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AI大模型無米下鍋 合成數據優(yōu)勢凸顯 硅谷巨頭加速布局

2023-05-21 17:18:32 編輯：江卿辰 來源：
導讀 微軟，谷歌，英偉達等一系列硅谷的商業(yè)巨頭，對于合成數據領域相關的業(yè)務正在加速布局，合成數據也顯示出了多種的優(yōu)勢。合成數據是通過計算...

微軟，谷歌，英偉達等一系列硅谷的商業(yè)巨頭，對于合成數據領域相關的業(yè)務正在加速布局，合成數據也顯示出了多種的優(yōu)勢。合成數據是通過計算機技術人工所生成的，數據類型并不由真實的事件將數據產生，但合成數據同樣也具有可用性的特點，在數學和統(tǒng)計學領域，能夠將原始數據屬性反映出來可以作為原始數據的一種代替品，對于AI大模型進行訓練，并且驗證大模型的準確性。

大模型訓練過程中除了要有龐大數據量，支撐數據本身的質量也是極為重要的，ChatGPT在訓練的時候一共使用數據達到45TB，有將近1萬個單詞包含在內， ChatGPT等一系列大模型的訓練，主要是從書籍、期刊、維基百科等眾多方面得來的，總體來看，數據方面是比較依賴互聯網現有的公開數據。

在互聯網上文本參考的數量畢竟是有限的，GPT-3在數據參考方面已經達到了千億級別，下一代的大模型在參考數量上達到萬億級別以上之后，就會出現數據短缺這一問題，讓訓練出現瓶頸，在這種背景之下，合成數據的重要性就不斷的顯現出來。

合成數據擁有更低成本，更高效率和更高的質量這三大特點，這也是合成數據所具有的優(yōu)勢，根據市場的調研機構在預測中看到2024年人工智能數據分析中的數據其中大約60%都是從合成數據當中得來的。

以自動駕駛領域作為例子，在實際駕駛方面擁有著較為復雜的路況和很多的變量，極端天氣下會對路況信息獲得較為困難，通過合成數據，就可以將各種場景進行模擬的駕駛，既保證了安全，同時也讓駕駛能力提高。


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