training dataに関するニュース、研究、アップデートをAIが自動収集しています。
“この記事は、設計思想、学習データの性質、企業の環境を分析することで、単純な説明を超えて、これらの違いを説明することを目的としています。”
“Cloudflareは、人工知能データマーケットプレイスHuman Nativeを買収すると、同社が木曜日に発表しました…”
“記事が途中で終わっているため、引用文はありません。”
“オープンソースから商用ソリューションまで、合成データ生成はまだ非常に初期段階です。”
“少数のサンプルが、あらゆるサイズのLLMをポイズン化する可能性がある。”
“知的財産弁護士は、OpenAIがこのアプローチで「重大なリスクを冒している」と述べています。”
“AIエージェントをオフィスワークに備えさせるために、同社は請負業者に過去の仕事のプロジェクトをアップロードするように依頼し、機密情報および個人を特定できる情報を削除することを彼らに任せています。”
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“機械学習の世界では「Garbage In, Garbage Out」という格言があります。”
“"私のウェブサイトは1時間ではなく、10分で完成しました。これは単にGoogleのトレーニングデータにより、ウェブサイトに関するトレーニングが多いからでしょうか？"”
“記事がAIの「粗雑さ」は人間の入力に由来すると主張していると仮定すると、「ゴミが入ればゴミが出るという原則は、AIトレーニングに直接適用されます。」”
“研究者がAIシステムを生物学的脳により似せて再設計したところ、一部のモデルはトレーニングなしで脳のような活動を生み出しました。”
“この記事の焦点は、MLトレーニングデータの品質を向上させることです。”
“この記事は、データアノテーション要件仕様（DARS）について議論しています。”
“論文はオントロジーに整合した知識グラフを利用しています。”
“研究は、読解プロセスによって選好判断を強化することに焦点を当てています。”
“この記事のコンテキストはArXivから来ており、研究論文であることを示しています。”
“この論文は、語彙的な訓練データのカバレッジの影響に焦点を当てています。”
“この記事は、データ準備がLLMのパフォーマンスに与える影響について調査している可能性があります。”
“中心的な懸念は、トレーニングに使用されるAIが生成したコンテンツが、モデルのパフォーマンスの低下につながる可能性があることです。”
“この記事はおそらく、LLMが特定の、おそらく予想外のドメインに関する知識を持っていることについて議論しています。”
“中心的な問題は、LLMのトレーニングに使用される人間生成データの潜在的な枯渇です。”
“コンテキストは、パーソナルLLMの訓練に関するHacker Newsでの質問です。”
“GPT-4 トレーニングデータが2023年12月に更新”
“「誰もがモデルの仕事をしたがるが、データの仕事はしたがらない」”
“この記事はおそらく、モデルのサイズ、トレーニングデータ、および創発的な能力の関係について論じている。”
“誰かがトレーニングデータを生成しなければならない。”
“トレーニングデータを改善することによってMLモデルを改善する”
“Segments.ai (YC W21) – 画像セグメンテーションのためのより良いデータセットの構築”