Jakość danych szkoleniowych to czynnik decydujący o faktycznej przydatności sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence, AI) dla przedsiębiorstwa. Niklas Enge, ekspert z firmy Progress wyjaśnia, jak zaplanować wdrażanie lub rozbudowę bazy treści treningowych AI tak, aby rozwiązanie to było najbardziej funkcjonalne.
Ponadto na uwadze należy mieć m.in.:
• problem „zaszumionych danych" - informacji, których sztuczna inteligencja nie jest w stanie odczytać;
• kwestię dużych (LLM) i średnich (MLM) modeli językowych oraz ich zdolności do przejmowania uprzedzeń (np. rasowych) zawartych w niesklasyfikowanych treściach;
• definiowanie oraz kategoryzowanie informacji znajdujących się w bazie szkoleniowej AI.
Więcej informacji znajdziesz w materiale opublikowanym w sekcji Artykuły.
Zapraszamy do lektury:
→ AI w biznesie: Czynniki konieczne dla wsparcia działalności firmy