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

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • 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…