നിങ്ങൾ ഒരു Gen AI മോഡലിനോട് ബീറ്റിൽസ് പോലെയുള്ള ഒരു ഗാനത്തിന് വരികൾ എഴുതാൻ ആവശ്യപ്പെട്ടാൽ, അത് ശ്രദ്ധേയമായ ഒരു ജോലി ചെയ്തിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, അതിന് ഒരു കാരണമുണ്ട്. അല്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ പ്രിയപ്പെട്ട രചയിതാവിൻ്റെ ശൈലിയിൽ ഗദ്യം എഴുതാൻ നിങ്ങൾ ഒരു മോഡലിനോട് ആവശ്യപ്പെടുകയും അത് ശൈലി കൃത്യമായി പകർത്തുകയും ചെയ്താൽ, അതിന് ഒരു കാരണമുണ്ട്.
ലളിതമായിപ്പോലും, നിങ്ങൾ മറ്റൊരു രാജ്യത്താണ്, ഒരു സൂപ്പർമാർക്കറ്റ് ഇടനാഴിയിൽ നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്ന രസകരമായ ഒരു ലഘുഭക്ഷണത്തിൻ്റെ പേര് വിവർത്തനം ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ സ്മാർട്ട്ഫോൺ ലേബലുകൾ കണ്ടെത്തുകയും വാചകം തടസ്സമില്ലാതെ വിവർത്തനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
AI അത്തരം എല്ലാ സാധ്യതകളുടെയും പൂർണ്ണതയിലാണ്, ഇത് പ്രാഥമികമായി AI മോഡലുകൾ അത്തരം ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവുകളിൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുമായിരുന്നു - ഞങ്ങളുടെ കാര്യത്തിൽ, നൂറുകണക്കിന് ബീറ്റിൽസിൻ്റെ ഗാനങ്ങളും നിങ്ങളുടെ പ്രിയപ്പെട്ട എഴുത്തുകാരൻ്റെ പുസ്തകങ്ങളും.
ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ ഉയർച്ചയോടെ, എല്ലാവരും ഒരു സംഗീതജ്ഞൻ, എഴുത്തുകാരൻ, കലാകാരന്, അല്ലെങ്കിൽ എല്ലാം. Gen AI മോഡലുകൾ ഉപയോക്തൃ നിർദ്ദേശങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ മികച്ച കലാരൂപങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. അവർക്ക് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും വാൻ ഗോഗ്-ഇസ്ക് ആർട്ട് പീസുകൾ കൂടാതെ അൽ പാസിനോ അവിടെയില്ലാതെ തന്നെ സേവന നിബന്ധനകൾ വായിക്കുകയും ചെയ്യും.
ആകർഷണീയത മാറ്റിനിർത്തിയാൽ, ഇവിടെ പ്രധാന വശം നൈതികതയാണ്. ക്രമേണ കലാകാരന്മാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന AI മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ അത്തരം സർഗ്ഗാത്മക സൃഷ്ടികൾ ഉപയോഗിച്ചത് ന്യായമാണോ? അത്തരം ബൗദ്ധിക സ്വത്തുക്കളുടെ ഉടമകളിൽ നിന്ന് സമ്മതം നേടിയിട്ടുണ്ടോ? അവർക്ക് ന്യായമായ നഷ്ടപരിഹാരം ലഭിച്ചോ?
2024-ലേക്ക് സ്വാഗതം: ഡാറ്റാ യുദ്ധങ്ങളുടെ വർഷം
കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി, അവരുടെ Gen AI മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് കമ്പനികളുടെ ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു കാന്തികമായി ഡാറ്റ മാറിയിരിക്കുന്നു. ഒരു ശിശുവിനെപ്പോലെ, AI മോഡലുകൾ നിഷ്കളങ്കമാണ്. അവരെ പഠിപ്പിക്കുകയും പിന്നീട് പരിശീലിപ്പിക്കുകയും വേണം. അതുകൊണ്ടാണ് മനുഷ്യരെ അനുകരിക്കാൻ മോഡലുകളെ കൃത്രിമമായി പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കമ്പനികൾക്ക് കോടിക്കണക്കിന്, അല്ലെങ്കിലും ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്.
ഉദാഹരണത്തിന്, GPT-3 ശതകോടിക്കണക്കിന് (നൂറുകണക്കിന്) ടോക്കണുകളിൽ പരിശീലനം നേടിയിട്ടുണ്ട്, അത് വാക്കുകളിലേക്ക് അയഞ്ഞ വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഏറ്റവും പുതിയ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ അത്തരം ട്രില്യൺ കണക്കിന് ടോക്കണുകൾ ഉപയോഗിച്ചതായി ഉറവിടങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു.
പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ ഇത്രയും വലിയ അളവുകൾ ആവശ്യമുള്ളതിനാൽ, വലിയ സാങ്കേതിക സ്ഥാപനങ്ങൾ എവിടേക്കാണ് പോകുന്നത്?
പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ രൂക്ഷമായ ക്ഷാമം
അഭിലാഷവും വോള്യവും കൈകോർക്കുന്നു. എൻ്റർപ്രൈസുകൾ അവരുടെ മോഡലുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, അവർക്ക് കൂടുതൽ പരിശീലന ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. ജിപിടിയുടെ പിൻഗാമികളായ മോഡലുകൾ അനാച്ഛാദനം ചെയ്യുന്നതിനോ മെച്ചപ്പെട്ടതും കൃത്യവുമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിനോ ഉള്ള ആവശ്യങ്ങളിൽ നിന്ന് ഇത് ഉടലെടുത്തേക്കാം.
കേസ് പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, സമൃദ്ധമായ പരിശീലന ഡാറ്റ ആവശ്യമായി വരുന്നത് അനിവാര്യമാണ്.
ഇവിടെയാണ് സംരംഭങ്ങൾ അവരുടെ ആദ്യത്തെ റോഡ് തടസ്സം നേരിടുന്നത്. ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, AI മോഡലുകൾക്ക് പരിശീലിക്കാൻ കഴിയാത്തവിധം ഇൻ്റർനെറ്റ് വളരെ ചെറുതായിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. കമ്പനികൾ തങ്ങളുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനുമായി നിലവിലുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തീർന്നിരിക്കുന്നു എന്നാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്.
AI മോഡലുകളുടെ വികസനവും പരിണാമവും പരിമിതപ്പെടുത്താൻ സാധ്യതയുള്ളതിനാൽ, ഈ നശിക്കുന്ന ഉറവിടം പങ്കാളികളെയും സാങ്കേതിക താൽപ്പര്യക്കാരെയും ഭയപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് ബ്രാൻഡുകൾ അവരുടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ എങ്ങനെ സ്ഥാപിക്കുന്നു എന്നതുമായും ലോകത്തിലെ ചില ആശങ്കാജനകമായ ആശങ്കകൾ AI- പ്രേരകമായി എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യപ്പെടുന്നു എന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. പരിഹാരങ്ങൾ.
അതേ സമയം, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ രൂപത്തിലും അല്ലെങ്കിൽ നമ്മൾ വിളിക്കുന്ന ഡിജിറ്റൽ ഇൻബ്രീഡിംഗിലും പ്രതീക്ഷയുണ്ട്. സാധാരണക്കാരുടെ പദങ്ങളിൽ, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ എന്നത് AI സൃഷ്ടിച്ച പരിശീലന ഡാറ്റയാണ്, ഇത് വീണ്ടും മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഇത് വാഗ്ദാനമാണെന്ന് തോന്നുമെങ്കിലും, അത്തരം പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ സമന്വയം ഹബ്സ്ബർഗ് AI എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നതിലേക്ക് നയിക്കുമെന്ന് സാങ്കേതിക വിദഗ്ധർ വിശ്വസിക്കുന്നു. ഇത്തരം ഇൻബ്രെഡ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് വസ്തുതാപരമായ പിശകുകളോ പക്ഷപാതിത്വമോ അല്ലെങ്കിൽ AI മോഡലുകളിൽ നിന്നുള്ള ഫലങ്ങളെ പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കുന്നതോ ആയ അസംബന്ധം ഉണ്ടായിരിക്കുമെന്നതിനാൽ ഇത് എൻ്റർപ്രൈസസിന് ഒരു പ്രധാന ആശങ്കയാണ്.
ഇതൊരു ചൈനീസ് വിസ്‌പറിൻ്റെ ഗെയിമായി കണക്കാക്കുക, എന്നാൽ ഒരേയൊരു ട്വിസ്റ്റ് കൈമാറുന്ന ആദ്യത്തെ വാക്ക് അർത്ഥശൂന്യമായിരിക്കും എന്നതാണ്.
AI പരിശീലന ഡാറ്റ ഉറവിടമാക്കുന്നതിനുള്ള മത്സരം
ഏറ്റവും വലിയ ഫോട്ടോ റിപ്പോസിറ്ററികളിൽ ഒന്ന് - ഷട്ടർസ്റ്റോക്കിന് 300 ദശലക്ഷം ചിത്രങ്ങളുണ്ട്. പരിശീലനം ആരംഭിക്കാൻ ഇത് മതിയാകുമെങ്കിലും, പരിശോധന, മൂല്യനിർണ്ണയം, ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യൽ എന്നിവയ്ക്ക് വീണ്ടും ധാരാളം ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്.
എന്നിരുന്നാലും, മറ്റ് ഉറവിടങ്ങൾ ലഭ്യമാണ്. ചാരനിറത്തിൽ വർണ്ണ കോഡ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു എന്നതാണ് ഇവിടെയുള്ള ഒരേയൊരു പിടി. ഞങ്ങൾ ഇൻ്റർനെറ്റിൽ നിന്ന് പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചാണ് സംസാരിക്കുന്നത്. ചില കൗതുകകരമായ വസ്തുതകൾ ഇതാ:
- ഓരോ ദിവസവും 7.5 ദശലക്ഷത്തിലധികം ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റുകൾ തത്സമയം എടുക്കുന്നു
- Instagram, X, Snapchat, TikTok എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള സോഷ്യൽ മീഡിയ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ 5.4 ബില്യണിലധികം ആളുകളുണ്ട്.
- 1.8 ബില്യണിലധികം വെബ്‌സൈറ്റുകൾ ഇൻ്റർനെറ്റിൽ നിലവിലുണ്ട്.
- പ്രതിദിനം 3.7 ദശലക്ഷത്തിലധികം വീഡിയോകൾ യൂട്യൂബിൽ മാത്രം അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
കൂടാതെ, ഓഡിയോ മാത്രമുള്ള പോഡ്‌കാസ്റ്റുകളിലൂടെ ആളുകൾ ടെക്‌സ്‌റ്റുകളും വീഡിയോകളും ഫോട്ടോകളും വിഷയ-വിഷയ വൈദഗ്ധ്യവും പരസ്യമായി പങ്കിടുന്നു.
ഇവ വ്യക്തമായി ലഭ്യമായ ഉള്ളടക്ക ഭാഗങ്ങളാണ്.
അതിനാൽ, AI മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ അവ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ന്യായമായിരിക്കണം, അല്ലേ?
ഇതാണ് നമ്മൾ നേരത്തെ പറഞ്ഞ ചാരനിറത്തിലുള്ള പ്രദേശം. ഇത്രയും വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റകളിലേക്ക് ആക്‌സസ് ഉള്ള ടെക് കമ്പനികൾ ഈ ആവശ്യത്തെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനായി പുതിയ ടൂളുകളും നയ ഭേദഗതികളും കൊണ്ടുവരുന്നതിനാൽ ഈ ചോദ്യത്തിന് കഠിനമായ അഭിപ്രായമില്ല.
ചില ടൂളുകൾ YouTube വീഡിയോകളിൽ നിന്നുള്ള ഓഡിയോ ടെക്‌സ്‌റ്റാക്കി മാറ്റുകയും പരിശീലന ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ടോക്കണുകളായി ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. എൻ്റർപ്രൈസുകൾ സ്വകാര്യതാ നയങ്ങൾ പുനഃപരിശോധിക്കുന്നു, കൂടാതെ വ്യവഹാരങ്ങൾ നേരിടാൻ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള ഉദ്ദേശ്യത്തോടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് പൊതു ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലേക്ക് പോലും പോകുന്നു.
കൗണ്ടർ മെക്കാനിസങ്ങൾ
അതേ സമയം, കമ്പനികൾ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നതും വികസിപ്പിക്കുന്നു, അവിടെ AI മോഡലുകൾ ഒരു ലൂപ്പ് പോലെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ടെക്സ്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
മറുവശത്ത്, ഡാറ്റ സ്‌ക്രാപ്പിംഗിനെ പ്രതിരോധിക്കാനും നിയമപരമായ പഴുതുകൾ ചൂഷണം ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് എൻ്റർപ്രൈസുകളെ തടയാനും, വെബ്‌സൈറ്റുകൾ ഡാറ്റ-സ്‌കേപ്പിംഗ് ബോട്ടുകളെ ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് പ്ലഗിനുകളും കോഡുകളും നടപ്പിലാക്കുന്നു.
എന്താണ് ആത്യന്തിക പരിഹാരം?
യഥാർത്ഥ ലോക ആശങ്കകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിൽ AI യുടെ സൂചനകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും മാന്യമായ ഉദ്ദേശ്യങ്ങളാൽ പിന്തുണയ്ക്കപ്പെടുന്നു. അത്തരം മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ സോഴ്‌സിംഗ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ചാരനിറത്തിലുള്ള മോഡലുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
ഉത്തരവാദിത്തവും ധാർമ്മികവും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ളതുമായ AI-യെ കുറിച്ചുള്ള സംഭാഷണങ്ങളും സംവാദങ്ങളും പ്രാധാന്യവും ശക്തിയും നേടുമ്പോൾ, പരിശീലന ഡാറ്റ നൽകുന്നതിന് വൈറ്റ്-ഹാറ്റ് ടെക്നിക്കുകളുള്ള ഇതര ഉറവിടങ്ങളിലേക്ക് മാറുന്നത് എല്ലാ സ്കെയിലുകളിലുമുള്ള കമ്പനികളുടേതാണ്.
ഇത് എവിടെയാണ് ഷേപ്പ് എന്നിവയിൽ മികവ് പുലർത്തുന്നു. ഡാറ്റാ സോഴ്‌സിംഗിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള നിലവിലുള്ള ആശങ്കകൾ മനസിലാക്കിക്കൊണ്ട്, ഷൈപ്പ് എല്ലായ്പ്പോഴും നൈതിക സാങ്കേതിക വിദ്യകൾക്കായി വാദിക്കുകയും വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും കംപൈൽ ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള പരിഷ്കൃതവും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തതുമായ രീതികൾ സ്ഥിരമായി പരിശീലിച്ചിട്ടുണ്ട്.
വൈറ്റ് ഹാറ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റ് സോഴ്‌സിംഗ് രീതികൾ
അതുകൊണ്ടാണ് ഞങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനരീതിയിൽ കൃത്യമായ ഗുണനിലവാര പരിശോധനകളും പ്രസക്തമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും കംപൈൽ ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള സാങ്കേതികതകൾ ഉൾപ്പെടുന്നത്. ഇമേജുകൾ, വീഡിയോകൾ, ഓഡിയോ, ടെക്‌സ്‌റ്റ്, കൂടാതെ കൂടുതൽ പ്രധാന ആവശ്യകതകൾ എന്നിങ്ങനെ ഒന്നിലധികം ഫോർമാറ്റുകളിലുടനീളമുള്ള എക്‌സ്‌ക്ലൂസീവ് Gen AI പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കമ്പനികളെ ശാക്തീകരിക്കാൻ ഇത് ഞങ്ങളെ അനുവദിച്ചു.
ഞങ്ങളുടെ തത്വശാസ്ത്രം
ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ശേഖരിക്കുന്നതിലെ സമ്മതം, സ്വകാര്യത, നീതി എന്നിവ പോലുള്ള പ്രധാന തത്ത്വചിന്തകളിൽ ഞങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഞങ്ങളുടെ സമീപനം ഡാറ്റയിലെ വൈവിധ്യവും ഉറപ്പാക്കുന്നു, അതിനാൽ അബോധാവസ്ഥയിലുള്ള പക്ഷപാതത്തിൻ്റെ ആമുഖം ഇല്ല.
ന്യായമായ സമ്പ്രദായങ്ങളാൽ അടയാളപ്പെടുത്തപ്പെട്ട ഒരു പുതിയ യുഗത്തിൻ്റെ ഉദയത്തിനായി AI മണ്ഡലം ഒരുങ്ങുമ്പോൾ, അത്തരം പ്രത്യയശാസ്ത്രങ്ങളുടെ പതാകവാഹകരും മുൻഗാമികളും ആയിരിക്കാനാണ് ഞങ്ങൾ ഷൈപ്പിൽ ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്. നിങ്ങളുടെ AI മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നത് സംശയാതീതമായ ന്യായവും ഗുണമേന്മയുള്ളതുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളാണെങ്കിൽ, ഇന്നുതന്നെ ഞങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെടുക.
