Es gibt ein großes Problem, das das Training neuronaler Netze behindert
In der dynamischen Welt vonGeschicklichkeit künstlich, führende Technologieunternehmen stehen vor einer unerwarteten Herausforderung, die das Innovationstempo verlangsamen könnte: das Wachstum Schwierigkeiten beim Auffinden von Daten Qualität für das Training ihrer Modelle. Dieser Datenmangel beeinträchtigt die Entwicklung fortschrittlicher Technologien wie z GPT-5, während Unternehmen vom Kaliber von Microsoft und OpenAI nach innovativen Lösungen suchen, um dieses Hindernis zu überwinden.
Herausforderungen beim KI-Training: Es besteht ein Datenhunger, der den Fortschritt verlangsamt
In einer Zeit, die von einem beispiellosen Anstieg der Rechenleistung und der Weiterentwicklung maschineller Lerntechniken geprägt ist, stehen OpenAI und seine Artgenossen vor einer Herausforderung Paradox: Die Fülle an Online-Daten führt nicht automatisch zu einer nutzbaren Ressource für das KI-Training. Der brauchen genaue Daten, relevant und aktuell ist wichtiger denn je, insbesondere wenn es darum geht, immer komplexere Modelle wie das geplante GPT-5 zu trainieren.
Der Übergang von GPT-4 zu GPT-5 verdeutlicht dieses exponentielle Wachstum der Datennachfrage: Während ersteres „nur“ 12 Billionen Token benötigte, liegen die Schätzungen für den Nachfolger bei rund XNUMX Billionen Token 60-100 Billionen. Die Diskrepanz zwischen der Verfügbarkeit und dem Bedarf an qualitativ hochwertigen Daten erweist sich nach Einschätzung von a als erhebliches Hindernis Mangel, der zwischen 10 und 20 Billionen Token liegen könnte.
Dieses Defizit an Qualitätsdaten stellt einen echten Engpass für die Weiterentwicklung der KI dar. Die oft veralteten oder minderwertigen Daten, die das Internet bevölkern, stellen ein ernstes Problem dar Grenze für die Wirksamkeit des maschinellen Lernens. Darüber hinaus verschärfen die Beschränkungen des Datenzugriffs großer Plattformen das Problem nur und schränken die für die Schulung verfügbaren Ressourcen weiter ein Sprachliche Modelle.
Als Reaktion auf diese Herausforderung reichen die Strategien von technischen Innovationen bis hin zu strategischen Partnerschaften. OpenAI beispielsweise zielt darauf ab, das zu verbessernNutzung von Audio- und Videodaten über das Spracherkennungstool Whisper, um den Pool der verfügbaren Daten zu erweitern. Parallel dazu prüft das Unternehmen die Möglichkeit synthetische Daten generieren von Qualität, die dazu dienen kann, die bestehende Lücke zu schließen.
