【Як Sapien реалізує постійне оновлення навчальних даних?】
Однією з довгострокових проблем навчання ШІ є те, що дані не є разовим завданням.
У традиційному процесі навчання ШІ, як тільки певні навчальні дані були створені та використані, завдання завершується, а роль внеска закінчується. Проблема, що виникає з цієї моделі даних типу "однократного використання", є очевидною: навчальні дані не оновлюються, не можуть динамічно адаптуватися до ітерацій моделі, що призводить до того, що зростання можливостей моделі досягає граничного стану. А в умовах постійної еволюції людських знань, якщо модель ШІ не зможе продовжувати отримувати більш глибокі, більш спеціалізовані та більш сучасні дані, їй буде важко впоратися з викликами загального інтелекту.
Sapien намагається подолати це обмеження, не розглядаючи дані як "проектну" доставку, а створюючи механізм еволюції даних з постійним оновленням, що надає навчальним даним життєвий цикл, систему версій та можливість динамічного обслуговування.
Друге, як забезпечити постійне оновлення даних?
Протокол Sapien забезпечує трирівневу механізм дизайну, щоб гарантувати, що навчальні дані можуть довгостроково оновлюватися, а якість постійно покращуватися:
(1) Механізм версій завдань: однакові тренувальні завдання періодично генеруються у версіях "v2", "v3" тощо відповідно до частоти оновлення моделі, щоб залучити старих учасників знову, а також ввести нові погляди та доповнення, формуючи багатократні ітераційні навчальні набори;
(2) Механізм повторного візиту, що ґрунтується на репутації: система на основі історії досягнень та ваги репутації тренера пропонує йому завдання вищого рівня або завдання з корекції даних, реалізуючи механізм "старший веде молодшого" та "оптимізація спеціалістами";
(3) Цикл зворотного зв'язку в ланцюзі: через механізм зворотного зв'язку користувачів моделі автоматично позначаються фрагменти даних, які показують погані результати або потребують оптимізації, які повертаються назад у тренувальний пул даних, запрошуючи внесувачів повторно виправити та доповнити.
Ці механізми забезпечують, щоб дані не були статичними продуктами доставки, а мали динамічну еволюцію в три етапи: "версія - обслуговування - оновлення".
Третє, нова роль обробників даних: постійні учасники тренувальних даних
Механізми Sapien змінили традиційне позиціонування даних працівників. Тренери більше не є просто постачальниками даних на певному етапі, а довгостроковими "зберігачами даних" та "операторами знань". Це не тільки підвищує їхню цінність участі та вплив на систему, але й дозволяє якості даних зростати відповідно до темпів еволюції самого протоколу.
У довгостроковій перспективі ця модель може навіть призвести до появи «ланцюга професій з оновлення даних» у майбутньому — різноманітні ролі, такі як маркери, рецензенти, оптимізатори, координатори зворотного зв'язку тощо, таким чином утворюючи цілу мережу співпраці знань, що розгортається навколо життєвого циклу даних.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
【Як Sapien реалізує постійне оновлення навчальних даних?】
Однією з довгострокових проблем навчання ШІ є те, що дані не є разовим завданням.
У традиційному процесі навчання ШІ, як тільки певні навчальні дані були створені та використані, завдання завершується, а роль внеска закінчується. Проблема, що виникає з цієї моделі даних типу "однократного використання", є очевидною: навчальні дані не оновлюються, не можуть динамічно адаптуватися до ітерацій моделі, що призводить до того, що зростання можливостей моделі досягає граничного стану. А в умовах постійної еволюції людських знань, якщо модель ШІ не зможе продовжувати отримувати більш глибокі, більш спеціалізовані та більш сучасні дані, їй буде важко впоратися з викликами загального інтелекту.
Sapien намагається подолати це обмеження, не розглядаючи дані як "проектну" доставку, а створюючи механізм еволюції даних з постійним оновленням, що надає навчальним даним життєвий цикл, систему версій та можливість динамічного обслуговування.
Друге, як забезпечити постійне оновлення даних?
Протокол Sapien забезпечує трирівневу механізм дизайну, щоб гарантувати, що навчальні дані можуть довгостроково оновлюватися, а якість постійно покращуватися:
(1) Механізм версій завдань: однакові тренувальні завдання періодично генеруються у версіях "v2", "v3" тощо відповідно до частоти оновлення моделі, щоб залучити старих учасників знову, а також ввести нові погляди та доповнення, формуючи багатократні ітераційні навчальні набори;
(2) Механізм повторного візиту, що ґрунтується на репутації: система на основі історії досягнень та ваги репутації тренера пропонує йому завдання вищого рівня або завдання з корекції даних, реалізуючи механізм "старший веде молодшого" та "оптимізація спеціалістами";
(3) Цикл зворотного зв'язку в ланцюзі: через механізм зворотного зв'язку користувачів моделі автоматично позначаються фрагменти даних, які показують погані результати або потребують оптимізації, які повертаються назад у тренувальний пул даних, запрошуючи внесувачів повторно виправити та доповнити.
Ці механізми забезпечують, щоб дані не були статичними продуктами доставки, а мали динамічну еволюцію в три етапи: "версія - обслуговування - оновлення".
Третє, нова роль обробників даних: постійні учасники тренувальних даних
Механізми Sapien змінили традиційне позиціонування даних працівників. Тренери більше не є просто постачальниками даних на певному етапі, а довгостроковими "зберігачами даних" та "операторами знань". Це не тільки підвищує їхню цінність участі та вплив на систему, але й дозволяє якості даних зростати відповідно до темпів еволюції самого протоколу.
У довгостроковій перспективі ця модель може навіть призвести до появи «ланцюга професій з оновлення даних» у майбутньому — різноманітні ролі, такі як маркери, рецензенти, оптимізатори, координатори зворотного зв'язку тощо, таким чином утворюючи цілу мережу співпраці знань, що розгортається навколо життєвого циклу даних.