AI发展：训练数据即将遭遇瓶颈
得益于神经网络规模的扩大以及海量数据的训练，人工智能（AI）在过去10年间突飞猛进。“做大做强”的策略，在构建大型语言模型（LLM）上取得了显著成果，ChatGPT就是一个典型的例子。
然而，《自然》《麻省理工科技评论》等多家杂志网站指出，AI扩展正逼近极限。一方面，AI“吞噬”着越来越多的能源；另一方面，滋养无数模型成长的传统数据集，正被LLM开发人员过度开垦。
训练数据即将遭遇的瓶颈已悄然浮现。有研究机构预测，到2028年左右，用于训练AI模型的数据集典型规模将达到公共在线文本总估计量的规模。换句话说，AI可能会在大约4年内耗尽训练数据。与此同时，数据所有者（如报纸出版商）开始打击对其内容的滥用行为，进一步收紧了访问权限，这正在引发“数据共享”规模上的危机。为此，开发人员必须寻找变通之道。
数据集供需失衡
过去10年间，LLM的发展显示出了对数据的巨大需求。自2020年以来，用于训练LLM的“标记”（或单词）数量已增长100倍，从数百亿增加到数万亿。一个常见的数据集RedPajama，包含数万亿个单词。这些数据会被一些公司或研究人员抓取和清洗，成为训练LLM的定制数据集。
然而，可用互联网内容的增长速度出乎意料的缓慢。据估计，其年增长率不到10%，而AI训练数据集的大小每年增长超过一倍。预测显示，这两条曲线将在2028年左右交汇。
与此同时，内容供应商越来越多地加入软件代码或修改条款，阻止爬虫及AI抓取其数据。在这些内容中，被明确标记为限制爬虫访问的数量，从2023年的不足3%猛增到了2024年的20%至33%之间。
当前，围绕AI训练中数据使用的合法性，试图为数据提供商争取应有赔偿的多起诉讼正在进行。2023年12月，《纽约时报》向OpenAI及其合作伙伴微软提起了诉讼，指控其侵犯了版权；今年4月，纽约市Alden全球资本旗下的8家报纸联合发起了一起类似的诉讼。对此，OpenAI表示，《纽约时报》的诉讼“毫无根据”。
若法院最终站在内容提供商一方，支持其获得经济赔偿，那么对于AI开发人员，尤其是那些资金紧张的学者而言，获取所需数据无疑将变得更加艰难。
新方法有待印证
数据匮乏对AI的传统扩展策略构成了潜在挑战。
寻找更多数据的一个途径是收集非公开数据，如社交媒体消息或视频文字记录。然而，这种做法的合法性尚存争议。
一些公司选择使用自己的数据来训练AI模型，如Meta利用虚拟现实头显收集的音频和图像进行训练。但各公司政策不同，包括Zoom在内的一些公司则明确表示不会使用客户内容训练AI。
另一种选择可能是专注于快速增长的专业数据集，如天文学或基因组学数据，但其对训练LLM的可用性和实用性尚不清楚。
如果AI接受除文本之外的多种类型的数据训练，可能会为丰富数据的涌入打开闸门。Meta首席AI科学家勒丘恩强调，人类通过观察物体而“吸收”的数据远超用于训练LLM的数据量，机器人形态的AI系统或许能从中获取经验。
此外，制造数据也是解决之道。一些AI公司付费让人们生成训练内容，或使用AI生成的合成数据来训练AI。这已成为一个潜在的巨大数据源。然而，合成数据也存在问题，如递归循环可能巩固错误、放大误解，并降低学习质量。
小模型更专更精
另一种策略是摒弃模型“越大越好”的开发观念。一些开发者已在追求更高效、专注于单一任务的小型语言模型。这些模型需要更精细、更专业的数据以及更好的训练技术。
12月5日，OpenAI发布了新的OpenAI o1模型。尽管该公司未透露模型的规模或训练数据集大小，但o1采用了新方法：在强化学习上投入更多时间，让模型对每个回答进行更深入的思考。这标志着一种转变，即从依赖大规模数据集进行预训练，转向更注重训练和推理。
当前，LLM可能已饱览互联网大部分内容，或许无需更多数据即可变得更智能。美国斯坦福大学一项研究表明，模型从多次读取给定数据集中学到的内容，与从相同数量的唯一数据中学习到的内容一样丰富。
合成数据、专门数据集、多次读取和自我反思等因素的结合，或将共同推动AI的进一步飞跃。
得益于神经网络规模的扩大以及海量数据的训练，人工智能（AI）在过去10年间突飞猛进。“做大做强”的策略，在构建大型语言模型（LLM）上取得了显著成果，ChatGPT就是一个典型的例子。
然而，《自然》《麻省理工科技评论》等多家杂志网站指出，AI扩展正逼近极限。一方面，AI“吞噬”着越来越多的能源；另一方面，滋养无数模型成长的传统数据集，正被LLM开发人员过度开垦。
训练数据即将遭遇的瓶颈已悄然浮现。有研究机构预测，到2028年左右，用于训练AI模型的数据集典型规模将达到公共在线文本总估计量的规模。换句话说，AI可能会在大约4年内耗尽训练数据。与此同时，数据所有者（如报纸出版商）开始打击对其内容的滥用行为，进一步收紧了访问权限，这正在引发“数据共享”规模上的危机。为此，开发人员必须寻找变通之道。
数据集供需失衡
过去10年间，LLM的发展显示出了对数据的巨大需求。自2020年以来，用于训练LLM的“标记”（或单词）数量已增长100倍，从数百亿增加到数万亿。一个常见的数据集RedPajama，包含数万亿个单词。这些数据会被一些公司或研究人员抓取和清洗，成为训练LLM的定制数据集。
然而，可用互联网内容的增长速度出乎意料的缓慢。据估计，其年增长率不到10%，而AI训练数据集的大小每年增长超过一倍。预测显示，这两条曲线将在2028年左右交汇。
与此同时，内容供应商越来越多地加入软件代码或修改条款，阻止爬虫及AI抓取其数据。在这些内容中，被明确标记为限制爬虫访问的数量，从2023年的不足3%猛增到了2024年的20%至33%之间。
当前，围绕AI训练中数据使用的合法性，试图为数据提供商争取应有赔偿的多起诉讼正在进行。2023年12月，《纽约时报》向OpenAI及其合作伙伴微软提起了诉讼，指控其侵犯了版权；今年4月，纽约市Alden全球资本旗下的8家报纸联合发起了一起类似的诉讼。对此，OpenAI表示，《纽约时报》的诉讼“毫无根据”。
若法院最终站在内容提供商一方，支持其获得经济赔偿，那么对于AI开发人员，尤其是那些资金紧张的学者而言，获取所需数据无疑将变得更加艰难。
新方法有待印证
数据匮乏对AI的传统扩展策略构成了潜在挑战。
寻找更多数据的一个途径是收集非公开数据，如社交媒体消息或视频文字记录。然而，这种做法的合法性尚存争议。
一些公司选择使用自己的数据来训练AI模型，如Meta利用虚拟现实头显收集的音频和图像进行训练。但各公司政策不同，包括Zoom在内的一些公司则明确表示不会使用客户内容训练AI。
另一种选择可能是专注于快速增长的专业数据集，如天文学或基因组学数据，但其对训练LLM的可用性和实用性尚不清楚。
如果AI接受除文本之外的多种类型的数据训练，可能会为丰富数据的涌入打开闸门。Meta首席AI科学家勒丘恩强调，人类通过观察物体而“吸收”的数据远超用于训练LLM的数据量，机器人形态的AI系统或许能从中获取经验。
此外，制造数据也是解决之道。一些AI公司付费让人们生成训练内容，或使用AI生成的合成数据来训练AI。这已成为一个潜在的巨大数据源。然而，合成数据也存在问题，如递归循环可能巩固错误、放大误解，并降低学习质量。
小模型更专更精
另一种策略是摒弃模型“越大越好”的开发观念。一些开发者已在追求更高效、专注于单一任务的小型语言模型。这些模型需要更精细、更专业的数据以及更好的训练技术。
12月5日，OpenAI发布了新的OpenAI o1模型。尽管该公司未透露模型的规模或训练数据集大小，但o1采用了新方法：在强化学习上投入更多时间，让模型对每个回答进行更深入的思考。这标志着一种转变，即从依赖大规模数据集进行预训练，转向更注重训练和推理。
当前，LLM可能已饱览互联网大部分内容，或许无需更多数据即可变得更智能。美国斯坦福大学一项研究表明，模型从多次读取给定数据集中学到的内容，与从相同数量的唯一数据中学习到的内容一样丰富。
合成数据、专门数据集、多次读取和自我反思等因素的结合，或将共同推动AI的进一步飞跃。
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