AI-koulutuksen avoimen lähdekoodin tietojoukot

Ovatko avoimen lähdekoodin vai joukkorahoitetut aineistot tehokkaita tekoälyn harjoittamisessa?

Vuosien kalliiden tekoälyn kehittämisen ja huono-osaisten tulosten jälkeen isojen tietojen läsnäolo ja laskentatehon helppo saatavuus aiheuttavat räjähdyksen tekoälyn toteutuksissa. Kun yhä useammat yritykset haluavat hyödyntää tekniikan uskomattomia ominaisuuksia, jotkut näistä uusista tulokkaista yrittävät saada parhaan tuloksen pienellä budjetilla, ja yksi yleisimmistä strategioista on kouluttaa algoritmeja ilmaisten tai alennettujen tietojoukkojen avulla.

Ei voida kiertää sitä tosiasiaa, että avoimen lähdekoodin tai joukkorahoitetut aineistot ovat todellakin halvempia kuin toimittajan lisensoidut tiedot, ja halvat tai ilmaiset tiedot ovat joskus kaikki tekoälyn käynnistyksen varaa. Joukkolähtöisillä tietojoukoilla voi olla jopa joitain sisäänrakennettuja laadunvarmistusominaisuuksia, ja ne ovat myös helpommin skaalattavia, mikä tekee niistä entistä houkuttelevampia startup-yrityksille, jotka kuvittelevat nopeaa kasvua ja laajentumista.

Koska avoimen lähdekoodin tietojoukot ovat saatavilla julkisesti, ne helpottavat useiden tekoälytiimien välistä yhteistyötä ja antavat insinööreille mahdollisuuden kokeilla mitä tahansa iterointia, ilman että yritykselle aiheutuisi lisäkustannuksia. Valitettavasti sekä avoimen lähdekoodin että joukkorahoitettujen tietojoukkojen mukana on joitain merkittäviä haittoja, jotka voivat nopeasti kumota mahdolliset ennakkosäästöt.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

Halpa-aineistojen todelliset kustannukset

Halpojen tietojoukkojen todelliset kustannukset He sanovat, että saat sen, mistä maksat, ja sanonta pätee erityisesti tietojoukkoihin. Jos käytät tekoälymallisi perustana avoimen lähdekoodin tai joukkolähetettyä dataa, voit odottaa käyttävänsä omaisuuden näiden suurien haittojen kanssa:

  1. Pienempi tarkkuus:

    Ilmainen tai halpa data kärsii tietyllä alueella, ja sillä on taipumus sabotoida tekoälyn kehittämistoimia: tarkkuus. Avoimen lähdekoodin avulla kehitetyt mallit ovat yleensä epätarkkoja itse tietoja läpäisevien laatuongelmien vuoksi. Kun tietoja väkijoukkoja hankitaan anonyymisti, työntekijät eivät ole vastuussa ei-toivotuista tuloksista, ja erilaiset tekniikat ja kokemustasot aiheuttavat suuria epäjohdonmukaisuuksia tietojen kanssa.

  2. Lisääntynyt kilpailu:

    Jokainen voi työskennellä avoimen lähdekoodin tietojen kanssa, mikä tarkoittaa, että monet yritykset tekevät juuri niin. Kun kaksi kilpailevaa joukkuetta työskentelee samalla tarkalla syötteellä, heillä todennäköisesti on samat - tai ainakin hämmästyttävän samanlaiset - tuotokset. Ilman todellista erottelua kilpailet tasapuolisilla toimintaedellytyksillä jokaiselle asiakkaalle, sijoitusdollarille ja unssille tiedotusvälineistä. Näin et halua toimia jo haastavassa liiketoimintaympäristössä.

  3. Staattiset tiedot:

    Kuvittele, että seuraat reseptiä, jossa ainesosiesi määrä ja laatu vaihtelivat jatkuvasti. Monet avoimen lähdekoodin tietojoukot päivitetään jatkuvasti, ja vaikka nämä päivitykset voivat olla arvokkaita lisäyksiä, ne voivat myös uhata projektisi eheyttä. Työskentely yksityisen kopion avulla avoimen lähdekoodin tiedoista on käyttökelpoinen vaihtoehto, mutta se tarkoittaa myös, että et hyöty päivityksistä ja uusista lisäyksistä.

  4. Tietosuojaongelmat:

    Avoimen lähdekoodin tietojoukot eivät ole sinun vastuullasi - ennen kuin käytät niitä tekoälyalgoritmin kouluttamiseen. On mahdollista, että tietojoukko julkaistiin ilman asianmukaista de-tunnistus tietoja, mikä tarkoittaa, että saatat rikkoa kuluttajien tietosuojalakia käyttäessäsi niitä. Kahden tämän tiedon lähteen hyödyntäminen voisi myös mahdollistaa linkitettävien muuten anonyymien tietojen paljastamisen ja paljastaa henkilökohtaisia ​​tietoja.

Avoimen lähdekoodin tai väkijoukkolähetyksillä on houkutteleva hintalappu, mutta korkeimmalla tasolla kilpailevia ja voittavia kilpa-autoja ei ajeta pois käytettyjen autojen erästä.

Kun investoit Shaipin hankkimat tietojoukot, ostat täysin hallitun työvoiman johdonmukaisuuden ja laadun, end-to-end-palvelut palvelujen hankinnasta merkintöihin ja talon sisäisten asiantuntijoiden ryhmän, joka pystyy täysin ymmärtämään mallisi loppukäytön ja neuvomaan sinua kuinka parhaiten saavuttaa tavoitteesi. Tarkkojen määritysten mukaan kuratoiduilla tiedoilla voimme Auta malliasi tuottamaan korkealaatuisinta tulosta vähemmän iteraatioita, kiihdyttää menestystäsi ja lopulta säästää rahaa.

Sosiaalinen osuus

Jaa facebookissa
Jaa Twitterissä
Jaa LinkedIn
Jaa sähköpostilla
Jaa whatsappissa