FlyCode IT Решения

Заканчивается обучающий материал для больших языковых моделей. Насколько близки мы к пределу?

Large Language Model (LLM) Training Data Is Running Out. How Close Are We To The Limit?

Ограничения и потенциал Large Language Models (LLMs)

В области искусственного интеллекта и науки о данных объем и доступность обучающих данных играют решающую роль в определении способностей и потенциала Large Language Models (LLMs). Следующий анализ рассматривает доступные источники текстовых данных в различных медиа и сравнивает их с растущими потребностями современных ИИ-моделей.

Основные источники текстовых данных

1. Веб-данные: Подмножество англоязычного текста датасета FineWeb, составляющее 15 триллионов токенов.

2. Репозитории кода: Публично доступные кодовые репозитории, такие как Stack v2 dataset, обеспечивают около 0,78 триллиона токенов.

3. Академические публикации и патенты: Объем текстовых данных составляет приблизительно 1 триллион токенов.

4. Книги: Цифровые книжные коллекции от Google Books и Anna’s Archive представляют собой массивное тело текстового контента, достигающее 21 триллиона токенов.

5. Архивы социальных медиа: Пользовательский контент из различных платформ, таких как Weibo, Twitter и Facebook, обеспечивает значительное количество токенов.

6. Транскрибация аудио: Общедоступные аудиоисточники, такие как YouTube и TikTok, добавляют в обучающий корпус около 12 триллионов токенов.

7. Приватные коммуникации: Данные из электронной почты и зафиксированные разговоры приблизительно достигают 1,8 квинтиллиона токенов.

Возникают этические и логистические препятствия при приближении существующих датасетов LLM к уровню в 15 триллионов токенов. Доступ к другим ресурсам, таким как книги, аудиозаписи и корпуса на разных языках, может привести к небольшим улучшениям, возможно, увеличив максимальное количество читаемого качественного текста до 60 триллионов токенов.

Тем не менее, в связи с ограничениями наличия огромных объемов приватных данных у компаний типа Google и Facebook и с ограничениями в доступе к морально-приемлемым источникам текста, будущее развитие LLM зависит от создания синтетических данных. Это ставит вопрос о том, как область исследований в области ИИ изменяется и вынуждает сделать акцент на синтезе синтетических данных для поддержания прогресса и соблюдения этических норм.

Использование ИИ для развития бизнеса

Разрабатывая ваши проекты и продукты, рассмотрите возможности использования ИИ. Определите моменты автоматизации, где ваши клиенты могут получить выгоду от применения ИИ. Настройте ключевые показатели эффективности, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Выбирайте подходящие решения для внедрения ИИ постепенно, начиная с малых проектов, анализируйте результаты и KPI, и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Для советов по внедрению ИИ и возможных решений обратитесь к нашим специалистам в телеграм: ссылка.

Попробуйте наш ИИ ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент и снижать нагрузку на первую линию: ИИ ассистент в продажах.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

IT решения FlyCode

Умная система для медицинской практики

IT-решение для маркетинга клиники

Телемедицина: дополнительный доход для вашей клиники

IT решение по мониторингу пациентов и продаже дополнительных услуг

Умный AI-ассистент для вашей клиники

AI инструменты работы с пациентом медицинское будущее здесь и сейчас

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…