బీటిల్స్ వంటి పాటకు సాహిత్యం రాయమని మీరు Gen AI మోడల్ని అడిగితే మరియు అది ఆకట్టుకునే పనిని చేసి ఉంటే, దానికి కారణం ఉంది. లేదా, మీరు మీకు ఇష్టమైన రచయిత శైలిలో గద్యాన్ని వ్రాయమని మోడల్ని అడిగితే మరియు అది ఖచ్చితంగా శైలిని పునరావృతం చేస్తే, దానికి కారణం ఉంది.
కేవలం, మీరు వేరే దేశంలో ఉన్నారు మరియు మీరు సూపర్ మార్కెట్ నడవలో కనుగొనే ఆసక్తికరమైన చిరుతిండి పేరును అనువదించాలనుకున్నప్పుడు, మీ స్మార్ట్ఫోన్ లేబుల్లను గుర్తించి, వచనాన్ని సజావుగా అనువదిస్తుంది.
AI అటువంటి అవకాశాలన్నింటిలో అగ్రగామిగా ఉంది మరియు దీనికి కారణం AI మోడల్లు అటువంటి డేటా యొక్క విస్తారమైన వాల్యూమ్లపై శిక్షణ పొందడం వల్ల - మా విషయంలో, వందలాది ది బీటిల్స్ పాటలు మరియు మీకు ఇష్టమైన రచయిత నుండి బహుశా పుస్తకాలు.
జనరేటివ్ AI యొక్క పెరుగుదలతో, ప్రతి ఒక్కరూ సంగీతకారుడు, రచయిత, కళాకారుడు లేదా అందరూ. Gen AI మోడల్స్ యూజర్ ప్రాంప్ట్లను బట్టి సెకన్లలో బెస్పోక్ కళాఖండాలను సృష్టిస్తాయి. వారు సృష్టించగలరు వాన్ గోహ్-ఇస్క్ ఆర్ట్ ముక్కలు మరియు అల్ పాసినో అక్కడ లేకుండానే సేవా నిబంధనలను కూడా చదవండి.
ఆకర్షణను పక్కన పెడితే, ఇక్కడ ముఖ్యమైన అంశం నీతి. కళాకారులను క్రమంగా భర్తీ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్న AI మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఇటువంటి సృజనాత్మక రచనలను ఉపయోగించడం న్యాయమేనా? అటువంటి మేధోపరమైన ఆస్తుల యజమానుల నుండి సమ్మతి పొందబడిందా? వారికి న్యాయంగా పరిహారం అందించారా?
2024కి స్వాగతం: డేటా యుద్ధాల సంవత్సరం
గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా, వారి Gen AI మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి సంస్థల దృష్టిని ఆకర్షించడానికి డేటా మరింత అయస్కాంతంగా మారింది. శిశువు వలె, AI నమూనాలు అమాయకమైనవి. వారికి నేర్పించి, ఆపై శిక్షణ ఇవ్వాలి. అందుకే మనుషులను అనుకరించే మోడల్లకు కృత్రిమంగా శిక్షణ ఇవ్వడానికి కంపెనీలకు బిలియన్లు కాకపోయినా మిలియన్ల కొద్దీ డేటా అవసరం.
ఉదాహరణకు, GPT-3 బిలియన్ల (వాటిలో వందల) టోకెన్లపై శిక్షణ పొందింది, ఇది పదాలకు వదులుగా అనువదిస్తుంది. అయితే, ఇటీవలి మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ట్రిలియన్ల కొద్దీ టోకెన్లను ఉపయోగించినట్లు మూలాలు వెల్లడిస్తున్నాయి.
శిక్షణ డేటాసెట్ల యొక్క భారీ వాల్యూమ్ల అవసరం ఉన్నందున, పెద్ద సాంకేతిక సంస్థలు ఎక్కడికి వెళ్తాయి?
శిక్షణ డేటా యొక్క తీవ్రమైన కొరత
ఆశయం మరియు వాల్యూమ్ ఒకదానితో ఒకటి కలిసిపోతాయి. ఎంటర్ప్రైజెస్ తమ మోడల్లను స్కేల్ చేయడం మరియు వాటిని ఆప్టిమైజ్ చేయడం వలన, వారికి మరింత శిక్షణ డేటా అవసరం. ఇది GPT యొక్క తదుపరి నమూనాలను ఆవిష్కరించడానికి లేదా మెరుగైన మరియు ఖచ్చితమైన ఫలితాలను అందించడానికి డిమాండ్ల నుండి ఉత్పన్నమవుతుంది.
కేసుతో సంబంధం లేకుండా, సమృద్ధిగా శిక్షణ డేటా అవసరం అనివార్యం.
ఇక్కడే సంస్థలు తమ మొదటి రోడ్బ్లాక్ను ఎదుర్కొంటాయి. సరళంగా చెప్పాలంటే, AI మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఇంటర్నెట్ చాలా చిన్నదిగా మారుతోంది. అంటే, కంపెనీలు తమ మోడల్లకు ఆహారం ఇవ్వడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఇప్పటికే ఉన్న డేటాసెట్లు అయిపోతున్నాయి.
ఈ క్షీణత వనరు వాటాదారులను మరియు సాంకేతిక ఔత్సాహికులను భయపెడుతోంది, ఎందుకంటే ఇది AI మోడల్ల అభివృద్ధి మరియు పరిణామాన్ని పరిమితం చేయగలదు, ఇవి బ్రాండ్లు తమ ఉత్పత్తులను ఎలా ఉంచుతాయి మరియు ప్రపంచంలోని కొన్ని బాధించే ఆందోళనలను AI- ఆధారితంతో ఎలా పరిష్కరించగలవు అనే దానితో చాలా దగ్గరి సంబంధం కలిగి ఉంటాయి. పరిష్కారాలు.
అదే సమయంలో, సింథటిక్ డేటా లేదా డిజిటల్ ఇన్బ్రీడింగ్ రూపంలో మనం పిలిచే విధంగా కూడా ఆశ ఉంది. లేపర్సన్ పరంగా, సింథటిక్ డేటా అనేది AI ద్వారా రూపొందించబడిన శిక్షణ డేటా, ఇది మళ్లీ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
ఇది ఆశాజనకంగా ఉన్నప్పటికీ, సాంకేతిక నిపుణులు అటువంటి శిక్షణ డేటా యొక్క సంశ్లేషణ హబ్స్బర్గ్ AI అని పిలవబడే దానికి దారితీస్తుందని నమ్ముతారు. ఇటువంటి ఇన్బ్రేడ్ డేటాసెట్లు వాస్తవిక లోపాలు, పక్షపాతం కలిగి ఉండవచ్చు లేదా AI మోడల్ల నుండి ఫలితాలను ప్రతికూలంగా ప్రభావితం చేసే అసంబద్ధంగా ఉండవచ్చు కాబట్టి ఇది ఎంటర్ప్రైజ్లకు ప్రధాన ఆందోళన.
దీన్ని చైనీస్ విస్పర్ గేమ్గా పరిగణించండి, అయితే ఒకే ట్విస్ట్ ఏమిటంటే, మొదటి పదం కూడా అర్థరహితంగా ఉండవచ్చు.
AI శిక్షణ డేటాను సోర్సింగ్ చేయడానికి రేస్
అతిపెద్ద ఫోటో రిపోజిటరీలలో ఒకటి - Shutterstock 300 మిలియన్ చిత్రాలను కలిగి ఉంది. శిక్షణతో ప్రారంభించడానికి ఇది సరిపోతుంది, పరీక్షించడం, ధృవీకరించడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడం కోసం మళ్లీ సమృద్ధిగా డేటా అవసరం.
అయితే, ఇతర వనరులు అందుబాటులో ఉన్నాయి. ఇక్కడ ఉన్న ఏకైక విషయం ఏమిటంటే అవి బూడిద రంగులో రంగు-కోడెడ్. మేము ఇంటర్నెట్ నుండి పబ్లిక్గా అందుబాటులో ఉన్న డేటా గురించి మాట్లాడుతున్నాము. ఇక్కడ కొన్ని ఆసక్తికరమైన వాస్తవాలు ఉన్నాయి:
- ప్రతిరోజూ 7.5 మిలియన్లకు పైగా బ్లాగ్ పోస్ట్లు ప్రత్యక్ష ప్రసారం చేయబడతాయి
- Instagram, X, Snapchat, TikTok మరియు మరిన్ని వంటి సోషల్ మీడియా ప్లాట్ఫారమ్లలో 5.4 బిలియన్లకు పైగా ప్రజలు ఉన్నారు.
- ఇంటర్నెట్లో 1.8 బిలియన్లకు పైగా వెబ్సైట్లు ఉన్నాయి.
- ఒక్క యూట్యూబ్లోనే ప్రతిరోజూ 3.7 మిలియన్లకు పైగా వీడియోలు అప్లోడ్ చేయబడుతున్నాయి.
అంతేకాకుండా, వ్యక్తులు ఆడియో-మాత్రమే పాడ్క్యాస్ట్ల ద్వారా టెక్స్ట్లు, వీడియోలు, ఫోటోలు మరియు సబ్జెక్ట్-మేటర్ నైపుణ్యాన్ని కూడా పబ్లిక్గా షేర్ చేస్తున్నారు.
ఇవి స్పష్టంగా అందుబాటులో ఉన్న కంటెంట్ ముక్కలు.
కాబట్టి, AI మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి వాటిని ఉపయోగించడం న్యాయంగా ఉండాలి, సరియైనదా?
ఇది మనం ఇంతకు ముందు చెప్పిన గ్రే ఏరియా. ఈ ప్రశ్నకు కఠినమైన అభిప్రాయం లేదు, ఎందుకంటే అటువంటి సమృద్ధిగా డేటాకు ప్రాప్యత ఉన్న టెక్ కంపెనీలు ఈ అవసరానికి అనుగుణంగా కొత్త సాధనాలు మరియు విధాన సవరణలతో వస్తున్నాయి.
కొన్ని సాధనాలు YouTube వీడియోల నుండి ఆడియోను టెక్స్ట్గా మారుస్తాయి మరియు శిక్షణ ప్రయోజనాల కోసం వాటిని టోకెన్లుగా ఉపయోగిస్తాయి. ఎంటర్ప్రైజెస్ గోప్యతా విధానాలను పునఃసమీక్షిస్తున్నాయి మరియు వ్యాజ్యాలను ఎదుర్కోవటానికి ముందుగా నిర్ణయించిన ఉద్దేశ్యంతో మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి పబ్లిక్ డేటాను ఉపయోగించుకునే స్థాయికి కూడా వెళుతున్నాయి.
కౌంటర్ మెకానిజమ్స్
అదే సమయంలో, కంపెనీలు సింథటిక్ డేటా అని పిలవబడే వాటిని కూడా అభివృద్ధి చేస్తున్నాయి, ఇక్కడ AI మోడల్లు టెక్స్ట్లను ఉత్పత్తి చేస్తాయి, వీటిని లూప్ వంటి మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మళ్లీ ఉపయోగించవచ్చు.
మరోవైపు, డేటా స్క్రాపింగ్ను ఎదుర్కోవడానికి మరియు ఎంటర్ప్రైజెస్ చట్టపరమైన లొసుగులను ఉపయోగించుకోకుండా నిరోధించడానికి, వెబ్సైట్లు డేటా-స్కేపింగ్ బాట్లను తగ్గించడానికి ప్లగిన్లు మరియు కోడ్లను అమలు చేస్తున్నాయి.
అల్టిమేట్ సొల్యూషన్ అంటే ఏమిటి?
వాస్తవ-ప్రపంచ ఆందోళనలను పరిష్కరించడంలో AI యొక్క అంతరార్థం ఎల్లప్పుడూ గొప్ప ఉద్దేశ్యాలతో మద్దతునిస్తుంది. అటువంటి మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి సోర్సింగ్ డేటాసెట్లు గ్రే మోడల్లపై ఎందుకు ఆధారపడాలి?
బాధ్యతాయుతమైన, నైతిక మరియు బాధ్యతాయుతమైన AIపై సంభాషణలు మరియు చర్చలు ప్రాముఖ్యత మరియు బలాన్ని పొందుతున్నందున, శిక్షణ డేటాను అందించడానికి వైట్-టోపీ టెక్నిక్లను కలిగి ఉన్న ప్రత్యామ్నాయ మూలాలకు మారడం అన్ని ప్రమాణాల కంపెనీలపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
ఇది ఎక్కడ ఉంది షేప్ వద్ద రాణిస్తుంది. డేటా సోర్సింగ్ చుట్టూ ఉన్న ప్రబలంగా ఉన్న ఆందోళనలను అర్థం చేసుకోవడం, Shaip ఎల్లప్పుడూ నైతిక పద్ధతుల కోసం వాదిస్తుంది మరియు విభిన్న మూలాల నుండి డేటాను సేకరించడానికి మరియు కంపైల్ చేయడానికి శుద్ధి చేసిన మరియు అనుకూలీకరించిన పద్ధతులను స్థిరంగా సాధన చేసింది.
వైట్ హ్యాట్ డేటాసెట్స్ సోర్సింగ్ మెథడాలజీస్
అందువల్లనే మా కార్యనిర్వహణలో ఖచ్చితమైన నాణ్యత తనిఖీలు మరియు సంబంధిత డేటాసెట్లను గుర్తించడానికి మరియు కంపైల్ చేయడానికి సాంకేతికతలు ఉంటాయి. ఇమేజ్లు, వీడియోలు, ఆడియో, టెక్స్ట్ మరియు మరిన్ని సముచిత అవసరాలు వంటి బహుళ ఫార్మాట్లలో ప్రత్యేకమైన Gen AI శిక్షణ డేటాసెట్లతో కంపెనీలకు అధికారం కల్పించడానికి ఇది మమ్మల్ని అనుమతించింది.
మన తత్వశాస్త్రం
మేము డేటాసెట్లను సేకరించడంలో సమ్మతి, గోప్యత మరియు న్యాయబద్ధత వంటి ప్రధాన తత్వశాస్త్రాలపై పని చేస్తాము. మా విధానం డేటాలో వైవిధ్యాన్ని కూడా నిర్ధారిస్తుంది కాబట్టి అపస్మారక పక్షపాతం పరిచయం ఉండదు.
AI రాజ్యం సరసమైన అభ్యాసాల ద్వారా గుర్తించబడిన ఒక కొత్త శకం యొక్క ఆవిర్భావానికి సిద్ధమవుతున్నందున, షైప్లో మేము అటువంటి భావజాలాలకు జెండాను మోసేవారిగా మరియు ముందున్నవారిగా ఉండాలని భావిస్తున్నాము. మీ AI మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మీరు నిస్సందేహంగా సరసమైన మరియు నాణ్యమైన డేటాసెట్లు వెతుకుతున్నట్లయితే, ఈరోజే మమ్మల్ని సంప్రదించండి.
