Wëllkomm zréck op den zweeten Deel vun eiser faszinéierender Diskussioun mat ChatGPT. An initial Segment vun eisem Gespréich, Mir diskutéiert d'Roll vun der Datesammlung, Annotatioun an d'Wichtegkeet vum Mënsch-an-der-Loop am Training Language Large Models. Mir wäerten elo iwwer d'Erausfuerderunge schwätzen, Bias konfrontéiert beim Training AI Modeller, hir Uwendung a wéi fortgeschratt AI Modeller d'Mënschen am Allgemengen beaflossen.
- Regel-baséiert Systemer: Dëst beinhalt d'Schafe vu spezifesche Reegelen déi d'Maschinn follegt fir Daten ze annotéieren. Zum Beispill, eng Regel kéint sinn all Text, deen no enger E-Mailadress ausgesäit (zB enthält '@' Symbol) als 'E-Mail' ze markéieren.
- Maschinn Léieren Modeller: Pre-trainéiert Maschinn Léieren Modeller kënne benotzt ginn fir nei Donnéeën ze annotéieren. Zum Beispill, e pre-trainéiert benannt Entitéitserkennungsmodell kéint benotzt ginn fir Entitéiten an engem Text z'identifizéieren an ze markéieren.
- Aktiv Léieren: An dëser Method gëtt e Maschinnléiermodell am Ufank mat enger klenger Partie manuell annotéierten Donnéeën trainéiert. Dann annotéiert de Modell d'Donnéeën, op déi et am meeschte zouversiichtlech ass, an dës Annotatioune gi vu mënschlechen Annotateuren verifizéiert a korrigéiert. De Modell gëtt mat dësem gréisseren Datesaz nei trainéiert an de Prozess gëtt widderholl.
- Schwäch Iwwerwaachung: Hei gi verschidde schwaach Annotateuren (déi Regel-baséiert Systemer kéinte sinn, crowd-sourcing, Heuristik, etc.) benotzt fir Daten ze markéieren. Och wann all schwaach Annotator onvollstänneg ass, kënnen hir kombinéiert Etiketten eng gutt Approximatioun ubidden fir en initialen Modell ze trainéieren.
- Transfer Léieren: Dës Approche benotzt e Modell deen op enger Aufgab trainéiert gouf an applizéiert se op eng aner verbonne Aufgab. Zum Beispill, e Modell trainéiert fir Objeten a Biller z'erkennen, kéint als Ausgangspunkt fir e Modell benotzt ginn fir spezifesch Aarte vun Objeten ze erkennen.
Wärend automatiséiert Annotatioun e mächtegt Tool kann sinn, ass et wichteg ze erënneren datt et net ëmmer perfekt ass, an d'Qualitéit ka variéieren op Basis vun der benotzter Method an der Komplexitéit vun der Aufgab. Et kënne Feeler ginn wéinst Bias an den initialen Reegelen oder Trainingsset, a komplex Aufgaben erfuerderen dacks ëmmer nach mënschlech Iwwerwaachung. Also ass eng Kombinatioun vun automatiséierter a manueller Annotatioun (semi-iwwerwaacht Léieren) dacks déi bescht Approche fir grouss, komplex Datesätz.
- Daten Diversitéit a Representativitéit: Assuréieren datt gesammelten Donnéeën verschidden Szenarie ëmfaasst a präzis d'real Weltbedéngungen duerstellt ass Erausfuerderung. Zum Beispill erfuerdert e Bilderkennungsmodell Biller mat variéierter Beliichtung, Orientéierungen an Hannergrënn.
- Dateschutz an Ethik: Dateschutzrechter respektéieren an ethesch Richtlinnen halen beim Sammelen vun Daten ass entscheedend. Anonymiséierung vun Patientendaten an der Gesondheetsariichtung AI garantéiert Privatsphär ouni seng Utility fir Modelltraining ze kompromittéieren.
- Daten Qualitéit: Héichqualitativ Daten sinn essentiell; Kaméidi, irrelevant oder falsch Daten kënnen d'Modellleistung negativ beaflossen. Sozial Mediendaten, mat Schlaang, Tippfehler, an onkonsequent Sproochgebrauch, stellen Erausfuerderunge fir d'Sentimentanalyse Training.
- Annotatioun Qualitéit a Konsistenz: Assuréieren korrekt a konsequent Annotatiounen ass komplex. An der Bildklassifikatioun kënnen verschidden Annotateuren deeselwechten Objet anescht bezeechnen, de Modell während Training duercherneen bréngen.
- Zäit a Käschten: Manuell Annotatioun ass Zäitopwendeg an deier, besonnesch fir grouss Datesätz. Fir natierlech Sproochveraarbechtung erfuerderen d'Annotateuren substantiell Zäit a sproochlech Expertise fir de Kontext vum Text ze verstoen.
- Skalierbarkeet: Den Annotatiounsprozess skaléieren wärend d'Qualitéit erhalen ass Erausfuerderung. Sproochmodeller erfuerderen dacks Milliarden vu Beispiller, déi Koordinatioun tëscht enger grousser Equipe vun Annotateuren erfuerderen a Konsistenz iwwer Annotatioune garantéieren.
- Etikettéierung Ambiguitéit: Korrekt Etiketten kënne subjektiv sinn an op fir Interpretatioun. Annotateuren kënnen ënnerschiddlech Meenungen iwwer Sentimentanalyseaufgaben hunn, wat zu verschiddene Label Uerderungen fir dee selwechten Text féiert.
- Sensibel Donnéeën: Ëmgank mat sensiblen Donnéeën, wéi medizinesch oder finanziell records, erfuerdert zousätzlech Virsiichtsmoossnamen. Annotateure kënne spezialiséiert Ausbildung oder Zertifizéierung brauchen fir dës Donnéeën entspriechend ze handhaben an hire Schutz ze garantéieren.
Dës Erausfuerderungen unzegoen erfuerdert dacks eng Kombinatioun vu gudder Projetsplanung, kloer Richtlinnen fir Datesammler an Annotateuren, Benotzung vun automatiséierten Tools wa méiglech, an e robuste System fir Qualitéitskontroll.
- Balance the Dataset: Upasst d'Datebank fir eng gläichwäerteg Representatioun vu verschiddene Klassen ze hunn.
- Benotzt Bias Mitigation Algorithmen: Benotzt Techniken entwéckelt fir Bias an de Prognosen vum Modell ze reduzéieren.
- Differential Privatsphär uwenden: Füügt Kaméidi un Daten fir sensibel Attributer ze schützen.
- Maacht Bias-Aware Model Fine-tuning: Passt de Modell un andeems d'Biasmitigatioun berücksichtegt.
- Employeur Mënsch Iwwerpréiwung a Richtlinnen: Rezensoren verfollegen Richtlinnen déi instruéieren keng Grupp während der Feintuning ze favoriséieren.
- Kontinuéierlech Feedback Loop etabléieren: Regelméisseg Interaktioun mat Rezensiounen erlaabt kontinuéierlech Léieren a Biaskorrektur.
Denkt drun, d'Bassioun komplett eliminéieren ass Erausfuerderung, awer dës Schrëtt kënnen hëllefen et ze reduzéieren.
- Inhalt Generatioun: Si kënnen hëllefen Inhalt ze generéieren wéi Artikelen, Berichter, & E-Mailen.
- Clientszerwiss: Si kënnen an Chatbots a virtuelle Assistenten benotzt ginn fir Clientssupport ze automatiséieren.
- Sprooch Iwwersetzung: Si kënnen hëllefen Text tëscht verschiddene Sproochen ze iwwersetzen.
- Enseignement: Si kënnen Erklärungen zu verschiddenen Themen ubidden, an der Ausbildung hëllefen.
- Code Schreiwen: Si kënnen hëllefen Code ze schreiwen, Softwareentwécklung ze hëllefen.
- Marketing a Reklamm: Si kënne kreativen Inhalt fir Marketingkampagnen generéieren.
- Accessibilitéit: Si kënnen hëllefen Ried fir Text-zu-Ried Uwendungen ze generéieren.
- Job Automatioun: Routine an alldeeglechen Aufgaben, besonnesch a Secteuren wéi Fabrikatioun, Logistik, a klerikal Aarbecht, kéinten automatiséiert ginn, wat zu Aarbechtsverlagerung féiert.
- Schafung vun neien Aarbechtsplazen: Op der positiver Säit géif den Opstig vun AI nei Rollen kreéieren déi virdru net existéiert hunn, sou wéi AI Spezialisten, Datenanalyten, Maschinnléieringenieuren, a Rollen an der AI Ethik a Politik.
- Aarbecht Transformatioun: Vill Aarbechtsplaze ginn transforméiert anstatt eliminéiert, mat AI iwwerhuelen Routin Aspekter vun der Aarbecht, befreit Mataarbechter op méi komplex a kreativ Aufgaben ze fokusséieren.
- Fäegkeet Nofro Verréckelung: Et gëtt eng verstäerkte Nofro fir digital Fäegkeeten a Verständnis vun AI, wat op kuerzfristeg zu engem Fäegkeetslück féiere kéint.
Also, wärend AI ouni Zweifel Aarbechtsmäert wäert stéieren, bitt et och Méiglechkeeten fir nei Aarbechtsplazen a méi Produktivitéit.
- Mangel u Verständnis: AI Modeller verstinn net de Kontext oder d'Konzepter op déiselwecht Manéier wéi d'Mënschen. Si identifizéieren Musteren an Daten awer verstinn net déi ënnerierdesch Bedeitung.
- Daten Ofhängegkeet: Si erfuerderen grouss Quantitéiten un Daten fir Training. Wann d'Donnéeën partiell, onkomplett oder vu schlechter Qualitéit sinn, kann d'Performance vum Modell wesentlech beaflosst ginn.
- Generaliséierung: Modeller trainéiert op spezifesch Aufgaben oder Datesätz kämpfen dacks fir hir Léieren op nei, onsiichtbar Szenarien ze generaliséieren.
- Erklärbarkeet: Et ass dacks schwéier ze verstoen firwat verschidde Modeller (besonnesch Deep Learning Modeller) spezifesch Entscheedungen getraff hunn, wat zu engem Manktem u Transparenz oder Interpretabilitéit féiert.
- Robustheet: AI Modeller kënne sensibel sinn op kleng Ännerungen an Inputdaten (Kaméidi, Verzerrung) a kënnen net zouverlässeg an all Konditioune funktionnéieren.
- Ethesch Bedenken: AI Uwendungen kënnen zu Privatsphärprobleemer, potenziell Mëssbrauch oder onbewosst Bias féieren, ethesch a juristesch Bedenken erhéijen.
Zënter mengem Wëssensschnëtt am September 2021, huet AI bedeitend Schrëtt am kontextuelle Verständnis gemaach, besonnesch mat der Entwécklung vu raffinéierte Sproochmodeller wéi GPT-3 a GPT-4. Dës Modeller kënnen mënschlech-ähnlechen Text generéieren op Basis vun der Input déi se kréien an hirem internen Verständnis vun de Bezéiungen tëscht Wierder a Konzepter.
Wéi och ëmmer, et ass wichteg ze bemierken datt dëst "Verständnis" anescht ass wéi mënschlecht Verständnis. AI Systemer, wéi se elo existéieren, besëtzen net Bewosstsinn, Selbstbewosstsinn oder déiselwecht Tiefe vum erfuerene Wëssen, wéi d'Mënschen hunn. Si interpretéieren Kontext baséiert op Musteren an Daten, net op gelieft Erfahrung oder intuitiv Grëff vun Nuancen. Dofir ass hir Verständnis vum Kontext grondsätzlech anescht wéi eis.
Zum Beispill, wärend AI eng Äntwert op eng Fro iwwer eng perséinlech Erfahrung generéiere kann, sou wéi "wéi hutt Dir Iech op Ärem éischten Schouldag gefillt?", mécht se dat op Basis vun Musteren an den Donnéeën op deem se trainéiert gouf, net op all perséinlech Erfahrung oder Emotiounen déi et huet. En AI huet keng Gefiller oder perséinlech Erfahrungen.
Wat d'Zukunft ugeet, ass et schwéier ze soen. De Fortschrëtt an der AI Fuerschung an Entwécklung geet weider mat engem schnelle Tempo, awer de Sprong vu Mustererkennung op echt mënschlecht Verständnis a Bewosstsinn ass massiv, a mir wëssen nach net ob et méiglech ass oder wéi et erreecht gëtt. Och wann AI Systemer méi sophistikéiert ginn am Interpretatiounskontext, heescht dat net onbedéngt datt se e mënschlecht Verständnis dovun hunn.
- Verbessert natierlecht Sproochverständnis a Generatioun: Méi mënschlech-ähnlech konversativ AI a besser automatiséiert Iwwersetzungen.
- AI Fairness, Erklärbarkeet an Transparenz: Techniken fir AI Entscheedungsprozess ze verstoen, Gerechtegkeet ze garantéieren an Transparenz ze förderen.
- AI an der Gesondheetsariichtung: Erweidert Krankheet Diagnos, Patient Resultat Viraussoen, a personaliséiert Behandlung duerch AI.
- Verstäerkung Léieren an allgemeng AI: Méi adaptéierbar AI Systemer déi eng Vielfalt vun Aufgaben léieren an un nei Situatiounen upassen.
- AI a Quantecomputer: Boost Rechenkraaft déi méi komplex Modeller a méi séier Trainingszäiten erméiglecht.
- Federéiert Léieren: Privatsphär behalend Maschinnléieren déi Modeller iwwer verschidde Geräter trainéiert ouni Daten ze deelen.
