歐洲將成立ChatGPT工作小組
聯合歐洲國家隱私監管機構的機構週四表示，已成立一個專門負責 ChatGPT 的工作小組
NVIDIA 找到了一種新的 AI 訓練方法，需要更少的輸入數據
NVIDIA 開發了一種訓練生成對抗網路 (GAN) 的新方法。此方法所需的輸入資料比目前流行的方法少得多。而訓練品質還是絕對有保證的。
如果你不知道，GAN 是一個人工智慧系統，由 2 個獨立的部分組成：
- 第一個是生成網絡，它有助於創建訓練樣本（假數據），目標是創建最真實的數據。
- 第二個是判別網路：其任務是嘗試區分真實數據和虛假數據，然後使用這些數據「重新訓練」產生網路本身。
生成對抗網路模型
GAN 系統已應用於許多密集型任務，例如根據每個上下文將字幕轉換為故事，特別是創建具有極高真實感的人造照片和影片。
本質上，為了能夠產生高度一致性的可靠結果，傳統的 GAN 模型將需要至少 50,000 到 100,000 張圖像作為輸入訓練資料。如果訓練資料量太小，GAN模型往往會出現「過度擬合」的問題。在這種情況下，判別網路將沒有足夠的基礎來有效地訓練生成網路並與生成網路互動。
過去，人工智慧研究人員嘗試解決訓練資料缺乏問題的常用方法是使用一種稱為「資料增強」的技術。再次以圖像演算法為例，在缺乏足夠必要的訓練資料的情況下，專家會嘗試透過創建圖像的「扭曲」副本來解決問題，例如對現有圖像進行裁剪、旋轉或翻轉等操作創建多個圖像作為附加訓練資料。這裡的想法是不讓 GAN 模型看到完全相同的圖像兩次。
然而，這種方法的問題在於，它可能會導致 GAN 學習模仿訓練資料中的非自然變化，而不是創造新的東西。為了解決這個問題，NVIDIA 開發了一種名為「自適應微分增強（ADA）」的新方法。核心仍然是資料增強技術，但以自適應方式部署。ADA 並沒有在整個訓練過程中不加區別地「扭曲」影像，而是選擇性地、恰到好處地執行此過程，使 GAN 仍能達到最佳性能。
ADA訓練方法的正面成果為人工智慧領域帶來了許多重要的啟示。因為收集必要數量的訓練資料聽起來很簡單，但實際上非常困難。例如，對於文學作文的人工智慧模型，您無需擔心缺少輸入訓練資料。但對於專門檢測罕見神經系統疾病的人工智慧演算法來說，光是收集足夠的訓練資料就是一個大問題。使用 NVIDIA 的 ADA 方法訓練的 GAN 模型可以解決上述問題。
NVIDIA 將在即將舉行的 AI 會議上分享更多有關其新 ADA 技術的資訊。
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