In die dinamiese wêreld vanintelligensie kunsmatige, vooraanstaande tegnologiemaatskappye staar 'n onverwagte uitdaging voor wat die pas van innovasie kan vertraag: die groeiende probleme met die vind van data van gehalte vir die opleiding van hul modelle. Hierdie datatekort beïnvloed die ontwikkeling van gevorderde tegnologieë soos GPT-5, terwyl maatskappye van die kaliber van Microsoft en OpenAI innoverende oplossings soek om hierdie struikelblok te oorkom.
KI-opleidingsuitdagings: Daar is 'n honger na data en dit vertraag vordering
In 'n era gekenmerk deur 'n ongekende toename in rekenaarkrag en die bevordering van masjienleertegnieke, staar OpenAI en sy soortgelyke paradoks: Oorvloed van aanlyn data vertaal nie outomaties in 'n bruikbare hulpbron vir KI-opleiding nie. Die akkurate data benodig, relevant en op datum is meer krities as ooit, veral wanneer dit kom by die opleiding van toenemend komplekse modelle soos die beplande GPT-5.
Die oorgang van GPT-4 na GPT-5 illustreer hierdie eksponensiële groei in data-aanvraag: terwyl eersgenoemde "slegs" 12 biljoen tokens benodig het, is skattings vir die opvolger ongeveer 60-100 triljoen. Die verskil tussen die beskikbaarheid en behoefte aan data van hoë gehalte kom na vore as 'n beduidende struikelblok, wat 'n tekort wat tussen 10 en 20 triljoen tokens kan wissel.
Hierdie tekort aan kwaliteitdata lei tot 'n ware bottelnek vir die bevordering van KI. Die dikwels verouderde of lae-gehalte data wat die web bevolk verteenwoordig 'n ernstige limiet vir die doeltreffendheid van masjienleer. Boonop vererger die beperkings wat deur datatoegang deur groot platforms opgelê word net die probleem, wat die hulpbronne wat beskikbaar is vir opleiding verder beperk. linguistiese modelle.
In reaksie op hierdie uitdaging, wissel die strategieë wat aangeneem is van tegniese innovasies tot strategiese vennootskappe. OpenAI het byvoorbeeld ten doel om diedie gebruik van oudio- en videodata deur sy Whispe-spraakherkenningsinstrumentr, ten einde die poel van beskikbare data uit te brei. Terselfdertyd ondersoek die maatskappy die moontlikheid van sintetiese data te genereer van gehalte wat kan dien om die bestaande gaping te vul.
