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

大模型訓練數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀

目前，人類公開的高質(zhì)量文本訓練數(shù)據(jù)集規(guī)模已達到約300萬億個tokens。以Meta開源的Llama 3的8B版本為例，它的過度訓練量可以達到原始的100倍。這一情況揭示了當前大模型訓練數(shù)據(jù)量極為龐大的現(xiàn)實。同時，在大模型領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的重要性已經(jīng)和AI算力相當，對模型性能有著決定性的影響。許多企業(yè)已經(jīng)認識到了這一點，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。當模型結(jié)構(gòu)過于繁復(fù)，或是訓練時間過長時，過擬合現(xiàn)象便會顯現(xiàn)。此時，模型會專注于記憶數(shù)據(jù)中的噪聲，而非對新數(shù)據(jù)做出有效推廣。這種情況在實際應(yīng)用中可能引發(fā)風險，因此我們需采取相應(yīng)措施來加以防范。

過度訓練的正負影響

在深度學習領(lǐng)域，尤其是在訓練大型模型時，人們常常故意讓模型過度訓練。這種做法有利有弊，好處之一是可以減少推理所需的時間和提升處理速度。采用這種策略，模型能更好地識別出訓練數(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，訓練階段對數(shù)據(jù)的需求便會上升。若持續(xù)使用此訓練方法，有預(yù)測指出，數(shù)據(jù)可能在2025年面臨枯竭。這對整個行業(yè)而言，既構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)，也潛藏了風險。

合成數(shù)據(jù)的優(yōu)劣

深度學習常用來復(fù)制現(xiàn)實數(shù)據(jù)，以此來制造新的數(shù)據(jù)。當數(shù)據(jù)不夠用的時候，這種方法特別重要，因為它能大大增加數(shù)據(jù)量。但這種方法也有它的缺點。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)真實數(shù)據(jù)的復(fù)雜與多樣。這可能是因為它未能準確捕捉到真實文本中的細微語言特征，或者是因為過度依賴單一數(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)で笸黄啤Ｒ設(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)量的個人數(shù)據(jù)，用于GPT系列模型的訓練。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)范這些個人數(shù)據(jù)，使其滿足訓練標準。這一過程無疑充滿挑戰(zhàn)，需要攻克眾多技術(shù)難題。

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

與現(xiàn)實世界互動學習的意義

大模型與真實世界的互動學習方式很有價值。它與以往僅依賴固定數(shù)據(jù)集的訓練方法有區(qū)別。在這種方式中，大模型不僅能被動接受數(shù)據(jù)，還能主動探索周圍環(huán)境，并與人類交流，來獲取知識和技能。

在推薦餐廳時，大模型需深入了解用戶偏好，同時能即時收集并分析相關(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，也是其獨特之處。

訓練數(shù)據(jù)競爭的未來走向

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，只要其學習的數(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，競爭將愈發(fā)劇烈。開發(fā)者必須保證數(shù)據(jù)充足，同時避免數(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)可能帶來的負面影響。這些問題，當前迫切需要解決。

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