大模型既要“吃得飽”更要“吃得好”
這些人工智能(AI)生成的“胡言亂語”雖是網友們茶余飯后的笑談,但提醒我們要清醒認識到其背后折射出的問題:數據質量是大模型應用成敗的關鍵。以個性化推薦AI系統(tǒng)為例,一些企業(yè)在開發(fā)過程中,雖然收集了大量的用戶行為數據,但數據中充斥著錯誤的標注、重復的數據以及相互矛盾的信息,數據的量增加了,但系統(tǒng)推薦的準確性并沒有顯著提升?!蹲匀弧冯s志(Nature)刊登的一篇有關大模型可靠性研究的文章指出,一個西班牙研究團隊發(fā)現,包括OpenAI公司的GPT在內的幾個大模型升級后,雖然參數量更大了,誤答情況卻更嚴重了。因此,大模型長得壯不壯,不僅取決于“食量”(即數據的數量),更在于食物的“質量”(即數據的質量)——吃得飽并不等同于吃得好。
數據是大模型的基石,在數據質量不高、可靠性缺失的情況下,一味追求大模型參數量的增加,不僅無法提升模型性能,反而會放大偏差和謬誤,產生更多不可信數據。如此一來,勢必造成計算與存儲資源的浪費,增加開發(fā)和維護成本,降低用戶信任度。更為嚴重的是,這種“大模型幻覺”和“災難性遺忘”現象如果發(fā)生在精確性要求極高的工業(yè)生產領域中,還可能引發(fā)不可預測的風險和隱患。以油氣勘探為例,基于大模型給出的錯誤預測進行開采可能導致數億元的資金損失,并對自然環(huán)境造成不可逆轉的破壞。
提升大模型性能,關鍵是處理好數據“質”和“量”的關系,構建大規(guī)模、高質量的數據集。應建立完善的數據收集、清洗、驗證和存儲機制,加強對數據質量的監(jiān)控和評估,確保數據的準確性、完整性和一致性。此外,還應注重跨領域合作,引入數據科學家、AI算法工程師等多方力量,開展大模型算法合作、制定數據共享和隱私安全保密協(xié)議,推動大模型產學研用生態(tài)建設。
如今,大模型的發(fā)展已邁入多模態(tài)融合階段。通過加強數據治理,優(yōu)化人工智能學習、訓練和驗證的“基礎食材”,端上大規(guī)模、高質量、多模態(tài)數據集的“豐盛大餐”,必將助力大模型能力的提升,讓人工智能更好地賦能千行百業(yè)、造福人類社會。
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