Dữ liệu tổng hợp bảo mật quyền riêng tư là chìa khóa để mở rộng quy mô AI

- Dữ liệu công khai hiện tại đã đủ để tạo ra các mô hình đa năng chất lượng cao, nhưng không đủ để cung cấp năng lượng cho các mô hình chuyên biệt mà doanh nghiệp cần. Trong khi đó, các quy định AI đang ngày càng khiến việc xử lý dữ liệu nhạy cảm thô an toàn trở nên khó khăn hơn.

- Các công ty công nghệ hàng đầu như Google, Anthropic, Meta, Microsoft đã bắt đầu sử dụng dữ liệu tổng hợp để huấn luyện các mô hình như Gemma, Claude, Llama 3, Phi-3 và đạt được những cải thiện đáng kể về hiệu suất.

- Trong kỷ nguyên AI, chất lượng dữ liệu được định nghĩa bởi 5 yếu tố: khối lượng, tốc độ, đa dạng, độ chính xác và quyền riêng tư. Thiếu bất kỳ yếu tố nào trong số này, các nút thắt về chất lượng dữ liệu sẽ cản trở hiệu suất mô hình và giá trị kinh doanh.

- Dữ liệu tổng hợp chất lượng cao phải bao gồm: hệ thống phát hiện và chuyển đổi dữ liệu nhạy cảm tiên tiến, tạo thông qua các bộ chuyển đổi được đào tạo trước và kiến trúc dựa trên tác nhân, quyền riêng tư khác biệt ở cấp độ đào tạo mô hình, độ chính xác và tiện ích có thể đo lường được cùng với các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư có thể chứng minh được, các nhóm đánh giá, xác thực và điều chỉnh dữ liệu.

- Sự sụp đổ mô hình không phải do dữ liệu tổng hợp gây ra mà là do vòng lặp phản hồi trong các hệ thống AI và học máy cùng với nhu cầu quản trị dữ liệu tốt hơn. Dữ liệu tổng hợp bảo mật quyền riêng tư chất lượng cao là giải pháp cho sự sụp đổ mô hình, không phải là nguyên nhân.

📌 Dữ liệu tổng hợp chất lượng cao, bảo mật quyền riêng tư là phương tiện đáng tin cậy và hiệu quả nhất để tạo ra dữ liệu chất lượng cao mà không ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc quyền riêng tư, giúp các nhà phát triển xây dựng các mô hình chính xác, kịp thời và chuyên biệt hơn một cách an toàn.

https://www.infoworld.com/article/3715521/solving-the-data-quality-problem-in-generative-ai.html