Modele AI szkoleniowe tworzone przez firmy takie jak OpenAI, Meta i Google mocno polegają na danych dostępnych online w celu nauki. Jednak szybkie tempo uczenia się modeli AI stawia przed nimi wyzwanie: wyczerpanie dostępnych danych do 2026 roku. Aby zapewnić ciągłe uczenie się, firmy Big Tech poszukują innowacyjnych rozwiązań. Bądź na bieżąco z najnowszymi informacjami o rynku, technologiach i biznesie, zapisując się na nasz biuletyn. Przed zapisaniem się możesz zobaczyć podgląd zawartości i dostęp do spersonalizowanych tematów w podróży za pomocą naszej aplikacji mobilnej. Wystarczy podać swój adres e-mail, aby rozpocząć. Klikając przycisk "Zapisz się", zgadzasz się na nasze Warunki korzystania z usługi i Politykę prywatności.

Możesz wypisać się w dowolnym momencie. Reklama Dla AI ważna jest ilość. Im więcej danych systemy AI są narażone na podczas treningu, tym bardziej rozwijają swoje możliwości. Jednak w miarę wzrostu konkurencji w dziedzinie AI, firmy takie jak Meta, Google i OpenAI napotykają na coraz większy problem z brakiem danych do szkolenia swoich modeli. Przywódcze systemy AI opierały się dotychczas na ogromnych zbiorach danych dostępnych online. Jednak według instytutu badawczego AI o nazwie Epoch, zasoby wysokiej jakości danych mogą zostać wyczerpane do roku 2026. W odpowiedzi, główni gracze technologiczni aktywnie poszukują alternatywnych źródeł danych, aby zapewnić ciągłe uczenie się ich systemów AI. Przyjrzyjmy się bliżej niektórym pomysłowym możliwościom branych pod uwagę przez te firmy.