Dữ liệu mở là gì? Làm thế nào phổ biến Crawl và Laion Shape Source AI Đào tạo AI

Dữ liệu mở đã thu hút sự chú ý của công chúng vì vai trò của nó trong việc đào tạo các mô hình tạo hình ảnh AI như khuếch tán ổn định, nhưng tầm quan trọng của nó mở rộng để nghiên cứu ngoài AI. Nó cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển truy cập vào các bộ dữ liệu lớn, có sẵn công khai hỗ trợ các dự án từ việc chống lại thông tin sai lệch và lừa đảo đến giải quyết các thách thức toàn cầu.

Các tổ chức như Crawl và Laion (Mạng lưới Trí tuệ Nhân tạo quy mô lớn) dẫn đầu các sáng kiến ​​dữ liệu mở. Bằng cách cung cấp các bộ dữ liệu quy mô lớn, có thể truy cập tự do, các nhóm nghiên cứu nhỏ có thể truy cập các tài nguyên tương tự làm cho các đột phá công nghệ cho các tập đoàn lớn. Nhưng dữ liệu mở là gì, và việc thu thập thông thường và Laion định vai trò của nó như thế nào trong công nghệ AI trong tương lai?

Nguồn gốc và vai trò của dữ liệu mở trong nghiên cứu hiện đại

Tại sao dữ liệu mở là điều cần thiết cho sự tiến bộ và đổi mới

Dữ liệu mở đề cập đến các bộ dữ liệu có thể truy cập tự do cho bất kỳ ai sử dụng, phân tích và chia sẻ, thường theo giấy phép như Creative Commons Zero hoặc Dữ liệu mở. Tương tự như mã nguồn mở, dữ liệu mở và các mô hình AI nguồn mở cung cấp cho bất kỳ ai quan tâm đến việc học máy các công cụ họ cần để bắt đầu.

Các nhóm nghiên cứu sử dụng dữ liệu mở để khám phá các lĩnh vực mới đòi hỏi các bộ dữ liệu lớn. Các dự án này sẽ là không thể nếu không có quyền truy cập vào các tài nguyên này. Huấn luyện các mô hình AI như chatgpt hoặc khuếch tán ổn định đòi hỏi các bộ dữ liệu quy mô lớn, đa dạng để đảm bảo chúng khái quát hóa hiệu quả trên một loạt các nhiệm vụ và bối cảnh. Một mô hình được đào tạo trên một bộ dữ liệu hẹp có nguy cơ bị quá tải, có nghĩa là nó có thể hoạt động tốt trên dữ liệu cụ thể nhưng đấu tranh với các đầu vào khác.

Các bộ dữ liệu lớn cung cấp khối lượng các ví dụ cần thiết cho các mô hình học tập sâu để nắm bắt các mẫu và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Nếu không có sự đa dạng và quy mô, các mô hình AI sẽ không thực hiện đáng tin cậy trong các kịch bản trong thế giới thực hoặc trên nhiều trường hợp sử dụng mà chúng ta thấy ngày nay.

Crawl thông thường: Lưu trữ dữ liệu của Internet

Thông thường Crawl, một tổ chức phi lợi nhuận được thành lập vào năm 2008, là nhà cung cấp chính của dữ liệu mở. Nó tiến hành thu thập dữ liệu web tương tự như các công cụ tìm kiếm được thực hiện như Google. Tuy nhiên, thay vì giữ dữ liệu bị khóa trong các hệ thống độc quyền, việc thu thập thông thường giúp nó có sẵn miễn phí cho công chúng.

Crawl thông thường đã tích lũy hơn 9,5 petabyte dữ liệu web, bao gồm văn bản, hình ảnh và siêu dữ liệu từ hàng tỷ trang web.

• Quy mô và phạm vi: Kể từ khi thành lập, Crawl thông thường đã tích lũy hơn 9,5 petabyte dữ liệu web, bao gồm văn bản, hình ảnh và siêu dữ liệu từ hàng tỷ trang web.
• Tuân thủ và minh bạch: Nó tôn trọng các tiêu chuẩn web như robot.txt, đảm bảo chỉ thu thập nội dung có thể truy cập công khai.
• Ứng dụng: Ngoài AI, các bộ dữ liệu của Crawl thông thường đã được sử dụng để nghiên cứu các chiến lược web chống lại thông tin sai lệch, theo dõi vụ cướp siêu liên kết được sử dụng để lừa đảo và lừa đảo, và đo lường các hoạt động kiểm duyệt ở các quốc gia như Turkmenistan.

Laion: Biến dữ liệu thô thành bộ dữ liệu AI-Ready

Crawl phổ biến thu thập dữ liệu web thô, trong khi Laion tinh chỉnh nó cho các ứng dụng học máy. Laion là một tổ chức phi lợi nhuận chuyên tạo ra các bộ dữ liệu mở, mở cho đào tạo AI, chẳng hạn như bộ dữ liệu LAION-5B được công nhận rộng rãi của nó. Nó được bắt đầu bởi một giáo viên trung học và một học sinh 15 tuổi muốn dân chủ hóa việc tiếp cận các tài nguyên học máy.

• Laion-5b: Bộ dữ liệu này chứa 5,8 tỷ cặp hình ảnh văn bản được quản lý từ tài liệu lưu trữ của Crawl thông thường. Đó là xương sống cho nhiều mô hình AI thế hệ, bao gồm cả khuếch tán ổn định từ ổn định.
• Tập trung vào sự đa dạng: Các bộ dữ liệu của Laion bao gồm dữ liệu đa ngôn ngữ và đa văn hóa, cho phép các nhà nghiên cứu phát triển các mô hình AI hoạt động trên các ngôn ngữ và khu vực.
• Khả năng tiếp cận: Bằng cách phát hành bộ dữ liệu của mình theo giấy phép mở, Laion đảm bảo rằng các nhà phát triển thuộc mọi thang đo, không chỉ các tập đoàn lớn, có thể truy cập dữ liệu đào tạo chất lượng cao.

Có một thế giới nghiên cứu và phát triển tập trung vào việc giải quyết các thách thức toàn cầu quan trọng, phần lớn trong số đó bị lu mờ bởi AI Hype, Deepfakes và AI thương mại. Các tổ chức này thể hiện sức mạnh biến đổi của dữ liệu mở bằng cách cung cấp cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển truy cập vào các tài nguyên từng độc quyền cho các đại gia công nghiệp.

Tầm quan trọng của dữ liệu mở trong AI và nghiên cứu toàn cầu

Các nhóm nghiên cứu nhỏ hơn và các nhà phát triển độc lập được hưởng lợi

Các sáng kiến ​​dữ liệu mở như Crawl và Laion thông thường là rất cần thiết cho các hệ thống AI thế hệ đào tạo. Bộ dữ liệu LAION-5B bao gồm hơn 5 tỷ cặp văn bản hình ảnh được lọc clip và được sử dụng để đào tạo các mô hình tạo hình ảnh như Midjourney và khuếch tán ổn định.

Tuy nhiên, tác động của dữ liệu mở vượt ra ngoài AI:

• Lợi ích nghiên cứu toàn cầu: Từ việc nghiên cứu kiểm duyệt internet đến theo dõi biến đổi khí hậu, nghiên cứu nhiên liệu mở trong đó giải quyết các thách thức trong thế giới thực.
• San bằng sân chơi: Các nhóm nghiên cứu nhỏ hơn và các nhà phát triển độc lập hiện có quyền truy cập vào tài nguyên dữ liệu trước đây bị chi phối bởi các tập đoàn công nghệ lớn, cho phép đổi mới ở mọi cấp độ.
• Tính minh bạch trong phát triển AI: Bằng cách làm cho các bộ dữ liệu mở, các tổ chức như Laion cho phép xem xét kỹ lưỡng dữ liệu được sử dụng trong các mô hình đào tạo, giải quyết các mối quan tâm về sai lệch và lạm dụng.

Trong một thế giới ngày càng dựa trên dữ liệu, sự sẵn có của dữ liệu mở hỗ trợ sự đổi mới bên ngoài doanh nghiệp lớn.

Tại sao dữ liệu có sẵn công khai

Trong một thế giới ngày càng dựa trên dữ liệu, sự sẵn có của dữ liệu mở hỗ trợ sự đổi mới bên ngoài doanh nghiệp lớn. Các sáng kiến ​​như Crawl và Laion thông thường đảm bảo rằng sự phát triển của các hệ thống AI và các đột phá nghiên cứu khác vẫn không có các rào cản chi phí và truy cập vào các bộ dữ liệu đào tạo.

Khi AI phát triển, đảm bảo quyền truy cập vào dữ liệu mở sẽ ngày càng trở nên quan trọng để ngăn chặn khoảng cách công nghệ rộng như sự phân chia kinh tế hiện có. AI là một công cụ mạnh mẽ không nên được độc quyền bởi các tập đoàn lớn, đặc biệt là những người có hồ sơ vi phạm dữ liệu theo dõi.

Giải quyết các thách thức về đạo đức và thực tế

Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn không muốn AI được đào tạo về dữ liệu của mình?

Một trong những lời chỉ trích chính của các bộ dữ liệu mở như Laion-5b là bao gồm các tài liệu có bản quyền. Vì các trình thu thập dữ liệu web như thu thập thông thường thu thập dữ liệu từ các trang web có sẵn công khai, các bộ dữ liệu này có thể vô tình bao gồm hình ảnh hoặc văn bản có bản quyền, gây ra các cuộc tranh luận về quyền đồng ý và quyền sở hữu trí tuệ.

Mặc dù một số người cho rằng việc loại bỏ dữ liệu có thể truy cập công khai được cho phép về mặt pháp lý, những người khác chỉ ra rằng nó đặt ra các câu hỏi đạo đức về cách sử dụng dữ liệu. Các công cụ như sinh sản. Tôi đã được đào tạo chưa? Cho phép các nghệ sĩ từ chối các bộ dữ liệu như Laion-5b, nhưng việc áp dụng rộng rãi các biện pháp đó vẫn là một thách thức.

Thành kiến ​​và thông tin sai lệch tiềm năng

Một thách thức khác là chất lượng và sự đa dạng của các bộ dữ liệu mở. Khi các nguồn dữ liệu gốc chứa sai lệch hoặc thông tin sai lệch, các mô hình AI trở nên dễ bị ảo giác hơn, đó là kết quả không chính xác hoặc gây hiểu lầm. Các tổ chức như Laion làm việc để giải quyết vấn đề này thông qua việc tiếp tục lọc và quản lý, nhưng vấn đề không thể được loại bỏ.

Cân bằng sự cởi mở và quy định

Khi dữ liệu mở đảm nhận vai trò trung tâm hơn trong phát triển công nghệ và các mô hình tạo hình ảnh AI có thể truy cập đủ để chạy trên máy tính cá nhân miễn phí, nhu cầu về các khung điều tiết toàn diện ngày càng trở nên cấp bách. Cân bằng lợi ích của sự cởi mở với các biện pháp bảo vệ chống lạm dụng sẽ đòi hỏi những nỗ lực hợp tác toàn cầu từ các chính phủ, tổ chức phi lợi nhuận và các tổ chức khu vực tư nhân.

Dữ liệu mở đang thúc đẩy sự đổi mới nhưng đặt ra những câu hỏi quan trọng

Công việc của Crawl và Laion phổ biến cho thấy dữ liệu mở có thể dân chủ hóa việc tiếp cận thông tin, thúc đẩy tính minh bạch và tăng tốc đổi mới toàn cầu. Bằng cách cung cấp cho các nhà nghiên cứu các công cụ họ cần để đào tạo các hệ thống AI và thực hiện các nghiên cứu đột phá, các tổ chức này giúp định hình tương lai của công nghệ và khoa học.

Tuy nhiên, khi việc sử dụng dữ liệu mở mở rộng, các thách thức đạo đức và thực tế mà nó đưa ra. Từ các cuộc tranh luận về sở hữu trí tuệ đến những lo ngại về sự thiên vị, con đường phía trước sẽ đòi hỏi suy nghĩ và hợp tác cẩn thận để đảm bảo dữ liệu mở vẫn là một lực lượng tốt. Tiềm năng mở của dữ liệu để mang lại lợi ích cho xã hội vượt xa rủi ro của nó nếu được sử dụng có trách nhiệm.