关于training data的新闻、研究和更新。由AI引擎自动整理。
“本文旨在通過分析設計理念、訓練數據的性質和公司的環境，來解釋這些差異，超越簡單的解釋。”
“Cloudflare 将收购人工智能数据市场 Human Native，该公司于周四表示……”
“由于文章被截断，没有完整的引用。”
“从开源到商业解决方案，合成数据生成仍处于非常早期的阶段。”
“少量的样本就可以毒害任何规模的 LLM。”
“一位知识产权律师表示，OpenAI的这种做法“使自己面临巨大风险”。”
“为了让AI代理为办公室工作做好准备，该公司要求承包商上传过去工作的项目，让他们自己删除机密和个人身份信息。”
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“在机器学习领域有句格言：“Garbage In, Garbage Out”。”
““我的网站在 10 分钟内就完成了，而不是一个小时。这仅仅是因为谷歌的训练数据更多地用于网站吗？””
“假设文章认为AI的“粗糙”源于人类的输入：“垃圾进，垃圾出的原则直接适用于AI训练。””
“当研究人员重新设计人工智能系统，使其更像生物大脑时，一些模型在没有任何训练的情况下产生了类似大脑的活动。”
“本文的重点是提高机器学习训练数据的质量。”
“本文讨论了数据标注需求规范 (DARS)。”
“本文利用了本体对齐的知识图谱。”
“该研究侧重于利用阅读过程增强偏好判断。”
“文章的背景来自ArXiv，表明这是一篇研究论文。”
“本文重点研究了词汇训练数据覆盖率的影响。”
“这篇文章可能探讨了数据准备对LLM性能的影响。”
“主要担忧是，用于训练的AI生成内容可能会导致模型性能下降。”
“这篇文章可能正在讨论LLM如何掌握特定、甚至意想不到的领域知识。”
“核心问题是用于训练LLM的、人类生成的数据的潜在枯竭。”
“背景是 Hacker News 上关于个人 LLM 训练的问询。”
“GPT-4 训练数据更新至2023年12月”
““每个人都想做模型的工作，而不是数据的工作””
“这篇文章可能讨论了模型大小、训练数据和涌现能力之间的关系。”
“有人必须生成训练数据。”
“通过改进训练数据改进机器学习模型”
“Segments.ai (YC W21) – 构建更好的图像分割数据集”