Az AI modellek jövője: Az adathiány kezelése és alternatív megközelítések

Ahogy a nagy nyelvi modellek iránti kereslet tovább nő, a kutatók vizsgálják az adathiány okozta kihívásokat, és alternatív megközelítéseket javasolnak az AI technológiai fejlődés fenntartására.

A mesterséges intelligencia manapság mindenhol jelen van, a Siri-től az önvezető autókig. A mesterséges intelligencia rendszerek azonban nagymértékben támaszkodnak a minőségi adatokra. A nagy nyelvi modellek (LLM) napjaink egyik legmenőbb újítása. Az olyan cégek, mint az OpenAI és a Microsoft új, lenyűgöző NLP-rendszerek kiadásán dolgoznak, senki sem tagadhatja a nagy mennyiségű minőségi adathoz való hozzáférés fontosságát, amelyet nem lehet aláásni.

A legújabb kutatások szerint a jó minőségű adatok hamarosan kimerülnek, valószínűleg még 2026 előtt. Míg a gyenge minőségű adatok forrásai csak évtizedekkel később fognak kimerülni, a jelenlegi trend, miszerint a modelleket végtelenül skálázzák az eredmények javítása érdekében, hamarosan lelassulhat. A probléma megoldására a gépi tanulással foglalkozó közösség új paradigmákat kezd vizsgálni az adatmennyiségtől független modellek fejlesztésére.

A gépi tanulási modellek skálázása jelentős kihívásokkal jár, például a modellméret növelésének csökkenő hozamával. A nagyobb modellek betanításához több számítási erőforrásra és időre van szükség, ami a valós alkalmazásokban kevésbé praktikussá teszi őket. Ahogy a modellek egyre összetettebbé válnak, úgy válnak érzékenyebbé az ellenséges támadásokra, így kevésbé robusztusak. Az átláthatóság hiánya is problémás lehet az olyan kritikus alkalmazásokban, mint az egészségügy vagy a pénzügy.

A probléma leküzdésére az egyik megközelítés a változatosabb képzési adathalmazok létrehozása lenne a minőség csökkentése nélkül. A JEPA (Joint Empirical Probability Approximation) egy Yann LeCun által javasolt gépi tanulási megközelítés, amely abban különbözik a hagyományos módszerektől, hogy tapasztalati valószínűségi eloszlásokat használ az adatok modellezésére és előrejelzések készítésére. Emellett a transzfer tanulás időt és erőforrásokat takaríthat meg, mivel a modell már megtanulta az értékes jellemzőket egy nagy adathalmazból, míg az adatok bővítése csökkentheti a túlillesztést és javíthatja a modell teljesítményét.

• AI
• gépi tanulás
• LLM
• Jó minőségű adatok
• AI-modellek
• Adatkimerülés
• Általánosíthatóság
• Transzfer tanulás