Nedostatek dat
Nedostatek dat označuje nedostatečné množství dat pro trénování modelů strojového učení nebo pro komplexní analýzu, což brání rozvoji přesných AI systémů. Objev...
Datum uzávěrky znalostí označuje, kdy model umělé inteligence přestává aktualizovat svá trénovací data, což ovlivňuje přesnost a relevanci.
Datum uzávěrky znalostí je konkrétní bod v čase, po kterém model umělé inteligence již neobsahuje aktualizované informace. To znamená, že jakákoli data, události nebo vývoj po tomto datu nejsou v trénovacích datech modelu zahrnuty. Například pokud má model datum uzávěrky znalostí duben 2023, nebude obsahovat informace o událostech, které nastaly po tomto datu.
AI modely mají data uzávěrek z několika důvodů:
Termín „termín pro AI model“ obvykle označuje konečné datum, do kterého musí být model umělé inteligence dokončen, včetně jeho trénování a testování. Nejde nutně o totéž jako o datum uzávěrky znalostí, ale souvisí s časovou osou a výstupy projektu.
Datum uzávěrky pro AI model je synonymem pro datum uzávěrky znalostí. Označuje poslední bod, ke kterému byla trénovací data aktualizována. Jakékoli informace po tomto datu nejsou součástí znalostní základny modelu.
Podobně jako termín může konečné datum pro AI model označovat datum dokončení projektu. Někdy se může zaměňovat s datem uzávěrky znalostí, ale většinou se vztahuje k termínu projektu.
Tento pojem se často používá jako synonymum pro datum uzávěrky znalostí, tedy poslední datum, do kterého byl model trénován na aktuálních informacích.
Datum ukončení pro AI model může označovat buď datum uzávěrky znalostí, nebo datum dokončení projektu – záleží na kontextu. Obecně označuje konec určité fáze v životním cyklu AI modelu.
To je další způsob, jak označit datum uzávěrky znalostí. Určuje poslední bod v čase, ke kterému jsou trénovací data modelu považována za aktuální.
Zde jsou data uzávěrek znalostí u některých nejpopulárnějších AI modelů:
Datum uzávěrky znalostí je poslední bod v čase, ke kterému byla trénovací data modelu umělé inteligence aktualizována. Informace po tomto datu nejsou v databázi znalostí modelu obsaženy.
Data uzávěrek pomáhají řídit přípravu dat, zajišťují stabilitu modelu, kontrolují výpočetní zdroje a udržují verzování během vývoje AI modelu.
Ne, termín označuje datum dokončení projektu, zatímco datum uzávěrky konkrétně označuje konec aktualizace dat pro trénování AI modelu.
Například: OpenAI GPT-3.5 a GPT-4 (září 2021), Google Bard (květen 2023), Anthropic Claude (březen 2023 pro Claude 1, leden 2024 pro Claude 2) a Meta LLaMA (přibližně 2023 u nejnovějších verzí).
Začněte budovat vlastní AI řešení s platformou FlowHunt bez programování. Zarezervujte si demo a zjistěte, jak můžete vytvářet chatboty a automatizovat pracovní postupy.
Nedostatek dat označuje nedostatečné množství dat pro trénování modelů strojového učení nebo pro komplexní analýzu, což brání rozvoji přesných AI systémů. Objev...
Trénovací data označují datovou sadu používanou k učení AI algoritmů, která jim umožňuje rozpoznávat vzory, činit rozhodnutí a předpovídat výsledky. Tato data m...
Kolaps modelu je jev v oblasti umělé inteligence, kdy trénovaný model postupně degraduje, zejména při spoléhání na syntetická nebo AI-generovaná data. To vede k...