Колапсът на модела е загуба на качество, която може да настъпи, когато генеративни модели многократно се обучават върху данни, създадени самите те от ИИ. Редките съдържания и граничните случаи постепенно се губят, а резултатите стават по-еднообразни и по-податливи на грешки. Проблемът става все по-важен, тъй като делът на създадените от ИИ текстове и изображения в интернет расте. Внимателно подбраните данни, създадени от хора, помагат да се противодейства.
Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.
Стартирайте демотоСинтетичните данни се генерират изкуствено, а не се събират в реалния свят, но имитират закономерностите и свойствата на реалните данни. Те помагат, когато истинските данни са оскъдни, скъпи или чувствителни от гледна точка на защитата на данните – например за тестване на софтуер, обучение на модели или проверка на чатбот с реалистични примерни запитвания. Важно е те да отразяват достатъчно близо действителността и да не позволяват изводи за реални хора.
Данните за обучение са примерите, от които моделът с ИИ научава закономерности: големи текстови колекции за езиковите модели, изображения с етикети за моделите за изображения. Качеството, разнообразието и актуалността им до голяма степен определят колко надежден и справедлив е моделът и колко актуални ще са знанията му. За организациите е важно и дали доставчикът използва въведените от клиентите данни за по-нататъшно обучение.
Генеративен ИИ означава ИИ системи, които създават ново съдържание – текст, изображения, аудио, видео или програмен код – вместо само да сортират или оценяват съществуващи данни. Те се основават на модели, които научават закономерности от големи количества данни и ги използват, за да създават правдоподобни нови резултати. В бизнеса се използва например за изготвяне на имейли, резюмета, описания на продукти или идеи за изображения. Резултатите могат да съдържат грешки и трябва да се проверяват преди употреба.
„Garbage in, garbage out“ („боклук на входа – боклук на изхода“) описва принципа, че една система може да дава само толкова добри резултати, колкото са данните, които получава. За ИИ това важи двойно: грешни, остарели или едностранчиви обучителни данни или данни за знания водят до неверни или пристрастни отговори. Чатбот, който ползва остарял ценоразпис, ще посочва остарели цени. Затова поддръжката на данните е постоянна задача във всеки ИИ проект.
