曾經利用被忽視的數據集的公司現在正在尋找新的方法來將其貨幣化，從合作夥伴關係到許可交易。以前看似不重要的東西現在變成了一座金礦，激發了新的想法和商業模式。 HeraHaven AI 創辦人 Komninos Chatzipapas 承認，該行業正在遭遇數據牆。他告訴 PYMNTS，最大的人工智慧公司基本上已經抓取了網路上的所有內容。此外，許多正在發布的新網路內容本身就是人工智慧生成的（不能用於訓練，因為它會強化這些人工智慧模型現有的偏見），而越來越多的出版商正在阻止像GPTBot 這樣的抓取機器人抓取他們的內容。人工智慧資料危機：出版商出手救援 對於預訓練人工智慧模型，查齊帕帕斯表示，資料牆主要影響非結構化訓練數據，例如新聞文章和論壇討論。
預訓練是人工智慧模型開發的初 選購 始階段，模型從大和知識，然後針對特定任務進行微調。他補充說，在為訓練人工智慧模型創建良好的結構化資料方面仍有工作要做。他說，這可以是非常複雜的數學/科學問題，這些問題可以逐步解決，以便人工智慧模型可以學習推理。解決數據乾旱的一種解決方案是透過與學術出版商達成交易，這些出版商以數百萬美元的價格提供學術文章。微軟最近與 Taylor & Francis 達成了 萬美元的協議，為人工智慧公司利用學術出版商的大量研究檔案打開了大門。
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