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OpenAI、谷歌和Meta被指控在训练人工智能模型时存在不当行为。纽约时报的报告指出,OpenAI使用名为Whisper的语音识别工具从YouTube视频中转录音频,并据称OpenAI员工曾讨论这一行为可能违反视频网站的规则。纽约时报的报道引起了关于AI公司训练数据的合法性和道德性的讨论,也凸显了AI行业在数据获取方面面临的挑战和争议。
OpenAI最近宣布了DataPartnerships计划,旨在与第三方机构合作,创建用于AI模型训练的公共和私有数据集。这一举措旨在解决现有AI模型训练数据集中存在的问题,其中包含有毒语言和偏见。在克服数据集偏见等挑战方面,OpenAI是否能做得更好,仍有待验证。
随着人工智能达到巅峰,研究人员警告称,AI行业可能会面临训练数据告急的问题,这是强大AI系统的燃料。这可能会减缓AI模型的增长,特别是大型语言模型,并可能改变AI革命的轨迹。获得对其工作的报酬可能有助于恢复创意工作者和AI公司之间存在的一些权力失衡。
反盗版组织成功要求在线盗版书籍资源库TheEye下线AI训练数据集"Books3"的事件。"Books3"数据集是一个大规模的盗版书籍资源,包含了37GB的文本,用于训练人工智能模型。Books1和Books2都占GPT-3训练数据的近15%。
本文概要:1.Google和OpenAI利用他们的机器人从互联网上收集数据,但最近的版权法对他们的数据抓取工作提出了障碍。2.AI模型需要人类生成的内容来提高,但公司应该支付还是从互联网获取这些内容是一个问题。OpenAI还与美联社合作,以获取实时数据进行未来的模型训练,并寻求避免法律纠纷并补偿创作者。
英国情报机构正在争取放宽人工智能数据使用的法律限制,以便更轻松地训练人工智能模型。英国情报机构GCHQ、MI6和MI5正在游说政府放宽监控法规,他们认为这些法规对他们使用大量个人数据训练人工智能模型的能力构成了“繁琐的”限制。政府正在考虑这些建议,并将在今年晚些时候发布其回应。
人工智能技术正应用到各个行业当中,并对推动人类科技经济发展起着加速作用。麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)的一项预测显示,随着人工智能技术越来越成熟,能力越来越强,预计它将极大地推动世界经济,到2030年将创造约13万亿美元的附加价值。作为人工智能产业的内部驱动力,数据、算法和算力三大要素对人工智能技术的升级发展至关重要。受政策利好、技术发展迅猛、场景需求剧增的影响,人工智能在各个行业逐渐落地的过程中
近年来,随着大数据和云计算等新一代信息技术的不断进步,人工智能场景应用中加速落地,并快速向各个行业和领域渗透。其中,数据是人工智能开发和应用的基础,当前以机器学习为主的人工智能技术的高速发展依赖于底层大数据的丰富程度。强大的模型需要含有大量样本的数据集作为基础,数据的质量、多样性将对算法模型的成败产生重大影响。高质量的AI训练数据越多,模型的准确度和重复性就越好。《 2020 年中国AI基础数据服务行业发展
数据标注作为人工智能落地应用实现的重要环节,其标注后的数据精度和效率影响着人工智能算法模型的最终效果,AI数据的采集、标注与价值挖掘是人工智能技术得以在实际应用场景中大展拳脚的重要基石。因此,如何通过技术层、工具层的优化,高效、高质的做好数据标注,成了AI训练数据服务商们的重要议题。日前,在第二届深圳(国际)人工智能展上,云测数据正式发布了其针对 AI 数据训练服务的平台产品——云测数据标注平台4.0。作为实?
这一次我们要聊一下数据标注和AI模型训练这个事情。起因是不久之前举行的第二届深圳(国际)人工智能展上,云测数据发布了一款针对AI数据训练服务的平台产品——“云测数据标注平台4.0”。让钢哥感兴趣的是,云测数据方面自信满满,称这一平台是当下“AI训练数据最强工具”。究竟有多强?从平台相关介绍来看,作为实现AI模型训练与部署的关键一步,实现人工智能产业落地的重要环节,“云测数据标注平台4.0”具备全类型数据标注支持、?
这一次我们要聊一下数据标注标准和数据AI模型训练这个事情。起因是不久之前举行的第二届深圳(国际)人工智能展上,云测数据发布了一款针对AI数据训练服务的平台产品——“云测数据标注标准平台4.0”。让钢哥感兴趣的是,云测数据方面自信满满,称这一平台是当下“AI训练数据最强工具”。究竟有多强?从平台相关介绍来看,作为实现AI模型训练与部署的关键一步,实现人工智能产业落地的重要环节,“云测数据标注平台4.0”具备全类型
日前,第二届深圳国际人工智能展开幕式暨智能制造产业创新高峰论坛在深圳举行。该活动由深圳市科学技术协会、深圳市商务局、深圳市福田区人民政府共同指导,深圳市科技开发交流中心、深圳市人工智能行业协会联合主办,作为AI训练数据服务的TOP1 企业云测数据也受邀参加了此次行业盛会。此次展会上,云测数据正式发布了针对AI训练数据服务的平台产品—云测数据标注平台4.0。展会现场云测数据总经理贾宇航接受新浪网独家专访,就云测
只需一句话,描述你想要大模型去做什么。就有一系列AI自己当“模型训练师”,帮你完成从生成数据集到微调的所有工作。只需上传一个产品文档,就能自动训练出一个可以回答有关该产品问题的聊天机器人。
Zoom最近更新的服务条款遭到不少公司的强烈反对,这些条款允许Zoom使用客户数据进行AI训练。StackDiary的一篇报道指出,这些变化是在3月份悄无声息地推出的,似乎赋予了公司对客户数据进行AI训练的广泛控制权。”Hashim写道。
日本政府方面,最近重申不会对人工智能训练中使用的数据实施版权保护。该政策允许AI使用任何数据,“无论是出于非营利或商业目的,是否是复制以外的行为,也无论是从非法网站或其他方式获得的内容。可见日本的立场很明确——如果西方用日本文化来训练人工智能,那么西方文学资源也应该可以用于日本人工智能。
全国网络安全标准化技术委员会在官网发布了,国家标准《网络安全技术生成式人工智能服务安全基本要求》征求意见稿。该意见稿一共分为《网络安全技术生成式人工智能服务安全基本要求-标准文本》、意见汇总处理表和编制说明三大块。我国也是全球为数不多在生成式人工智能领域连续出台安全管理条例的国家,一方面展示了国家对创新变革技术的重视程度,另外保证了�
AI的发展离不开数据这种数据的成本越来越高,这使得除了最富有的科技公司外,其他公司难以承担这一成本。根据去年OpenAI的研究人员JamesBetker的文章,AI模型的训练数据是决定模型能力的关键因素。只有当研究突破技术壁垒,数据收集和整理成本不再是问题时,这些开放性的数据集才有希望与科技巨头竞争。
中国网络安全标准化技术委员会官网发布了《网络安全技术生成式人工智能服务安全基本要求》征求意见稿。该标准细化了对生成式人工智能服务的安全要求,包括训练数据安全、生成内容安全和模型安全要求。我国也是全球为数不多在生成式人工智能领域连续出台安全管理条例的国家,一方面展示了国家对创新变革技术的重视程度,另外保证了生成式人工智能的场景化落地和应用安全。
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随着自然语言处理和自然语言生成的进步,大型语言模型在实际应用中得到了广泛使用。由于它们能够模仿人类行为,并具有通用性,这些模型已经涉足各个领域。研究团队强调了对预训练数据筛选程序及其社会影响进行更多研究的需求。
来自GoogleDeepmind、华盛顿大学、康奈尔大学、卡内基梅隆大学、加州大学伯克利分校和苏黎世联邦理工学院的一组研究人员成功地让OpenAI的聊天机器人ChatGPT揭示了用于训练AI模型的一些数据。研究团队使用了一种创新性的手法,即通过不断迭代地要求ChatGPT重复一个特定的词汇,比如“诗歌”,来引导模型透露其训练数据。这一研究为我们敲响了警钟,提醒我们在推动AI发展的同时,需谨慎处理其隐私和能源消耗的问题。
人工智能公司正面临一个严峻的挑战:训练数据的枯竭。数据在AI经济中发挥着中心作用,是模型基本功能和质量的关键推动力。尽管互联网看似无限,但实际上很少有什么是永无止境的。
随着人工智能技术的快速发展,其训练数据的获取和使用变得日益重要,但也出现了滥用现象。为了抵御这种滥用,一款名为「Nightshade」的新工具应运生,为创作者提供了一种保护他们创意作品不被无授权用于AI模型训练的方法。大多数这些产品都是基于文本的。
自ChatGPT几乎一年前登场以来,生成式人工智能进入了高速发展的时代,但反对声音也逐渐增强。许多艺术家、娱乐人士、表演者甚至唱片公司已经对AI公司提起了诉讼,其中一些诉讼涉及ChatGPT制造商OpenAI,原因是这些新工具背后的“秘密武器”:训练数据。研究人员已将他们关于制作Nightshade的工作提交给计算机安全会议Usinex的同行评审。
为了训练大型语言模型,OpenAI、Meta、谷歌、微软等公司未经许可,从互联网上收割了数百万受版权保护的作品,在版权法的灰色地带中游弋。OpenAI目前正面临大量的官司,原告称该公司训练数据集中的大多数书籍来自盗版来源和非授权网站。技术正在做人类历史上从未发生过的事情,AI训练数据方面的开源精神应该有底线吗?未来的法律是掣肘还是保护?如何平衡AI的发展与尊重�
本文要点:1.欧美多家新闻组织发出公开信,呼吁制定规则来保护用于训练AI模型的数据的版权。2.公开信要求透明的培训数据集和权利人的同意,以及消除人工智能服务中的偏见和错误信息。他们表示相信生成式人工智能可能为组织和公众带来重要的好处,并要求在尊重媒体公司权益的讨论中参与进来。
今天SemiAnalysis的DylanPatel和GeraldWong发表了一篇题为《GPT-4Architecture,Infrastructure,TrainingDataset,Costs,Vision,MoE》的文章,揭示GPT-4的所有细节。文章中详细介绍了GPT-4的架构、训练和推理的基础设施、参数量、训练数据集、token数、成本、混合专家模型等非常具体的参数和信息。架构肯定会发展到超越当前简化的基于文本的密集和/或MoE模型的阶段。
在线文本识别模型取得了显著进展,但数学表达识别作为更为复杂的任务仍未得到足够关注。谷歌研究团队推出了MathWriting,一个专注于在线手写数学表达的数据集,包含230k人工编写和400k合成样本,超越了类似IM2LATEX-100K的离线HME数据集。未来的研究可以专注于优化训练/验证/测试分割以及开发针对数学表达的语言模型。
MetaAI研究人员今天发布了OpenEQA,这是一个新的开源基准数据集,旨在衡量人工智能系统对“体验式问答”的能力——这种能力使人工智能系统能够理解现实世界,从回答有关环境的自然语言问题。这一数据集被Meta定位为“体验智能”领域的关键基准,其中包含超过1,600个关于180多个真实环境的问题。为了衡量人工智能代理的性能,研究人员使用大型语言模型自动评分,衡量人工智能生成的答案与人类答案的相似程度。
MetaAI最近发布了MMCSG数据集,该数据集包含使用ProjectAria录制的25小时以上的双向对话。CHiME-8MMCSG任务的重点是转录使用智能眼镜录制的对话,这些眼镜配备了多个传感器,包括麦克风、摄像头和惯性测量单元。MMCSG数据集的提供为在动态现实环境中开发和评估转录系统提供了宝贵资源。