Источники информации для обучения искусственного интеллекта могут иссякнуть в ближайшем будущем
Недавние исследования показывают, что компании, занимающиеся разработкой ИИ, могут столкнуться с нехваткой текстовых данных для создания моделей машинного обучения.
Эксперты предсказывают, что даже продвинутые модели, подобные GPT-5 или GPT-6, могут исчерпать доступные источники данных к 2026 году.
Возникает вопрос: сможет ли искусственный интеллект продолжать развиваться без поступления новых текстовых данных от людей?
Последние достижения в области языкового моделирования в основном базируются на огромных объемах текста, написанного людьми из сети.
Компании, занимающиеся ИИ, уже сталкиваются с проблемой нехватки данных.
Для того чтобы преодолеть это препятствие, некоторые исследователи изучают возможность обучения языковых моделей на искусственно сгенерированных данных.
@sip_ai | @sip_ai_bot
Недавние исследования показывают, что компании, занимающиеся разработкой ИИ, могут столкнуться с нехваткой текстовых данных для создания моделей машинного обучения.
Эксперты предсказывают, что даже продвинутые модели, подобные GPT-5 или GPT-6, могут исчерпать доступные источники данных к 2026 году.
Возникает вопрос: сможет ли искусственный интеллект продолжать развиваться без поступления новых текстовых данных от людей?
Последние достижения в области языкового моделирования в основном базируются на огромных объемах текста, написанного людьми из сети.
Компании, занимающиеся ИИ, уже сталкиваются с проблемой нехватки данных.
Для того чтобы преодолеть это препятствие, некоторые исследователи изучают возможность обучения языковых моделей на искусственно сгенерированных данных.
@sip_ai | @sip_ai_bot