要約
- AIモデルは膨大なデータを必要とし、AIトレーニングデータの需要が増大している。
- AI生成データによるモデル過学習は、出力範囲を狭める可能性があり、偏りをもたらす。
- AI生成データは合成データとして有用であり、自動車や生命科学のトレーニングで価値がある。
- 合成データの問題点はGPUの負荷が増えることで、コストがかかる。
- AIの価値は大きいが、AI疲労と90％の導入が実用化されない実証プロジェクトの実態がある。
- Small Language Models（SLMs）はデータを効率的に利用し、コストを低減できる。
- GPUのインフラ改善やチームでのアプローチがAIの成功に不可欠。
感想
AIモデルのトレーニングデータの需要が急増しており、AI生成データによるモデル過学習の問題も浮上しています。合成データの有用性と課題が明らかになっており、SLMsやインフラ改善など効率的なアプローチが重要であると感じます。AIの進化に伴い、継続的な取り組みとチームでの協力がAIの成功につながると考えられます。
元記事: https://insideainews.com/2024/12/03/ai-has-run-into-data-shortage-and-overtraining-problems/