【Sapien nasıl sürekli olarak eğitim verilerini güncelliyor?】
1. AI eğitiminin uzun vadeli sorunu: veri tek seferlik bir görev değildir.
Geleneksel AI eğitim süreçlerinde, bir eğitim verisi üretildiğinde ve kullanıldığında, görev tamamlanmış olur ve katkıda bulunanın rolü sona erer. Bu "bir kereye mahsus tüketim" tipi veri modelinin getirdiği sorunlar açıktır: Eğitim verileri güncellenmekten yoksundur, model iterasyonlarına dinamik olarak uyum sağlayamaz ve bu durum model yeteneklerinin gelişimini durma noktasına getirir. İnsan bilgisinin sürekli evrildiği bir bağlamda, AI modellerinin daha derin, daha uzmanlaşmış ve en güncel verileri sürekli olarak elde edememesi, genel zekanın zorluklarıyla başa çıkmasını zorlaştırır.
Sapien, verileri "proje bazlı" teslimat olarak görmek yerine, bir sürekli güncellenme veri evrimi mekanizması inşa etmeyi hedefliyor. Böylece eğitim verileri yaşam döngüsüne, versiyon sistemine ve dinamik bakım yeteneğine sahip olacak.
İkincisi, verilerin sürekli olarak nasıl güncellenmesi sağlanır?
Sapien Protokolü, eğitim verilerinin uzun vadeli güncellenmesini ve kalitesinin sürekli evrimini sağlamak için üç katmanlı bir mekanizma tasarımı ile çalışır:
(1) Görev versiyon mekanizması: Aynı tür eğitim görevleri, model güncelleme sıklığına göre düzenli olarak "v2", "v3" gibi versiyonlar üretecek, eski katkıda bulunanları yeniden katılmaya çekmenin yanı sıra yeni bakış açıları ve eklemeler de getirecek, çok turlu bir yineleme eğitim seti oluşturacaktır;
(2) İtibar odaklı geri dönüş mekanizması: Sistem, eğitmenin geçmiş performansı ve itibar ağırlığına dayanarak, daha yüksek seviyedeki görevleri veya veri revizyon görevlerini iletir; böylece "eski yeni getirir" ve "uzman optimizasyonu" mekanizması gerçekleştirilir.
(3) Zincir üstü geri bildirim döngüsü: Model kullanıcılarının geri bildirim mekanizması aracılığıyla, etkisi düşük veya optimize edilmesi gereken veri parçalarını otomatik olarak etiketleyerek, bu verileri veri eğitim havuzuna geri akıtır ve katkı sağlayıcıları yeniden düzeltme ve tamamlama için davet eder.
Bu mekanizmalar, verilerin statik teslimat ürünleri olmadığını, aksine "versiyon - bakım - yükseltme" üç aşamalı dinamik evrim yeteneğine sahip olduğunu garanti eder.
Üç, veri bakımcılarının yeni rolü: eğitim verilerine sürekli katılımcılar
Sapien'in bu mekanizmaları, geleneksel veri çalışanlarının kimlik konumunu değiştirdi. Eğitimciler artık yalnızca bir aşamanın veri sağlayıcıları değil, uzun vadeli "veri bakımcıları" ve "bilgi varlıkları işletmecileri" haline geldi. Bu, sadece katılım değerlerini ve sistem etkilerini artırmakla kalmadı, aynı zamanda veri kalitesinin, protokolün kendisinin evrim hızıyla birlikte büyümesine de olanak tanıdı.
Uzun vadede, bu model hatta gelecekte "veri yükseltme meslek zinciri"ni doğurabilir - etiketleyiciler, denetleyiciler, optimize edenler, geri bildirim koordine edenler gibi çeşitli rollerle, böylece veri yaşam döngüsü etrafında dönen bir bilgi işbirliği ağı oluşturabilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
【Sapien nasıl sürekli olarak eğitim verilerini güncelliyor?】
1. AI eğitiminin uzun vadeli sorunu: veri tek seferlik bir görev değildir.
Geleneksel AI eğitim süreçlerinde, bir eğitim verisi üretildiğinde ve kullanıldığında, görev tamamlanmış olur ve katkıda bulunanın rolü sona erer. Bu "bir kereye mahsus tüketim" tipi veri modelinin getirdiği sorunlar açıktır: Eğitim verileri güncellenmekten yoksundur, model iterasyonlarına dinamik olarak uyum sağlayamaz ve bu durum model yeteneklerinin gelişimini durma noktasına getirir. İnsan bilgisinin sürekli evrildiği bir bağlamda, AI modellerinin daha derin, daha uzmanlaşmış ve en güncel verileri sürekli olarak elde edememesi, genel zekanın zorluklarıyla başa çıkmasını zorlaştırır.
Sapien, verileri "proje bazlı" teslimat olarak görmek yerine, bir sürekli güncellenme veri evrimi mekanizması inşa etmeyi hedefliyor. Böylece eğitim verileri yaşam döngüsüne, versiyon sistemine ve dinamik bakım yeteneğine sahip olacak.
İkincisi, verilerin sürekli olarak nasıl güncellenmesi sağlanır?
Sapien Protokolü, eğitim verilerinin uzun vadeli güncellenmesini ve kalitesinin sürekli evrimini sağlamak için üç katmanlı bir mekanizma tasarımı ile çalışır:
(1) Görev versiyon mekanizması: Aynı tür eğitim görevleri, model güncelleme sıklığına göre düzenli olarak "v2", "v3" gibi versiyonlar üretecek, eski katkıda bulunanları yeniden katılmaya çekmenin yanı sıra yeni bakış açıları ve eklemeler de getirecek, çok turlu bir yineleme eğitim seti oluşturacaktır;
(2) İtibar odaklı geri dönüş mekanizması: Sistem, eğitmenin geçmiş performansı ve itibar ağırlığına dayanarak, daha yüksek seviyedeki görevleri veya veri revizyon görevlerini iletir; böylece "eski yeni getirir" ve "uzman optimizasyonu" mekanizması gerçekleştirilir.
(3) Zincir üstü geri bildirim döngüsü: Model kullanıcılarının geri bildirim mekanizması aracılığıyla, etkisi düşük veya optimize edilmesi gereken veri parçalarını otomatik olarak etiketleyerek, bu verileri veri eğitim havuzuna geri akıtır ve katkı sağlayıcıları yeniden düzeltme ve tamamlama için davet eder.
Bu mekanizmalar, verilerin statik teslimat ürünleri olmadığını, aksine "versiyon - bakım - yükseltme" üç aşamalı dinamik evrim yeteneğine sahip olduğunu garanti eder.
Üç, veri bakımcılarının yeni rolü: eğitim verilerine sürekli katılımcılar
Sapien'in bu mekanizmaları, geleneksel veri çalışanlarının kimlik konumunu değiştirdi. Eğitimciler artık yalnızca bir aşamanın veri sağlayıcıları değil, uzun vadeli "veri bakımcıları" ve "bilgi varlıkları işletmecileri" haline geldi. Bu, sadece katılım değerlerini ve sistem etkilerini artırmakla kalmadı, aynı zamanda veri kalitesinin, protokolün kendisinin evrim hızıyla birlikte büyümesine de olanak tanıdı.
Uzun vadede, bu model hatta gelecekte "veri yükseltme meslek zinciri"ni doğurabilir - etiketleyiciler, denetleyiciler, optimize edenler, geri bildirim koordine edenler gibi çeşitli rollerle, böylece veri yaşam döngüsü etrafında dönen bir bilgi işbirliği ağı oluşturabilir.