AIGC 领域数据荒逼近？Epochai 报告揭示惊人真相并提出解决方案

不久前，专注于AIGC领域的科研机构发布了一项重磅研究报告。报告里说，咱们人类公开的高质量文本训练数据集，大约有300万亿个。但随着等大模型的胃口越来越大，这些数据可能在2026年到2032年间就被吃干抹净了!

研究人员特别指出，“过度训练”是加速消耗训练数据的罪魁祸首。比如Meta最新开源的，8B版本的过度训练竟然达到了惊人的100倍!如果所有模型都这么玩，咱们的数据可能在2025年就得说拜拜了。

但别急，咱们还有招。Epoch ai给出了四种获取训练数据的新方法，让AI界的“数据荒”不再是梦魇。

1）合成数据: 就像用料理包做出的大餐，合成数据利用深度学习模拟真实数据，生成全新的数据。但别高兴太早，合成数据的质量可能参差不齐，容易过拟合，缺乏真实文本的细微语言特征。

2）多模态和跨领域数据学习: 这种方法不仅限于文本，还包括图像、视频、音频等多种数据类型。就像在KTV里，不仅能唱，还能跳，还能演，多模态学习让模型更全面地理解和处理复杂任务。

3）私有数据: 目前全球文本数据的私有总量大约是3100万亿，是公开数据的10倍多!但使用私有数据得小心翼翼，毕竟隐私和安全性是大事。而且，获取和整合非公共数据的过程可能非常复杂。

4）与真实世界实时交互学习: 让模型通过与真实世界的直接互动来学习和进步。这种方法要求模型具备自主性和适应性，能够准确理解用户指令，并在现实世界中采取行动。

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