Lipsa de Date
Lipsa de date se referă la insuficiența datelor pentru antrenarea modelelor de învățare automată sau pentru analize complexe, ceea ce împiedică dezvoltarea unor...
9 min citire
AI
Data Scarcity
+5
Data de tăiere
O dată de tăiere a cunoștințelor marchează momentul în care un model AI încetează să-și mai actualizeze datele de antrenament, afectând acuratețea și relevanța.
O dată de tăiere a cunoștințelor este momentul specific după care un model AI nu mai are informații actualizate. Aceasta înseamnă că orice date, evenimente sau dezvoltări care au avut loc după această dată nu sunt incluse în datele de antrenament ale modelului. De exemplu, dacă data de tăiere a cunoștințelor pentru un model este aprilie 2023, acesta nu va avea informații despre evenimentele petrecute după această dată.
De ce au modelele AI date de tăiere?
Modelele AI au date de tăiere din mai multe motive:
- Pregătirea datelor: Colectarea, curățarea și formatarea datelor de antrenament necesită timp și resurse semnificative.
- Stabilitatea modelului: O dată de tăiere asigură că modelul poate fi testat și stabilizat corespunzător fără actualizări continue.
- Gestionarea resurselor: Antrenarea modelelor mari este intensivă din punct de vedere computațional. Stabilirea unei date de tăiere ajută la gestionarea eficientă a acestor resurse.
- Controlul versiunilor: Ajută la păstrarea unui control clar al versiunilor, delimitând ce informații sunt incluse în fiecare versiune a modelului.
Termeni comuni explicați
Termen limită pentru modelul AI
Termenul „termen limită pentru modelul AI” se referă de obicei la data finală până la care un model AI trebuie să fie finalizat, inclusiv fazele de antrenament și testare. Aceasta nu este neapărat aceeași cu data de tăiere a cunoștințelor, dar este legată de termenele și livrabilele proiectului.
Data de tăiere pentru modelul AI
Data de tăiere pentru un model AI este sinonimă cu data de tăiere a cunoștințelor. Ea indică ultimul moment la care datele de antrenament au fost actualizate. Orice informație apărută după această dată nu este inclusă în baza de cunoștințe a modelului.
Data finală pentru modelul AI
Similar cu termenul limită, data finală pentru un model AI poate face referire la data finalizării proiectului. De asemenea, poate fi utilizată interschimbabil cu data de tăiere a cunoștințelor în anumite contexte, deși de obicei se referă la termenele proiectului.
Ultima dată pentru modelul AI
Acest termen este adesea folosit interschimbabil cu data de tăiere a cunoștințelor, semnificând ultima dată până la care modelul AI a fost antrenat cu informații actualizate.
Data de încheiere pentru modelul AI
Data de încheiere pentru un model AI poate face referire fie la data de tăiere a cunoștințelor, fie la data de finalizare a proiectului, în funcție de context. În general, indică sfârșitul unei anumite etape din ciclul de viață al modelului AI.
Data de tăiere pentru modelul AI
Aceasta este o altă modalitate de a face referire la data de tăiere a cunoștințelor. Marchează ultimul moment în timp la care datele de antrenament ale modelului AI sunt considerate actuale.
Date de tăiere a cunoștințelor pentru modelele AI populare
Iată datele de tăiere a cunoștințelor pentru unele dintre cele mai populare modele AI:
- GPT-3.5 de la OpenAI: septembrie 2021
- GPT-4 de la OpenAI: septembrie 2021
- Bard de la Google: mai 2023 (Notă: Bard poate accesa informații în timp real de pe web)
- Claude de la Anthropic: martie 2023 (Claude 1) și ianuarie 2024 (Claude 2)
- LLaMA de la Meta: în general, în jurul anului 2023 pentru cele mai recente versiuni (datele exacte pot varia)
Întrebări frecvente
- Ce este o dată de tăiere a cunoștințelor în AI?
O dată de tăiere a cunoștințelor este ultimul moment la care datele de antrenament ale unui model AI au fost actualizate. Informațiile apărute după această dată nu sunt incluse în baza de cunoștințe a modelului.
- De ce au modelele AI date de tăiere?
Datele de tăiere ajută la gestionarea pregătirii datelor, asigură stabilitatea modelului, controlează resursele computaționale și mențin controlul versiunilor în timpul dezvoltării modelului AI.
- Este termenul limită al modelului AI același cu data de tăiere?
Nu, un termen limită se referă la data finalizării proiectului, în timp ce data de tăiere marchează în mod specific sfârșitul actualizărilor de date pentru antrenarea modelului AI.
- Care sunt datele de tăiere a cunoștințelor pentru modelele AI populare?
De exemplu: GPT-3.5 și GPT-4 de la OpenAI (septembrie 2021), Bard de la Google (mai 2023), Claude de la Anthropic (martie 2023 pentru Claude 1, ianuarie 2024 pentru Claude 2) și LLaMA de la Meta (aproximativ 2023 pentru cele mai recente versiuni).
Încearcă FlowHunt astăzi
Începe să-ți construiești propriile soluții AI cu platforma FlowHunt fără cod. Programează o demonstrație pentru a vedea cum poți crea chatboți și automatiza fluxuri de lucru.
Află mai multe
Colapsul modelului
Colapsul modelului este un fenomen din inteligența artificială în care un model antrenat se degradează în timp, în special când se bazează pe date sintetice sau...
4 min citire
AI
Model Collapse
+3
Derivarea modelului
Derivarea modelului, sau degradarea modelului, se referă la scăderea performanței predictive a unui model de învățare automată în timp, din cauza schimbărilor d...
8 min citire
AI
Machine Learning
+4