

📝📚 通过生成式人工智能创建文本：一个简单的例子

一个简单的例子是使用生成式人工智能创建文本。如果人工智能要能够写出令人信服的文本，它必须首先分析大量的语言数据。这些数据分析使人工智能能够理解和复制人类语言的结构、语法、语义和文体手段。数据越多样化和广泛，人工智能就越能理解和再现不同的语言风格和细微差别。

🧹🏗️ 数据的质量和准备

但这不仅仅是数据的数量，质量也至关重要。高质量的数据是干净的、精心策划的，并且代表了人工智能应该学习的内容。例如，使用主要包含错误或不正确信息的数据来训练文本人工智能是没有帮助的。确保数据没有偏见也同样重要。训练数据中的偏差可能会导致人工智能产生有偏差或不准确的结果，这在许多用例中可能会出现问题，特别是在医疗保健或司法等敏感领域。

另一个重要方面是数据的多样性。生成式人工智能受益于广泛的数据源。这确保了模型更加通用，并且能够响应各种上下文和用例。例如，在训练文本生成的生成模型时，数据应该来自不同的流派、风格和时代。这使得人工智能能够理解和生成各种拼写和格式。

除了数据本身的重要性之外，数据准备的过程也至关重要。在训练人工智能之前通常需要对数据进行处理，以最大限度地发挥其作用。这包括清理数据、删除重复项、更正错误和标准化数据等任务。精心执行的数据准备过程对于提高人工智能模型的性能大有帮助。

🖼️🖥️ 通过生成式人工智能生成图像

生成人工智能和数据的重要性尤为明显的一个重要领域是图像生成。生成对抗网络（GAN）等技术彻底改变了传统的图像生成方法。 GAN 由两个相互竞争的神经网络组成：生成器和判别器。生成器创建图像，鉴别器评估这些图像是真实的（来自训练数据集）还是生成的（由生成器生成）。通过这次比赛，生成器不断改进，直到能够生成看似真实的图像。在这里，广泛且多样化的图像数据对于使生成器能够创建逼真且详细的图像也是必要的。

🎶🎼 音乐创作和生成人工智能

数据的重要性也延伸到了音乐领域。生成音乐人工智能使用大型音乐作品数据库来学习特定音乐风格的结构和模式特征。借助这些数据，人工智能可以创作与人类作曲家的作品在风格上相似的新音乐作品。这为音乐行业带来了令人兴奋的机会，例如新作品的开发或个性化音乐制作。

📽️🎬 视频制作和生成人工智能

数据在视频制作中也具有不可估量的价值。生成模型能够创建看起来逼真且创新的视频。这些人工智能可用于为电影创建特效或为视频游戏创建新场景。底层数据可以由数百万个包含不同场景、视角和运动模式的视频剪辑组成。

🎨🖌️ 艺术和生成人工智能

另一个受益于生成人工智能和数据重要性的领域是艺术。艺术人工智能模型创造出令人惊叹的艺术作品，这些作品的灵感来自过去的大师或引入全新的艺术风格。这些系统接受包含不同艺术家和时代作品的数据集的训练，以捕捉广泛的艺术风格和技巧。

🔒🌍 道德和数据保护

在数据和生成人工智能方面，道德规范也发挥着重要作用。由于模型经常使用大量个人或敏感数据，因此必须考虑隐私问题。公平、透明地使用数据以及保护个人隐私非常重要。公司和研究机构必须确保他们负责任地处理数据，并且他们开发的人工智能系统符合道德标准。

总之，数据是生成人工智能发展和成功的关键组成部分。它们不仅是这些系统获取知识的原材料，也是在各种应用领域充分发挥其潜力的关键。通过仔细的数据收集、处理和使用，我们可以确保生成式人工智能系统不仅更强大、更灵活，而且符合道德和安全。生成式人工智能的旅程仍处于早期阶段，数据的作用将继续发挥核心作用。

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🔍 为生成式人工智能准备数据的过程

#️⃣ 标签：#Data #GenerativeAI #Ethics #Copywriting #Creativity

💡🤖 采访 Reinhard Heckel 教授，了解数据对人工智能的重要性

Reinhard Heckel，机器学习教授 – 图片：Astrid Eckert / TUM

📊💻 数据构成了人工智能的基础。训练时使用来自互联网的可免费访问的数据，这些数据经过严格过滤。

训练时很难避免扭曲。因此，这些模型试图给出平衡的答案并避免有问题的术语。
人工智能模型的准确性因应用而异，其中每个细节在诊断疾病等时都相关。
数据保护和数据可移植性是医疗领域的挑战。

我们的数据现在在互联网上随处收集，也用于训练大型语言模型，例如 ChatGPT。但人工智能 (AI) 是如何训练的、如何确保模型中不会出现扭曲（即所谓的偏差）以及如何维护数据保护？慕尼黑工业大学 (TUM) 机器学习教授 Reinhard Heckel 为这些问题提供了答案。他研究医学中的大型语言模型和成像方法。

🔍🤖 数据在训练人工智能系统中扮演什么角色？

人工智能系统使用数据作为训练示例。像 ChatGPT 这样的大型语言模型只能回答有关它们经过训练的主题的问题。

通用语言模型用于训练的大部分信息都是互联网上免费提供的数据。问题的训练数据越多，结果就越好。例如，如果有很多好的文本描述了人工智能的数学联系，并且应该帮助其完成数学任务，那么训练数据也会相应地好。同时，目前在选择数据时存在大量的过滤。从海量的数据中，只收集好的数据并用于训练。

📉🧠 在选择数据时，如何防止人工智能产生种族主义或性别歧视的刻板印象，即所谓的偏见？

开发一种不依赖经典刻板印象、公正且公平的方法是非常困难的。例如，如果您想防止结果因肤色而失真，则相对容易。然而，如果将性别也添加到肤色中，则可能会出现模型不再可能同时在肤色和性别方面完全公正地行事的情况。

因此，大多数语言模型都试图对政治问题给出平衡的答案，并阐明多种观点。在基于媒体内容进行培训时，优先考虑符合新闻质量标准的媒体。此外，在过滤数据时，会注意确保不使用某些词语，例如种族主义或性别歧视。

🌐📚 在某些语言中，互联网上的内容很多，而在其他语言中，则明显较少。这如何影响结果的质量？

大多数互联网都是英文的。这使得大型语言模型在英语中效果最好。但也有很多德语内容。然而，对于不太知名且文本不多的语言，训练数据较少，因此模型效果较差。

语言模型在某些语言中的使用情况可以很容易地观察到，因为它们遵循所谓的缩放定律。这测试了语言模型是否能够预测下一个单词。训练数据越多，模型就越好。但它不仅变得更好，而且还可以预见地变得更好。这可以很容易地用数学方程来表示。

💉👨‍⚕️ 人工智能在实践中必须有多准确？

这在很大程度上取决于各自的应用领域。例如，对于使用人工智能进行后处理的照片，每根头发最后是否处于正确的位置并不重要。如果一张照片最终看起来不错就足够了。即使对于大型语言模型，正确回答问题也很重要；细节是否缺失或不正确并不总是至关重要的。除了语言模型之外，我还研究医学图像处理领域。这里非常重要的是所创建图像的每个细节都是正确的。如果我用AI来诊断，那一定是绝对正确的。