Введение
Развитие передовых моделей искусственного интеллекта (ИИ) сталкивается с неожиданной проблемой: нехваткой качественных данных для их обучения. Эта проблема усугубляется тем, что некоторые ресурсы ограничивают доступ ИИ к своим данным.
Недостаточность существующих данных
Большие языковые модели (LLM), такие как GPT-5, обучаются на огромных объемах текстовых данных из интернета. Однако не все данные в интернете подходят для этой цели. Большая часть текстов содержит бессвязный или дублирующий контент, который не добавляет новой информации.
Исследования показывают, что только около 10% данных, собранных некоммерческой организацией Common Crawl, пригодны для обучения LLM. Это означает, что для обучения GPT-5 потребуется от 10 до 20 триллионов токенов данных, которые не могут быть получены из существующих источников.
Блокировка доступа к данным
Крупные платформы, такие как социальные сети и новостные агентства, ограничивают доступ к своим данным для обучения ИИ. Это связано с опасениями по поводу конфиденциальности, предвзятости и злоупотребления.
Кроме того, общественность неохотно предоставляет личную переписку для обучения языковых моделей. Это еще больше ограничивает доступ к данным, необходимым для обучения LLM.
Попытки решения проблемы
Разработчики ИИ пытаются найти решения проблемы нехватки данных. Некоторые из этих подходов включают:
- Методика "учебного плана": Подача данных ИИ в определенном порядке, чтобы помочь установить связи между ними.
- Синтетические данные: Генерация данных внутри компании, которые могут быть полезны для обучения LLM.
- Рынок данных: Создание рынка, на котором можно определить ценность данных для конкретных моделей ИИ и установить справедливую цену.
Другие препятствия для развития ИИ
Помимо нехватки данных, развитие ИИ также сдерживают другие факторы, такие как:
- Дефицит чипов: Чипы, необходимые для работы LLM, находятся в дефиците.
- Нехватка центров обработки данных: Для обучения и развертывания LLM требуются огромные вычислительные мощности.
- Ограничения электроэнергии: Обучение и использование LLM потребляет значительное количество электроэнергии.
Заключение
Нехватка качественных данных является серьезным препятствием для развития ИИ. Разработчики ИИ и исследователи ищут решения этой проблемы, но пока неясно, когда и как она будет решена. Тем не менее, продолжающиеся открытия и инновации в области ИИ дают надежду на то, что в будущем будут найдены решения, которые позволят преодолеть этот барьер и продвинуть вперед развитие ИИ.
