18.01.2024 Экспертиза, Искусственный интеллектИскусственный интеллект, ориентированный на данные, поможет уменьшить количество галлюцинаций и предубеждений, а также повысить качество выводов в системах генеративного ИИ, пишет на портале The New Stack Рахул Прадхан, вице-президент по продуктам и стратегии компании Couchbase. Достижения в области трансформерных нейронных сетей и генеративного ИИ являются движущей силой одного из крупнейших технологических сдвигов современности. Они также способны раскрыть инновации и изобретательность в масштабе. По мере развития ИИ данные занимают все более главенствующее положение. Это жизненная сила, которая питает проекты машинного обучения, превращая простые понятия в действенные инсайты. Однако путь к эффективному использованию данных в ИИ-проектах сопряжен с проблемами, которые могут помешать внедрению и достижению преобразующей ценности. Чтобы укрепить развитие ИИ, требуется смена парадигмы — переход от подхода к ИИ, ориентированного на модели, к подходу, ориентированному на данные. Этот сдвиг может существенно помочь уменьшить количество галлюцинаций и предубеждений в системах генеративного ИИ. Сосредоточение внимания на ИИ, ориентированном на данные, и приближение моделей к данным улучшит производительность моделей ИИ и позволит предприятиям полностью раскрыть их потенциал. Моделе-центричный подход к ИИ Ориентированный на модели подход к ИИ — это традиционный путь развития МО. Он предполагает итерации для улучшения производительности модели, направленные на создание лучшей ...
читать далее.
