Generative KI ist eine auf Deep Learning basierende Technik, die riesige Datenmengen nutzt, um Modelle zu trainieren und so neue Inhalte wie Texte, Bilder, Audio- und Videoinhalte zu generieren, die menschlichen Schöpfungen ähneln. Um dieses Ziel zu erreichen, muss generative KI die folgenden Datentypen nutzen:
Textdaten: Textdaten sind der grundlegendste Datentyp für das Training generativer KI-Modelle. Zu diesen Daten können Belletristik, Nachrichten, Blogbeiträge, E-Mails, Social-Media-Beiträge und mehr gehören. Durch das Training von Modellen zur Analyse dieser Daten kann KI die Struktur und Muster der Sprache lernen, um neue, grammatikalische Textinhalte zu generieren.
Bilddaten: Bilddaten spielen auch eine wichtige Rolle beim Training generativer KI-Modelle. Zu diesen Daten können unter anderem Fotos, Gemälde, Symbole und Videobilder gehören. Durch die Analyse dieser Daten kann die KI die Zusammensetzung und Eigenschaften des Bildes erlernen und so neue Bildinhalte generieren, die denen ähneln, die von menschlichen Künstlern erstellt wurden.
Audiodaten: Zu den Audiodaten können Sprache, Musik, natürliche Geräusche und Ähnliches gehören. Durch die Analyse dieser Daten kann die KI die Eigenschaften und Muster von Geräuschen erlernen, um neue Musik und Klangeffekte zu erzeugen, die denen ähneln, die von Menschen geschaffen wurden.
Videodaten: Zu den Videodaten können Filme, Fernsehsendungen, Spielvideos und mehr gehören. Durch die Analyse dieser Daten kann die KI die Zusammensetzung und Eigenschaften des Videos lernen, um neue, menschenähnliche Videoinhalte zu generieren.
Um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten sicherzustellen, müssen Datenanbieter die folgenden Maßnahmen ergreifen:
Datenbereinigung: Die Datenbereinigung ist ein wichtiger Schritt in der Datenvorverarbeitung. Dazu gehören Vorgänge wie das Deduplizieren von Daten, das Korrigieren von Fehlern und das Vereinheitlichen von Datenformaten. Diese Vorgänge können die Genauigkeit und Konsistenz der Daten sicherstellen und dadurch die Qualität der KI-Modellgenerierung verbessern.
Datenanmerkung: Datenanmerkung bezieht sich auf die Interpretation und Definition der Markierungen in den Daten. Datenannotationen sind besonders wichtig für generative KI. Beim Training eines Bilderzeugungsmodells ist es beispielsweise erforderlich, Objekte im Bild zu kennzeichnen, damit die KI die Form und Eigenschaften des Objekts lernen kann. Um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Kennzeichnung sicherzustellen, müssen Datenanbieter professionelle Kennzeichnungstools und geschulte Etikettierer verwenden.
Kontrolle der Datenquelle: Um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Daten sicherzustellen, müssen Datenanbieter die Datenquelle kontrollieren. Sie müssen sicherstellen, dass die Daten aus zuverlässigen, seriösen Quellen wie öffentlichen Datenbanken, Regierungsbehörden und Unternehmen stammen. Darüber hinaus müssen Datenanbieter auch sicherstellen, dass die Daten den einschlägigen Gesetzen, Vorschriften und ethischen Standards entsprechen, um Probleme wie Verletzungen der Privatsphäre und der Rechte an geistigem Eigentum zu vermeiden.
Datensicherheitsgarantie: Datensicherheit ist ein Thema, das Datenanbieter berücksichtigen müssen. Um die Datensicherheit zu gewährleisten, müssen Datenanbieter strenge Datenverschlüsselungs- und Zugriffskontrollmaßnahmen ergreifen. Sie müssen außerdem über robuste Datensicherheitsrichtlinien und -prozesse verfügen, um die Vertraulichkeit und Integrität der Daten zu schützen.
Kurz gesagt, generative KI muss verschiedene Arten von Daten für Training und Generierung verwenden, und die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten sind entscheidend für die Qualität der KI-Modellgenerierung. Daher müssen Datenanbieter eine Reihe von Maßnahmen ergreifen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten sicherzustellen und so die Entwicklung generativer KI nachhaltig zu unterstützen.
Dieser Artikel wurde von mdnice multi-platform veröffentlicht