Colapsul modelului este pierderea de calitate care poate apărea atunci când modelele generative sunt antrenate în mod repetat pe date produse ele însele de IA. Conținutul rar și cazurile limită se pierd treptat, iar rezultatele devin mai uniforme și mai predispuse la erori. Problema capătă importanță pe măsură ce crește ponderea textelor și imaginilor generate de IA pe internet. Datele create de oameni și atent selecționate ajută la contracararea ei.
Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.
Porniți demo-ulDatele sintetice sunt generate artificial, nu colectate din lumea reală, dar imită tiparele și proprietățile datelor reale. Ajută atunci când datele autentice sunt puține, costisitoare sau sensibile din perspectiva protecției datelor – de exemplu pentru testarea software-ului, antrenarea modelelor sau verificarea unui chatbot cu interogări-exemplu realiste. Este important ca ele să reflecte suficient de fidel realitatea și să nu permită tragerea de concluzii despre persoane reale.
Datele de antrenare sunt exemplele din care un model de IA învață tipare: colecții mari de texte pentru modelele lingvistice, imagini etichetate pentru modelele de imagini. Calitatea, diversitatea și actualitatea lor determină în mare măsură cât de fiabil și echitabil este un model și cât de actuale sunt cunoștințele sale. Pentru organizații contează și dacă un furnizor folosește datele clienților introduse de aceștia pentru antrenare ulterioară.
IA generativă desemnează sistemele IA care creează conținut nou – text, imagini, audio, video sau cod de program – în loc să sorteze sau să evalueze doar date existente. Se bazează pe modele care învață tipare din cantități mari de date și le folosesc pentru a produce rezultate noi, plauzibile. În mediul de afaceri este folosită, de exemplu, pentru a redacta e-mailuri, rezumate, descrieri de produse sau idei de imagini. Rezultatele pot conține erori și trebuie verificate înainte de utilizare.
„Garbage in, garbage out” descrie principiul conform căruia un sistem poate produce doar rezultate la fel de bune ca datele pe care le primește. Aceasta se aplică de două ori mai mult în cazul IA: datele de antrenare sau de cunoștințe incorecte, depășite sau unilaterale duc la răspunsuri greșite sau părtinitoare. Un chatbot care se bazează pe o listă de prețuri depășită va indica prețuri depășite. Întreținerea datelor este, așadar, o sarcină permanentă în fiecare proiect IA.
