币界网消息、特斯拉AI高級主任エンジニアの蔡雲達は指摘した、外部はしばしば機械学習プロジェクトの99％の作業がトレーニングの実行に費やされていると考えるが、実際にモデルパラメータの訓練に使われる時間はわずか2％に過ぎない。これに比べて、50％のエネルギーは評価とテストに費やされ、40％はデータのクリーニングに充てられ、残りの8％はシステム統合である。蔡雲達は強調した、データのクリーニングと評価がAIが学習できる限界を決定すると。元のデータの定義が曖昧で、ラベル付けが前後で矛盾していると、根源的にノイズが導入される。どんなアルゴリズムの魔法やパラメータ調整のテクニックも背景ノイズを除去できない、なぜならモデルは誤った教科書を自己修正できないからだ。最終的な精度の上限は完全にデータ自体の有効情報量に依存する。根源からデータ標準を統一するために、蔡雲達は毎日、データの概念定義や分類体系を再検討し、歴史的なラベルも何度も見直していると述べた。多くの関係者はこれに賛同し、指摘した、強化学習のルール設定やモデルの微調整における正確なラベリングに関わらず、AIのパフォーマンスを決定するのは常にデータの質と評価レベルであり、モデルのアーキテクチャそのものではない。

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GateUser-e4351615

· 5時間前

50%評価比重の説明検証システムは錬丹よりも重要

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MemeFisher

· 5時間前

だからパラメータ量だけを誇るのではなく、まず注釈規範を統一しましょう

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GateUser-470bc925

· 5時間前

データの品質は確かに天井です

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Lemon-FlavoredLiquidation

· 5時間前

8%システム統合...どうやら展開こそが隠れた大きな落とし穴のようだ

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EchoesOfMistValley

· 5時間前

原始データの定義が曖昧なのは、やはり業界の共通の問題だ。トップレベルの設計がしっかりしていなかったため、その後すべてが借金返済に回されてしまう。

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