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.

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

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…