La carenza di dati di addestramento potrebbe rallentare la crescita dell’Intelligenza Artificiale

L'industria dell'AI potrebbe presto trovarsi a corto di dati di addestramento, rallentando la crescita dei modelli di intelligenza artificiale. Ma ci sono soluzioni per affrontare questo rischio. L'articolo La carenza di dati di addestramento potrebbe rallentare la crescita dell’Intelligenza Artificiale sembra essere il primo su Scienze Notizie.

L’industria dell’AI potrebbe presto trovarsi a corto di dati di addestramento, rallentando la crescita dei modelli di intelligenza artificiale. Ma ci sono soluzioni per affrontare questo rischio.

(NicoElNino/Shutterstock.com)

L’intelligenza artificiale (AI) sta diventando sempre più popolare, ma i ricercatori avvertono che l’industria potrebbe presto trovarsi a corto di dati di addestramento, che sono essenziali per alimentare i potenti sistemi di intelligenza artificiale. Questa carenza potrebbe rallentare la crescita dei modelli di intelligenza artificiale, in particolare dei grandi modelli di linguaggio, e potrebbe persino influenzare la rivoluzione dell’AI. Ma perché la mancanza di dati è un problema, considerando la vastità di informazioni disponibili sul web? E c’è un modo per affrontare questo rischio?

Per addestrare algoritmi di intelligenza artificiale potenti, precisi e di alta qualità, sono necessari molti dati. Ad esempio, il modello ChatGPT è stato addestrato su 570 gigabyte di dati di testo, corrispondenti a circa 300 miliardi di parole. Allo stesso modo, l’algoritmo di diffusione stabile, che sta dietro molte app di generazione di immagini di intelligenza artificiale come DALL-E, Lensa e Midjourney, è


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