【Como a Sapien realiza a atualização contínua dos dados de treinamento?】
Um, o problema de longo prazo do treinamento de IA: os dados não são uma tarefa única.
No processo de treino de IA tradicional, uma vez que um conjunto de dados de treino é produzido e utilizado, a tarefa está concluída e o papel do contribuinte também acaba. O problema dessa abordagem de dados "descartáveis" é evidente: os dados de treino carecem de atualizações, não conseguem se adaptar dinamicamente às iterações do modelo, levando a um estrangulamento no crescimento das capacidades do modelo. E num contexto onde o conhecimento humano está em constante evolução, se os modelos de IA não conseguirem obter continuamente dados mais profundos, especializados e atualizados, será difícil enfrentar os desafios da inteligência geral.
A Sapien tenta quebrar essa limitação, não tratando as tarefas de dados como entregas "baseadas em projetos", mas sim construindo um mecanismo de evolução de dados em constante atualização, permitindo que os dados de treinamento tenham ciclo de vida, sistema de versões e capacidade de manutenção dinâmica.
Dois, como garantir a atualização contínua dos dados?
O protocolo Sapien é projetado através de um mecanismo em três camadas, garantindo que os dados de treinamento possam ser atualizados a longo prazo e que a qualidade continue a evoluir:
(1) Mecanismo de versão de tarefas: tarefas de treinamento da mesma categoria geram periodicamente versões como "v2", "v3", etc., com base na frequência de atualização do modelo, atraindo antigos colaboradores a reingressar, além de trazer novas perspectivas e complementos, formando um conjunto de treinamento de múltiplas iterações;
(2) Mecanismo de retorno impulsionado pela reputação: o sistema, com base no histórico e no peso da reputação do formador, envia tarefas ou tarefas de revisão de dados de nível superior, implementando um mecanismo de "os antigos ajudam os novos" e "otimização por pessoas especializadas";
(3) Ciclo de feedback na cadeia: através do mecanismo de feedback dos utilizadores do modelo, marcar automaticamente os fragmentos de dados com desempenho insatisfatório ou que precisam de otimização, retornando ao pool de treino de dados, convidando os contribuintes a corrigir e completar novamente.
Esses mecanismos garantem que os dados não sejam produtos de entrega estática, mas sim possuam a capacidade de evolução dinâmica em três fases: "versão - manutenção - atualização".
Três, o novo papel dos mantenedores de dados: participantes contínuos nos dados de treino.
Os mecanismos da Sapien mudaram a identidade dos trabalhadores de dados tradicionais. Os treinadores não são mais apenas fornecedores de dados em uma determinada fase, mas sim "mantenedores de dados" e "operadores de ativos de conhecimento" a longo prazo. Isso não só aumentou seu valor de participação e influência no sistema, mas também permitiu que a qualidade dos dados crescesse juntamente com o ritmo de evolução do próprio protocolo.
A longo prazo, este modelo pode até dar origem, no futuro, a uma "cadeia de profissões de atualização de dados" - diversos papéis como etiquetadores, revisores, otimizadores, coordenadores de feedback, entre outros, formando uma rede de colaboração de trabalho do conhecimento em torno do ciclo de vida dos dados.
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【Como a Sapien realiza a atualização contínua dos dados de treinamento?】
Um, o problema de longo prazo do treinamento de IA: os dados não são uma tarefa única.
No processo de treino de IA tradicional, uma vez que um conjunto de dados de treino é produzido e utilizado, a tarefa está concluída e o papel do contribuinte também acaba. O problema dessa abordagem de dados "descartáveis" é evidente: os dados de treino carecem de atualizações, não conseguem se adaptar dinamicamente às iterações do modelo, levando a um estrangulamento no crescimento das capacidades do modelo. E num contexto onde o conhecimento humano está em constante evolução, se os modelos de IA não conseguirem obter continuamente dados mais profundos, especializados e atualizados, será difícil enfrentar os desafios da inteligência geral.
A Sapien tenta quebrar essa limitação, não tratando as tarefas de dados como entregas "baseadas em projetos", mas sim construindo um mecanismo de evolução de dados em constante atualização, permitindo que os dados de treinamento tenham ciclo de vida, sistema de versões e capacidade de manutenção dinâmica.
Dois, como garantir a atualização contínua dos dados?
O protocolo Sapien é projetado através de um mecanismo em três camadas, garantindo que os dados de treinamento possam ser atualizados a longo prazo e que a qualidade continue a evoluir:
(1) Mecanismo de versão de tarefas: tarefas de treinamento da mesma categoria geram periodicamente versões como "v2", "v3", etc., com base na frequência de atualização do modelo, atraindo antigos colaboradores a reingressar, além de trazer novas perspectivas e complementos, formando um conjunto de treinamento de múltiplas iterações;
(2) Mecanismo de retorno impulsionado pela reputação: o sistema, com base no histórico e no peso da reputação do formador, envia tarefas ou tarefas de revisão de dados de nível superior, implementando um mecanismo de "os antigos ajudam os novos" e "otimização por pessoas especializadas";
(3) Ciclo de feedback na cadeia: através do mecanismo de feedback dos utilizadores do modelo, marcar automaticamente os fragmentos de dados com desempenho insatisfatório ou que precisam de otimização, retornando ao pool de treino de dados, convidando os contribuintes a corrigir e completar novamente.
Esses mecanismos garantem que os dados não sejam produtos de entrega estática, mas sim possuam a capacidade de evolução dinâmica em três fases: "versão - manutenção - atualização".
Três, o novo papel dos mantenedores de dados: participantes contínuos nos dados de treino.
Os mecanismos da Sapien mudaram a identidade dos trabalhadores de dados tradicionais. Os treinadores não são mais apenas fornecedores de dados em uma determinada fase, mas sim "mantenedores de dados" e "operadores de ativos de conhecimento" a longo prazo. Isso não só aumentou seu valor de participação e influência no sistema, mas também permitiu que a qualidade dos dados crescesse juntamente com o ritmo de evolução do próprio protocolo.
A longo prazo, este modelo pode até dar origem, no futuro, a uma "cadeia de profissões de atualização de dados" - diversos papéis como etiquetadores, revisores, otimizadores, coordenadores de feedback, entre outros, formando uma rede de colaboração de trabalho do conhecimento em torno do ciclo de vida dos dados.