Das Paradigma der künstlichen Intelligenz verschiebt sich von der Modellzentrierung zur Datenzentrierung

Datenorientierte KI kann dazu beitragen, Illusionen und Vorurteile in generativen KI-Systemen zu reduzieren und so die Qualität ihrer Ergebnisse zu verbessern.

Übersetzt aus „The Paradigm Shift from Model-Centric to Data-Centric AI“ verfügt der Autor Rahul Pradhan über mehr als 16 Jahre Erfahrung und ist derzeit Vizepräsident für Produkt und Strategie bei Couchbase.

Mit der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) wie Transformer Neural Networks und Generative Adversarial Networks (GAN) durchläuft der Technologiebereich einen großen Wandel. Diese Technologien bergen nicht nur ein enormes Potenzial, sie können auch Innovation und Kreativität in großem Maßstab freisetzen. Sie können präzisere und effizientere Lösungen bereitstellen und neue Geschäfts- und Entwicklungsmöglichkeiten für verschiedene Branchen eröffnen. Die Kombination aus transformatorischen neuronalen Netzen und GANs ermöglicht es KI-Systemen, menschliche Sprache, Bilder und Töne besser zu verstehen und zu erzeugen, wodurch die Entwicklung natürlicher Sprachverarbeitung, Computer Vision und Spracherkennung und andere Bereiche gefördert werden. Da diese Technologien immer ausgereifter werden, können wir damit rechnen, dass immer mehr innovative Anwendungen und Durchbrüche entstehen, die der menschlichen Gesellschaft mehr bringen

Mit der Weiterentwicklung der KI werden Daten von entscheidender Bedeutung. Daten sind das Lebenselixier, das maschinelle Lernprojekte vorantreibt und Konzepte in praktische Erkenntnisse umwandelt. Die effektive Nutzung von Daten in KI-Projekten ist jedoch mit Herausforderungen behaftet, die deren Übernahme und Verwirklichung des Transformationswerts erschweren.

Um die Entwicklung der KI voranzutreiben, erleben wir derzeit einen Paradigmenwechsel von der modellzentrierten zur datenzentrierten KI-Transformation. Der Zweck dieser Verschiebung besteht darin, die Halluzinationen und Vorurteile zu reduzieren, die in generativen gegnerischen Netzwerksystemen auftreten. Indem wir uns auf datenzentrierte KI konzentrieren und Modelle näher an die Daten heranführen, können wir die Ausgabe von KI-Modellen verbessern und Unternehmen dabei helfen, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Dieser Wandel wird der Entwicklung der KI einen wichtigen Impuls verleihen.

Modellzentrierte KI-Methode

Traditionelle modellzentrierte KI-Methode ist die wichtigste Methode der maschinellen Lernentwicklung. Seine Kernidee besteht darin, die Leistung des Modells durch kontinuierliche Iteration zu verbessern, um das beste Modell für die Verarbeitung des gegebenen Datensatzes zu generieren. Forscher und Ingenieure verbringen viel Zeit mit der Feinabstimmung der Parameter, der Anzahl der Schichten und anderer Architekturelemente des Modells. Da die Erstellung und Feinabstimmung von Modellen jedoch in der Vergangenheit ein komplexer und ressourcenintensiver Prozess war, der umfassendes Fachwissen erforderte, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, wurden Daten oft als zweitrangiger Faktor behandelt. In den letzten Jahren wurde jedoch mit der Weiterentwicklung der Technologie des maschinellen Lernens und der Verbesserung der Rechenleistung die Bedeutung von Daten immer stärker betont. Moderne KI-Methoden legen mehr Wert auf die Qualität und Vielfalt der Daten, trainieren Modelle durch größere Datensätze und eine leistungsfähigere Rechenleistung und verbessern so die Leistung und Generalisierungsfähigkeiten des Modells. Dieser datenzentrierte Ansatz ist zum aktuellen Mainstream-Trend im Bereich des maschinellen Lernens geworden.

Transformation zu datenzentrierter KI

Ein datenzentrierter Ansatz verbessert die Qualität der Daten für das Modelltraining, einschließlich der Bereinigung, Verbesserung und Sicherstellung, dass die Daten reale Szenarien darstellen.

Mit zunehmender Reife und zunehmender Komplexität von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) müssen sich Unternehmen auf die Verbesserung der Datenqualität und den Aufbau engerer Allianzen zwischen Modellen und Daten konzentrieren. In diesem sich entwickelnden Bereich ist es wichtig, einen notwendigen und klaren Wandel herbeizuführen: das Modell näher an die Daten heranzuführen, anstatt Daten auf das Modell zu übertragen. Dies verbessert die Qualität der Modellausgabe und reduziert die Illusionen, die KI-Systeme oft plagen. Ein datenzentrierter KI-Ansatz ist ein Grundpfeiler für Unternehmen, die generative und prädiktive Erfahrungen auf der Grundlage der neuesten Daten liefern möchten.

Obwohl datenzentrierte KI die Richtung der zukünftigen Entwicklung ist, spielt modellzentrierte KI in einigen Szenarien immer noch eine Schlüsselrolle. Modellzentrierte KI ist besonders wichtig, wenn die Daten begrenzt sind oder das Ziel darin besteht, die Komplexität und Leistungsgrenzen des Modells zu erkunden. Es treibt die Grenzen der KI-Forschung voran und bietet die Möglichkeit, Probleme zu lösen, bei denen es schwierig ist, qualitativ hochwertige Daten zu erhalten. Daher ist modellzentrierte KI nicht nur eine Ergänzung zur datengetriebenen KI, sondern ein unverzichtbarer Ansatz im Bereich KI.

KI mit datenzentriertem Denken neu denken

Durch die Umstellung auf einen datenzentrierten KI-Ansatz, der Datenqualität und -relevanz sicherstellt, können Unternehmen die folgenden Vorteile erzielen:

Überbrückung der Realität durch Verbesserung der Datenqualität

Datenzentriert Einer der Typische Vorteile des zentralen Ansatzes sind die Möglichkeit, ein Erlebnis zu bieten, das eng mit realen Szenarien verknüpft ist. Im Gegensatz zu modellzentrierten Ansätzen, bei denen Modelle häufig mit den Irrtümern minderwertiger Daten zu kämpfen haben, versucht die datenzentrierte künstliche Intelligenz (KI), die Lücke zwischen KI-Modellen und der dynamischen Realität, durch die sie navigieren wollen, zu schließen.

Den Schatten der Illusionen reduzieren

KI-Halluzinationen werden hauptsächlich durch fehlerhafte Daten verursacht, die durch die Generierung falscher oder fiktiver Informationen gekennzeichnet sind. Der Übergang zu einem datenzentrierten Ansatz kann die Wahrscheinlichkeit erhöhen, diese Fehler zu reduzieren. Das Trainieren eines Modells anhand eines saubereren, repräsentativeren Datensatzes führt zu genaueren und zuverlässigeren Ergebnissen.

Schöpfen Sie das volle Potenzial der prädiktiven und generativen KI aus

Mit einer soliden Grundlage hochwertiger Daten können Unternehmen das gesamte Spektrum der prädiktiven und generativen Fähigkeiten der KI freisetzen. Dieser Wandel macht die KI besser in der Lage, bestehende Datenmuster zu interpretieren und gleichzeitig neue Erkenntnisse und Erfahrungen zu generieren, was eine Kultur der Innovation und fundierten Entscheidungsfindung fördert.

Lassen Sie Daten die Zukunft der KI-Evolution bestimmen

Der Wandel von modellzentrierten zu datenzentrierten Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) stellt einen grundlegenden Wandel in der Denkweise dar. Damit stehen Daten im Mittelpunkt der KI-Transformation. Bei diesem Wandel handelt es sich nicht nur um eine technische Optimierung, sondern um eine konzeptionelle Neukalibrierung, die Daten in den Mittelpunkt der KI stellt. Wenn Unternehmen diesen Weg einschlagen, müssen sie eine robuste Dateninfrastruktur aufbauen, Datenkompetenz entwickeln und eine Kultur schaffen, die Daten als Eckpfeiler des KI-Versprechens schätzt.

Das Beste aus beiden Welten vereinen

Der Aufbau leistungsstarker KI-Lösungen erfordert ein differenziertes Verständnis dafür, wann Daten im Vordergrund stehen und sich auf Modellinnovationen konzentrieren sollten. Das Ausbalancieren der Vorteile von modellzentrierter und datenzentrierter KI ist für die Lösung der heutigen KI-Herausforderungen von entscheidender Bedeutung, damit Unternehmen den größtmöglichen Nutzen aus ihren KI-Projekten ziehen können. Um sicherzustellen, dass KI-Modelle auf der Grundlage der neuesten Daten entwickelt werden und genau und zuverlässig sind, müssen Unternehmen die Transformation zu datenzentrierter KI annehmen.

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