Это говорит о том, что разработчики могут обозначить четкие границы общего объема информации для обучения нейросетей, считает Михаил Мосесов
Нехватку данных в интернете для обучения нейросетей можно оценить положительно, ведь она указывает в принципе на возможность четко обозначить объем такой информации. Об этом заявил «Постньюс» руководитель управления развития андеррайтинга в «Абсолют Страхование» Михаил Мосесов.
«Факт того, что данные “закончились”, позитивен для индустрии. Это говорит о том, что разработчики ИИ могут обозначить четкие границы общего объема информации, на котором можно обучать ИИ и строить оцениваемые достижимые метрики развития моделей», — сказал эксперт.
Он отметил, что любая модель ИИ — это лишь инструмент для анализа доступного для нее корпуса информации по той или иной теме. «На нынешнем этапе развития ключевым направлением для языковых моделей станет работа над качеством данных», — заявил Мосесов. По его словам, углубление в анализ сути и качества собранных знаний важен для их будущего применения при решении важных задач.
Подробнее на сайте Постньюс