“`html
Как ИИ масштабируется с размером данных?
Модели машинного обучения для зрения и языка в последнее время значительно улучшились благодаря увеличению размеров моделей и большому количеству высококачественных обучающих данных. Исследования показывают, что большее количество обучающих данных предсказуемо улучшает модели, приводя к законам масштабирования, объясняющим связь между ошибками и размером набора данных.
Однако эти законы масштабирования смотрят на набор данных как на целое, не учитывая отдельные обучающие примеры. Это ограничение, поскольку некоторые точки данных ценнее, чем другие, особенно в шумных наборах данных, собранных из Интернета.
Практические решения и ценность
Важно понимать, как каждая точка данных или источник влияет на обучение модели.
Исследователи из Университета Стэнфорда представили новый подход, изучая масштабирование значения отдельных точек данных. Они выяснили, что вклад точки данных в производительность модели предсказуемо уменьшается по мере увеличения размера набора данных, следуя логарифмическому закону.
Эксперименты подтвердили этот закон масштабирования, показав четкую логарифмическую тенденцию и проверив, насколько хорошо он предсказывает вклады при разных размерах набора данных.
Этот закон масштабирования можно использовать для прогнозирования поведения для более крупных наборов данных, чем те, которые были изначально протестированы.
Эти методы могут быть применены для изучения влияния ИИ на бизнес, определения областей применения автоматизации, выбора ключевых показателей эффективности для улучшения с помощью ИИ и постепенного внедрения ИИ-решений на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах от Flycode.ru, который поможет вам снизить нагрузку на первую линию и улучшить обслуживание клиентов.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
“`
