جمع‌آوری داده‌های با کیفیت یکی از پایه‌های اصلی موفقیت در آموزش مدل دیداری AI است. شرکت‌ها دیگر به داده‌های آزاد اینترنتی یا نیروی کار ارزان اکتفا نمی‌کنند و به جای آن، با پرداخت هزینه مناسب، داده‌های دقیق و متنوعی از انسان‌ها جمع‌آوری می‌کنند.
یکی از نمونه‌های جالب، تجربه تیلور و هم‌اتاقی‌اش است که با نصب دوربین‌های GoPro روی پیشانی، در حالی که نقاشی، مجسمه‌سازی و کارهای روزمره انجام می‌دادند، داده‌های ویدئویی برای مدل AI تولید کردند.
برای مطالعه بیشتر درباره پیشرفت ابزارهای ضبط و پردازش ویدئو برای AI، می‌توانید مقاله تحول Otter AI در فناوری گفتار به متن را بخوانید.
چگونه ویدئوهای واقعی برای آموزش مدل دیداری AI استفاده می‌شوند؟
تیلور توضیح می‌دهد:
«صبح‌ها روتین معمول خود را انجام می‌دادیم، سپس دوربین‌ها را نصب و زمان‌ها را هماهنگ می‌کردیم. بعد صبحانه می‌خوردیم، ظرف‌ها را می‌شستیم و سپس به فعالیت‌های هنری خود می‌پرداختیم.»
آنها باید روزانه پنج ساعت ویدئوی هم‌زمان تولید کنند، اما در عمل هفت ساعت طول می‌کشید تا فرصت استراحت و بازیابی جسمی داشته باشند.
این روش جمع‌آوری داده نمونه‌ای از چگونگی استفاده از مهارت‌های واقعی انسان برای توسعه مدل‌های دیداری AI است.
چه کسانی در جمع‌آوری داده شرکت می‌کنند؟
شرکت Turing علاوه بر هنرمندان، با آشپزها، کارگران ساختمانی و برق‌کاران نیز همکاری می‌کند تا داده‌های متنوعی از مهارت‌های عملی جمع‌آوری شود. به گفته سدارشان سیوارامان، مدیر ارشد AGI Turing:
«هدف ما این است که مدل‌ها در مرحله پیش‌آموزش بتوانند نحوه انجام یک کار خاص را درک کنند.»
برای مشاهده نمونه‌های دیگر از همکاری هوش مصنوعی با انسان‌ها، مقاله همکاری Meta و Arm برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی مفید است.
چرا کیفیت داده‌ها مهم‌تر از کمیت است؟
شرکت‌هایی مانند Fyxer دریافته‌اند که کیفیت داده‌ها، نه کمیت آنها، عملکرد مدل را تعیین می‌کند. جمع‌آوری داده‌های دقیق، انتخاب افراد ماهر و استفاده از داده‌های مصنوعی با کیفیت، کلید موفقیت در آموزش مدل دیداری AI است.
تیلور و تیمش، ویدئوهای واقعی را برای استخراج داده‌های مصنوعی استفاده می‌کنند، که ۷۵ تا ۸۰ درصد مجموعه داده‌ها را تشکیل می‌دهد. این موضوع اهمیت حفظ کیفیت و صحت داده‌های اولیه را دوچندان می‌کند.
چه نقش‌هایی برای متخصصان انسانی وجود دارد؟
در شرکت Fyxer، برای آموزش مدل‌ها از دستیاران اجرایی با تجربه استفاده می‌شود تا مدل‌ها بتوانند تصمیم بگیرند چه ایمیلی باید پاسخ داده شود. این مثال نشان می‌دهد که جمع‌آوری داده انسانی برای آموزش مدل‌های دیداری AI، کاری کاملاً دقیق و نیازمند تخصص است.
برای بررسی نمونه‌های دیگر ابزارهای AI در محیط‌های عملی، می‌توانید ادغام Perplexity با مرورگر Firefox را مشاهده کنید.
جمع‌بندی کاربردی
موفقیت در آموزش مدل دیداری AI وابسته به جمع‌آوری داده‌های واقعی، کیفیت بالای داده‌ها و استفاده هوشمندانه از داده‌های مصنوعی است. شرکت‌هایی که به این اصول پایبند هستند، مزیت رقابتی قوی در بازار دارند و می‌توانند مدل‌های هوشمند و کاربردی تولید کنند.
برای مطالعه تازه‌ترین اخبار و تحلیل‌های هوش مصنوعی و فناوری‌های نو، به Kingmember.com سر بزنید. همچنین مقالات مرتبط شامل انتشار Claude Haiku 4.5 توسط Anthropic و سرمایه‌گذاری ۵۰ میلیون دلاری در استارتاپ Liberate دید خوبی از روندهای روز دنیا ارائه می‌دهند.
