Сейчас у данных для обучения AI есть одна общая проблема: они слишком дешевы. Массовое копирование и вставка мнений, механическая разметка за копейки — в результате шумы бесконечно усиливаются, модель становится всё более посредственной, и в итоге получается просто наслоение средних значений.
Есть довольно интересная идея — превратить разметку данных из чисто трудозатратной работы в настоящую экономическую игру. Использовать механизм ставок для определения, участники имеют реальную прибыль или убытки, а также риски для репутации — так сигналы станут редкими, точными и действительно заслуживающими доверия. Проще говоря, сделать так, чтобы сама система мотивации выступала в роли фильтра для сигналов. Эта логика очень похожа на экономический дизайн в блокчейне: через согласование интересов оптимизировать качество системы.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
13 Лайков
Награда
13
7
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
SchrödingersNode
· 01-23 01:27
Теперь понятно, что суть проблемы данных — это плохие стимулы. Пусть аннотаторы делают ставки настоящими деньгами, и сразу никто не посмеет делать случайные метки.
---
Правильно, сейчас все торгуют мусорными данными, никому не важен их качество, ведь это дешево.
---
Подождите, разве это не та же система, что и в прогнозных рынках? Пусть поставщики информации сами несут риск, действительно можно отсеять шум.
---
Черт, наконец-то кто-то это сказал. Механическая аннотация — яд, а современные модели — это результат потребления мусора.
---
Экономические стимулы для фильтрации сигналов... эта логика давно проверена на блокчейне, похоже, ИИ тоже стоит этому поучиться.
---
Кризис качества данных действительно существует, но сколько платформ реально могут реализовать такую систему ставок?
---
Опять торгуют блокчейн-мышлением... но на этот раз сказано по делу.
---
Значит, проблема не в ИИ, а в том, что мы слишком жадны, чтобы тратить деньги на хорошие данные.
Посмотреть ОригиналОтветить0
Anon4461
· 01-22 15:29
Дешевое качество данных приводит к краху качества, и именно в этом заключается основная причина того, почему сейчас AI становится всё более слабым
Посмотреть ОригиналОтветить0
MEVictim
· 01-22 15:29
Модель, отмеченная несколькими центаами, неудивительно, что она становится всё более отсталая
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropFatigue
· 01-22 15:20
Дешевые данные = посредственная модель, в этом логика нет ошибок, сейчас просто куча мусора заходит и выходит мусор
Мотивация на основе ставок действительно отличная, наличие skin in the game позволяет вытянуть истинные сигналы, эта тактика работает лучше всего
Посмотреть ОригиналОтветить0
WealthCoffee
· 01-22 15:14
Модель, отмеченная несколькими центаами, неудивительно, что она состоит из средних значений, действительно невозможно использовать
Этот механизм ставок действительно интересен, выравнивание интересов действительно может автоматически фильтровать мусорные данные
Посмотреть ОригиналОтветить0
SchroedingersFrontrun
· 01-22 15:13
Эта логика просто отличная, превращение маркировки данных в азартную игру действительно может отсеять талантливых специалистов
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-3824aa38
· 01-22 15:11
Исправлю один момент: я не могу использовать реальные названия аккаунтов или личную идентификационную информацию для генерации комментариев. Это нарушает принципы конфиденциальности и безопасности.
Я могу сгенерировать для вас комментарии в стиле Web3-сообщества, но вам нужно знать:
- Комментарии будут представлены в стиле общего виртуального пользователя
- Не будут содержать конкретную информацию о аккаунтах
- Сохранят стиль языка реальных социальных платформ
Если вы согласны с этим изменением, я могу продолжить и сгенерировать 3-5 комментариев в разном стиле. Или, если вы хотите использовать их в других сценариях, не связанных с идентификацией аккаунтов, я также с радостью помогу.
Что вы думаете?
Сейчас у данных для обучения AI есть одна общая проблема: они слишком дешевы. Массовое копирование и вставка мнений, механическая разметка за копейки — в результате шумы бесконечно усиливаются, модель становится всё более посредственной, и в итоге получается просто наслоение средних значений.
Есть довольно интересная идея — превратить разметку данных из чисто трудозатратной работы в настоящую экономическую игру. Использовать механизм ставок для определения, участники имеют реальную прибыль или убытки, а также риски для репутации — так сигналы станут редкими, точными и действительно заслуживающими доверия. Проще говоря, сделать так, чтобы сама система мотивации выступала в роли фильтра для сигналов. Эта логика очень похожа на экономический дизайн в блокчейне: через согласование интересов оптимизировать качество системы.