人工智能發(fā)展迅速，大模型訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)問題日益凸顯。一方面，數(shù)據(jù)短缺的風(fēng)險(xiǎn)日益增加；另一方面，這些數(shù)據(jù)對(duì)于提升模型性能至關(guān)重要。這種矛盾現(xiàn)象已成為當(dāng)前AI領(lǐng)域的一大問題。

大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀

目前，人類公開的高質(zhì)量文本訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模已達(dá)到約300萬億個(gè)tokens。以Meta開源的Llama 3的8B版本為例，它的過度訓(xùn)練量可以達(dá)到原始的100倍。這一情況揭示了當(dāng)前大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)量極為龐大的現(xiàn)實(shí)。同時(shí)，在大模型領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的重要性已經(jīng)和AI算力相當(dāng)，對(duì)模型性能有著決定性的影響。許多企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識(shí)到了這一點(diǎn)，紛紛加大在數(shù)據(jù)領(lǐng)域的投入和研究力度。

在現(xiàn)有數(shù)據(jù)狀況下，過擬合問題同樣不可忽視。當(dāng)模型結(jié)構(gòu)過于繁復(fù)，或是訓(xùn)練時(shí)間過長(zhǎng)時(shí)，過擬合現(xiàn)象便會(huì)顯現(xiàn)。此時(shí)，模型會(huì)專注于記憶數(shù)據(jù)中的噪聲，而非對(duì)新數(shù)據(jù)做出有效推廣。這種情況在實(shí)際應(yīng)用中可能引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，因此我們需采取相應(yīng)措施來加以防范。

過度訓(xùn)練的正負(fù)影響

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，尤其是在訓(xùn)練大型模型時(shí)，人們常常故意讓模型過度訓(xùn)練。這種做法有利有弊，好處之一是可以減少推理所需的時(shí)間和提升處理速度。采用這種策略，模型能更好地識(shí)別出訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和具體信息，而不僅僅是掌握數(shù)據(jù)的一般規(guī)律。

然而，這同時(shí)也引發(fā)了一些問題。若開發(fā)者將比例提升至超出理想范圍，訓(xùn)練階段對(duì)數(shù)據(jù)的需求便會(huì)上升。若持續(xù)使用此訓(xùn)練方法，有預(yù)測(cè)指出，數(shù)據(jù)可能在2025年面臨枯竭。這對(duì)整個(gè)行業(yè)而言，既構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)，也潛藏了風(fēng)險(xiǎn)。

合成數(shù)據(jù)的優(yōu)劣

深度學(xué)習(xí)常用來復(fù)制現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)，以此來制造新的數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)不夠用的時(shí)候，這種方法特別重要，因?yàn)樗艽蟠笤黾訑?shù)據(jù)量。但這種方法也有它的缺點(diǎn)。制造出來的數(shù)據(jù)可能不夠好，還容易導(dǎo)致過度擬合的問題。

合成數(shù)據(jù)難以充分展現(xiàn)真實(shí)數(shù)據(jù)的復(fù)雜與多樣。這可能是因?yàn)樗茨軠?zhǔn)確捕捉到真實(shí)文本中的細(xì)微語言特征，或者是因?yàn)檫^度依賴單一數(shù)據(jù)集，結(jié)果使得文本的多樣性不夠。盡管存在這些不足，合成數(shù)據(jù)依然是多模態(tài)大模型訓(xùn)練的重要方式之一。

數(shù)據(jù)搜集相關(guān)努力

科技公司正致力于在數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)で笸黄?。以O(shè)penAI為例，它設(shè)立了數(shù)據(jù)合作組織，目的是搜集高質(zhì)量的個(gè)人數(shù)據(jù)，用于GPT系列模型的訓(xùn)練。此外，迫切需要研發(fā)新的技術(shù)手段和方法，確保能高效地收集、整理和規(guī)范這些個(gè)人數(shù)據(jù)，使其滿足訓(xùn)練標(biāo)準(zhǔn)。這一過程無疑充滿挑戰(zhàn)，需要攻克眾多技術(shù)難題。

同時(shí)，我們得重視數(shù)據(jù)的合規(guī)與保密，尤其是那些未對(duì)外公布的個(gè)人資料。若處理不善，可能會(huì)觸發(fā)侵犯用戶隱私等權(quán)利的隱患，從而對(duì)公司形象和信譽(yù)帶來嚴(yán)重傷害。

與現(xiàn)實(shí)世界互動(dòng)學(xué)習(xí)的意義

大模型與真實(shí)世界的互動(dòng)學(xué)習(xí)方式很有價(jià)值。它與以往僅依賴固定數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練方法有區(qū)別。在這種方式中，大模型不僅能被動(dòng)接受數(shù)據(jù)，還能主動(dòng)探索周圍環(huán)境，并與人類交流，來獲取知識(shí)和技能。

在推薦餐廳時(shí)，大模型需深入了解用戶偏好，同時(shí)能即時(shí)收集并分析相關(guān)餐廳信息。而且，這種模型還需具備處理不確定性的能力，這與傳統(tǒng)模式有較大差異，也是其獨(dú)特之處。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)的未來走向

目前，閉源或開源的大規(guī)模模型正面臨數(shù)據(jù)量的較量。采用RAG、MoE、MTL等創(chuàng)新技術(shù)，即便是參數(shù)較少的模型，只要其學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)量更充足、覆蓋的領(lǐng)域更廣泛，就有可能超越參數(shù)量較多的模型。

未來，競(jìng)爭(zhēng)將愈發(fā)劇烈。開發(fā)者必須保證數(shù)據(jù)充足，同時(shí)避免數(shù)據(jù)資源耗盡。他們還需尋找新的數(shù)據(jù)渠道，例如合成數(shù)據(jù)，并努力克服這些數(shù)據(jù)可能帶來的負(fù)面影響。這些問題，當(dāng)前迫切需要解決。

知道了大模型訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)的詳情，大家覺得哪個(gè)行業(yè)最有可能解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)面臨的各種挑戰(zhàn)？期待大家在評(píng)論區(qū)積極討論，也歡迎大家點(diǎn)贊和分享這篇文章。