Meghna Chakrabarty: 人工智能模型通过从现实世界中获取大量数据进行训练,学习如何创建与现实世界数据相匹配的响应。大型语言模型通过阅读互联网上的文本样本,寻找单词如何协同工作的模式,并尝试猜测句子中的下一个单词,通过不断纠正错误来学习,从而理解和书写像人类一样的文本。
Mark Zuckerberg: 我认为在未来,大型模型的训练可能更多地是推理生成合成数据,然后将其反馈到模型中。这意味着AI模型可以利用基于真实世界数据构建的模型来创建新的、人工的数据,即所谓的合成数据,以训练未来的模型。
Sam Altman: 只要能够克服合成数据事件视界,即模型足够智能,可以生成良好的合成数据,一切都应该没问题。这个观点强调了合成数据在AI模型训练中的潜力,但同时也提出了模型生成高质量合成数据的能力这一关键要求。
Ari Morkos: 合成数据点是由模型生成的数据点,而不是由人或现实世界创建的。这种数据只有在能够反映潜在现实的情况下才有用。虽然公共领域的数据正在耗尽,但总会有新数据产生,互联网上的数据量每天都在增加。然而,改进模型的关键在于更好地利用现有数据,而不是仅仅收集更多数据。互联网上的绝大多数数据对于训练模型来说并不是特别有用,因为其中存在大量冗余信息。高质量的数据依赖于模型的用例,并且需要针对特定任务进行优化。合成数据绝对是解决方案的重要组成部分,但许多主要基于合成数据训练的模型实际上存在很多问题,例如脆弱性和泛化能力差。
Kalyan Viramachaneni: 我们现在使用的AI在很大程度上仍然很小,我不是指规模,而是指它可以完成的任务。我们要求AI进行推理和思考,这需要我们提供更多的数据训练模型,这些模型在推理方面更加高效,并且可以解决我们尚未想到使用AI模型解决的问题。任何值得预测的事情都很少发生,为了训练这些模型来预测这种罕见的情况,我们必须创建合成数据,因为它们太罕见了,在现实世界中不会经常发生。例如,银行中的欺诈行为很少发生,因此需要合成数据来训练模型以检测欺诈。
The traditional method of training AI models involves using vast amounts of real-world data. However, recent research suggests that this data may be running out. The podcast explores the shift from supervised learning to self-supervised learning and the resulting massive increase in data usage, questioning whether we are truly running out of data or simply failing to utilize existing data effectively.
Shift from supervised to self-supervised learning massively increased data usage.
Current AI models consume trillions of data points.
The public internet's data is not static; it's constantly growing, but AI's demand may be growing faster.
Data quality and targeted training are crucial for efficient AI model development.
AI companies say they are running out of high-quality data to train their models on. But they might have a solution: data generated by artificial intelligence systems themselves. The pros and cons of synthetic data.