కృత్రిమ మేధ శిక్షణ డేటా అయిపోయింది: మస్క్ అభిప్రాయాలు

ఎలోన్ మస్క్ మరియు అనేక కృత్రిమ మేధ నిపుణులు ఒక ఏకాభిప్రాయానికి వచ్చారు, కృత్రిమ మేధ నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే వాస్తవ ప్రపంచ డేటా వనరులు దాదాపుగా అయిపోయాయి. స్టాగ్‌వెల్ చైర్మన్ మార్క్ పెయిన్‌తో జరిగిన ప్రత్యక్ష సంభాషణలో మస్క్ మాట్లాడుతూ, మానవ విజ్ఞానం యొక్క సంచిత మొత్తం కృత్రిమ మేధ శిక్షణ కోసం దాదాపుగా వినియోగించబడిందని, ఇది సుమారుగా గత సంవత్సరం జరిగిందని అన్నారు.

కృత్రిమ మేధ సంస్థ xAI యొక్క నాయకుడిగా ఉన్న మస్క్, OpenAI యొక్క మాజీ ప్రధాన శాస్త్రవేత్త ఇల్యా సుట్జ్‌కెవర్ న్యూరిప్స్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సమావేశంలో చేసిన వ్యాఖ్యలను సమర్థించారు. సుట్జ్‌కెవర్ కూడా కృత్రిమ మేధ పరిశ్రమ డేటా యొక్క "శిఖరాన్ని" చేరుకుందని, శిక్షణ డేటా కొరత నమూనాల అభివృద్ధి విధానంలో ప్రాథమిక మార్పులకు దారితీస్తుందని అన్నారు.

సింథటిక్ డేటా: కృత్రిమ మేధ యొక్క భవిష్యత్తు మార్గం

మస్క్ సింథటిక్ డేటాను సూచించారు, అంటే కృత్రిమ మేధ నమూనాల ద్వారానే ఉత్పత్తి చేయబడిన డేటా, ప్రస్తుత డేటా కొరతను పరిష్కరించడానికి కీలకమైనది. వాస్తవ ప్రపంచ డేటాను సమర్థవంతంగా భర్తీ చేయగల ఏకైక మార్గం కృత్రిమ మేధను ఉపయోగించి శిక్షణ డేటాను సృష్టించడం అని, సింథటిక్ డేటా ద్వారా AI కొంత మేరకు స్వీయ-మూల్యాంకనం మరియు స్వీయ-అభ్యాసం చేయగలదని ఆయన నమ్ముతున్నారు.

ప్రస్తుతం, మైక్రోసాఫ్ట్, మెటా, OpenAI మరియు ఆంత్రోపిక్ వంటి సాంకేతిక దిగ్గజాలు తమ ప్రధాన AI నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి సింథటిక్ డేటాను ఉపయోగించడం ప్రారంభించాయి. గార్ట్‌నర్ యొక్క అంచనాల ప్రకారం, 2024 నాటికి AI మరియు విశ్లేషణ ప్రాజెక్ట్‌ల కోసం ఉపయోగించే డేటాలో 60% సింథటిక్ డేటా నుండి వస్తుంది.

మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క Phi-4: ఈ ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్ సింథటిక్ డేటా మరియు వాస్తవ ప్రపంచ డేటాను కలిపి శిక్షణ పొందింది.
గూగుల్ యొక్క జెమ్మా మోడల్: ఇది కూడా మిశ్రమ డేటా శిక్షణ పద్ధతిని ఉపయోగిస్తుంది.
ఆంత్రోపిక్ యొక్క క్లాడ్ 3.5 సోనెట్: ఈ శక్తివంతమైన వ్యవస్థ కొంత సింథటిక్ డేటాను కూడా ఉపయోగిస్తుంది.
మెటా యొక్క లామా సిరీస్ మోడల్స్: AI ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన డేటాను ఉపయోగించి చక్కగా ట్యూన్ చేయబడ్డాయి.

సింథటిక్ డేటా యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు సవాళ్లు

డేటా కొరతను పరిష్కరించడంతో పాటు, సింథటిక్ డేటా ఖర్చు నియంత్రణలో కూడా గణనీయమైన ప్రయోజనాలను చూపుతుంది. ఉదాహరణకు, కృత్రిమ మేధ స్టార్టప్ సంస్థ రైటర్, తమ పాల్మిరా X 004 మోడల్ దాదాపు పూర్తిగా సింథటిక్ డేటాపైనే ఆధారపడి అభివృద్ధి చేయబడిందని, అభివృద్ధి వ్యయం 70 లక్షల డాలర్లు మాత్రమే అని, ఇది OpenAI యొక్క అదే-స్థాయి నమూనా యొక్క 460 లక్షల డాలర్ల అంచనా కంటే చాలా తక్కువ అని పేర్కొంది.

అయితే, సింథటిక్ డేటా పరిపూర్ణమైనది కాదు. అధ్యయనాల ప్రకారం, సింథటిక్ డేటా మోడల్ పనితీరును తగ్గించగలదు, దాని అవుట్‌పుట్ సృజనాత్మకతను కోల్పోయేలా చేయగలదు మరియు పక్షపాతాన్ని పెంచగలదు, తద్వారా దాని కార్యాచరణను తీవ్రంగా ప్రభావితం చేస్తుంది. ఎందుకంటే, మోడల్‌ను శిక్షణ చేయడానికి ఉపయోగించే డేటాలో పక్షపాతం మరియు పరిమితులు ఉంటే, మోడల్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన సింథటిక్ డేటా కూడా ఈ సమస్యలను వారసత్వంగా పొందుతుంది.

సింథటిక్ డేటా యొక్క ఉపయోగం, కృత్రిమ మేధ శిక్షణలో కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది, అయితే దాని పరిమితులను గుర్తించి, వాటిని పరిష్కరించడానికి కృషి చేయడం చాలా ముఖ్యం. భవిష్యత్తులో, సింథటిక్ డేటా కృత్రిమ మేధ పరిశ్రమలో ఒక ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. ఈ సాంకేతికతను ఉపయోగించి, AI నమూనాలు మరింత సమర్థవంతంగా మరియు ఖర్చుతో కూడుకున్నవిగా అభివృద్ధి చేయబడతాయి. అయితే, ఈ డేటా యొక్క నాణ్యత మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడం చాలా అవసరం.