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

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…

  • Преобразование бизнес-процессов с помощью AI: Фреймворк PLAN-AND-ACT

    Преобразование бизнес-процессов с помощью ИИ: Рамочная структура PLAN-AND-ACT Понимание проблем Компании сталкиваются с вызовами при использовании ИИ, такими как сложность выполнения задач и адаптация к динамичным условиям. Это требует перевода пользовательских инструкций в…

  • DeepSeek V3-0324: Революция в AI для бизнеса

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) значительно развился, но многие компании сталкиваются с высокими затратами на вычисления и разработку больших языковых моделей (LLM). Решение этих проблем возможно благодаря новейшей модели DeepSeek-V3-0324. Решение DeepSeek-V3-0324 Модель DeepSeek-V3-0324…

  • Понимание и улучшение многоагентных систем в ИИ

    Понимание и улучшение многопользовательских систем Введение в многопользовательские системы Многопользовательские системы (MAS) включают сотрудничество нескольких агентов ИИ для выполнения сложных задач. Несмотря на их потенциал, эти системы часто работают хуже, чем одноагентные решения.…

  • Gemini 2.5 Pro: Революция в Искусственном Интеллекте

    Практические бизнес-решения Трансформация бизнес-процессов Компании могут использовать AI-модели, такие как Gemini 2.5 Pro, для повышения операционной эффективности. Вот несколько практических шагов: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать. Анализируйте взаимодействия с…

  • Современные решения для оценки позы человека в бизнесе

    Бизнес-решения: Продвинутая оценка позы человека Введение в оценку позы человека Оценка позы человека — это инновационная технология, которая преобразует визуальную информацию в практические данные о движении человека. Используя такие модели, как MediaPipe, компании…

  • RWKV-7: Эффективное Моделирование Последовательностей для Бизнеса

    Введение в RWKV-7 Модель RWKV-7 представляет собой значительное достижение в области моделирования последовательностей благодаря инновационной архитектуре рекуррентной нейронной сети (RNN). Это более эффективная альтернатива традиционным авторегрессионным трансформерам, особенно для задач, требующих обработки длинных…