की गतिशील दुनिया मेंबुद्धि कृत्रिमअग्रणी प्रौद्योगिकी कंपनियों को एक अप्रत्याशित चुनौती का सामना करना पड़ रहा है जो नवाचार की गति को धीमा कर सकती है: विकास डेटा ढूंढने में कठिनाई अपने मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए गुणवत्तापूर्ण। यह डेटा की कमी उन्नत प्रौद्योगिकियों के विकास को प्रभावित कर रही है जैसे कि GPT-5, जबकि माइक्रोसॉफ्ट और ओपनएआई जैसी क्षमता वाली कंपनियां इस बाधा को दूर करने के लिए नवीन समाधान तलाशती हैं।
एआई प्रशिक्षण चुनौतियाँ: डेटा की भूख है और यह प्रगति को धीमा कर देती है
कंप्यूटिंग शक्ति में अभूतपूर्व वृद्धि और मशीन लर्निंग तकनीकों की प्रगति से चिह्नित युग में, ओपनएआई और उसके जैसे अन्य लोगों को एक का सामना करना पड़ रहा है विरोधाभास: ऑनलाइन डेटा की प्रचुरता स्वचालित रूप से एआई प्रशिक्षण के लिए उपयोगी संसाधन में परिवर्तित नहीं होती है। सटीक डेटा चाहिए, प्रासंगिक और अद्यतित पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है, खासकर जब योजनाबद्ध GPT-5 जैसे तेजी से जटिल मॉडल के प्रशिक्षण की बात आती है।
GPT-4 से GPT-5 में परिवर्तन डेटा मांग में इस घातीय वृद्धि को दर्शाता है: जबकि पूर्व को "केवल" 12 ट्रिलियन टोकन की आवश्यकता थी, उत्तराधिकारी के लिए अनुमान लगभग हैं 60-100 ट्रिलियन. ऐसा अनुमान है कि उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की उपलब्धता और आवश्यकता के बीच विसंगति एक महत्वपूर्ण बाधा के रूप में उभरती है कमी जो 10 से 20 ट्रिलियन टोकन के बीच हो सकती है.
गुणवत्ता डेटा की यह कमी एआई की प्रगति के लिए एक वास्तविक बाधा बन जाती है। वेब पर मौजूद अक्सर अप्रचलित या निम्न-गुणवत्ता वाला डेटा एक गंभीर बात का प्रतिनिधित्व करता है मशीन लर्निंग की प्रभावशीलता की सीमा. इसके अलावा, बड़े प्लेटफार्मों द्वारा डेटा पहुंच पर लगाए गए प्रतिबंध केवल समस्या को बढ़ाते हैं, जिससे प्रशिक्षण के लिए उपलब्ध संसाधन और सीमित हो जाते हैं। भाषाई मॉडल.
इस चुनौती के जवाब में, अपनाई गई रणनीतियाँ तकनीकी नवाचारों से लेकर रणनीतिक साझेदारी तक भिन्न-भिन्न हैं। उदाहरण के लिए, OpenAI का लक्ष्य इसे बढ़ाना हैअपने व्हिस्प स्पीच रिकग्निशन टूल के माध्यम से ऑडियो और वीडियो डेटा का उपयोग करनाआर, उपलब्ध डेटा के पूल का विस्तार करने के लिए। समानांतर में, कंपनी इसकी संभावना तलाश रही है सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करें गुणवत्ता की जो मौजूदा कमी को भरने का काम कर सकती है।
