هناك مشكلة كبيرة تعيق تدريب الشبكات العصبية
في العالم الديناميكيذكاء مصطنعتواجه شركات التكنولوجيا الرائدة تحديًا غير متوقع قد يؤدي إلى إبطاء وتيرة الابتكار: النمو صعوبة في العثور على البيانات الجودة لتدريب نماذجهم. يؤثر هذا النقص في البيانات على تطوير التقنيات المتقدمة مثل GPT-5، بينما تسعى شركات من عيار Microsoft وOpenAI إلى إيجاد حلول مبتكرة للتغلب على هذه العقبة.
تحديات التدريب على الذكاء الاصطناعي: هناك جوع للبيانات وهذا يؤدي إلى إبطاء التقدم
في عصر يتسم بزيادة غير مسبوقة في قوة الحوسبة وتقدم تقنيات التعلم الآلي، تواجه شركة OpenAI وأمثالها تحديًا كبيرًا. مفارقة: لا تُترجم وفرة البيانات عبر الإنترنت تلقائيًا إلى مورد قابل للاستخدام للتدريب على الذكاء الاصطناعي. ال بحاجة إلى بيانات دقيقةأصبحت ذات الصلة والحديثة أكثر أهمية من أي وقت مضى، خاصة عندما يتعلق الأمر بتدريب نماذج متزايدة التعقيد مثل GPT-5 المخطط له.
يوضح الانتقال من GPT-4 إلى GPT-5 هذا النمو المتسارع في الطلب على البيانات: في حين أن الأول يتطلب "فقط" 12 تريليون رمز، فإن التقديرات الخاصة بالخليفة موجودة تقريبًا. 60-100 تريليون. يظهر التناقض بين توافر البيانات عالية الجودة والحاجة إليها كعائق كبير، حيث تقدر أ يمكن أن يتراوح النقص بين 10 و20 تريليون رمز.
يُترجم هذا النقص في البيانات عالية الجودة إلى عنق الزجاجة الحقيقي أمام تقدم الذكاء الاصطناعي. تمثل البيانات القديمة أو ذات الجودة المنخفضة التي تملأ الويب مشكلة خطيرة حدود فعالية التعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك، فإن القيود التي يفرضها الوصول إلى البيانات من خلال المنصات الكبيرة لا تؤدي إلا إلى تفاقم المشكلة، مما يحد من الموارد المتاحة للتدريب النماذج اللغوية.
واستجابة لهذا التحدي، تتنوع الاستراتيجيات المعتمدة من الابتكارات التقنية إلى الشراكات الاستراتيجية. OpenAI، على سبيل المثال، يهدف إلى تعزيزباستخدام بيانات الصوت والفيديو من خلال أداة التعرف على الكلام Whisper، من أجل توسيع مجموعة البيانات المتاحة. بالتوازي، تستكشف الشركة إمكانية توليد البيانات الاصطناعية الجودة التي يمكن أن تعمل على سد الفجوة القائمة.
