В гонке за разработку наиболее совершенных моделей искусственного интеллекта один фактор постоянно играет решающую роль: данные. Крупные языковые модели (LLM) подчеркивают это, поскольку на обучение уходит огромное количество токенов. По мере усложнения и расширения возможностей этих моделей искусственного интеллекта обработка веб-страниц, которую часто используют резидентные прокси-серверы, становится важным инструментом, обеспечивающим доступ к требуемым обширным и разнообразным наборам данных.

‍

Токены: основные строительные блоки

Прежде чем углубиться в подробности, необходимо понять, что такое токен. В LLM токены могут представлять собой различные языковые единицы, от отдельных символов до целых слов. Представьте, что токены — это уникальные кусочки пазла. Каждый из них содержит определенную информацию, а когда они объединяются, они образуют целостную картину или, как в случае с искусственным интеллектом, полное понимание языка. В зависимости от выбранного подхода предложение типа «поиск информации в Интернете очень важен» можно разбить на пять токенов (каждое слово — токен) или больше, если рассматривать знаки препинания и маленькие подстроки отдельно.

‍

Прожорливый аппетит LLM к данным

Документ под названием»Обучение оптимальным для вычислений крупноязыковым моделям» исследует оптимальный размер модели и количество токенов, необходимых для обучения языковой модели трансформера. Исследователи обучили более 400 языковых моделей с параметрами от 70 миллионов до более 16 миллиардов и с использованием от 5 до 500 миллиардов токенов¹. Они обнаружили, что для оптимального обучения с использованием вычислительных ресурсов размер модели и количество обучающих токенов следует масштабировать одинаково. Другими словами, при каждом удвоении размера модели количество обучающих токенов также следует удваивать.

‍

LLM подчеркивают растущую потребность в данных в искусственном интеллекте. Модель OpenAI 2020 года, разработанная на 300 миллиардах токенов, включала 175 миллиардов параметров. Это означало 1,7 токена на каждый параметр². В 2022 году исследование DeepMind, посвященное оптимальному соотношению параметров, отдавало предпочтение большему количеству токенов и меньшему количеству параметров при соотношении 20 токенов на параметр. Модель с 70 миллиардами параметров и 1,4 триллионами токенов превзошла модель OpenAI со 175 миллиардами параметров и потребовала менее тонкой настройки и снижения затрат на вывод.¹ Эти цифры подчеркивают глубину и широту данных, необходимых для современного обучения искусственному интеллекту.

‍

Роль парсинга веб-страниц

Здесь очистка веб-страниц занимает центральное место. Она выступает в роли цифрового майнера, изучая обширный интернет-ландшафт — от сайтов электронной коммерции до форумов — в поисках ценных данных. Многообразие играет ключевую роль. Для всестороннего обучения модели требуют широкого спектра информации, что делает роль поиска информации в Интернете еще более важной.

‍

Роль резидентных прокси в парсинге веб-страниц

Но как веб-парсерам получить доступ к необходимому количеству данных, не будучи заблокированными или помеченными? Здесь на помощь приходят резидентные прокси. Эти прокси маскируют действия парсера, создавая впечатление подлинных запросов пользователей. Маршрутизируя процессы извлечения данных через реальные IP-адреса, эти прокси-серверы придают веб-парсерам покров легитимности. Они обеспечивают преимущество при сборе данных, обеспечивая постоянный незамеченный доступ к широкому спектру источников данных.

‍

Искусственный интеллект и очистка веб-страниц: взаимная эволюция

Но связь между искусственным интеллектом и очисткой веб-страниц симбиотическая. Поскольку цифровые пространства становятся все более сложными, базовые инструменты для очистки данных могут столкнуться с трудностями. Алгоритмы, управляемые искусственным интеллектом, решают эти проблемы, выявляя закономерности и обеспечивая эффективное извлечение данных.

‍

Токенизация и подача данных

При более четком понимании токенов становится очевидным, почему они играют ключевую роль в LLM. Инструменты для сканирования веб-страниц должны обеспечивать эффективную токенизацию и обработку полученных данных с помощью моделей искусственного интеллекта. То, является ли токен словом или символом, может повлиять на извлечение и понимание информации.

‍

Этическое и ответственное извлечение данных

По мере укрепления роли парсинга в Интернете в передаче данных искусственному интеллекту ответственность возрастает. Мало того, что парсеры должны действовать в правовых и этических рамках, они также должны следить за тем, чтобы извлекаемые ими данные не влияли на модели искусственного интеллекта. Проблема усугубляется при выборе LLM: эти модели, содержащие огромное количество данных, часто разбивают их на части и воссоздают таким сложным образом, что выявить плагиат становится практически невозможным.

‍

Юридические последствия уже возникают: различные судебные дела начали изучать тонкую грань между вдохновением и подражанием для магистра права. Следите за новостями в следующей статье, в которой мы углубимся в интригующий правовой ландшафт, связанный с LLM.

‍

В заключение

В сложном танце эволюции искусственного интеллекта веб-парсинг выступает в роли ведущего партнера по сбору и доставке данных, составляющих двигатель искусственного интеллекта. Поскольку искусственный интеллект продолжает расширять границы, взаимосвязь между извлечением данных и передовыми моделями будет только укрепляться и переплетаться.

‍

Источники

¹https://arxiv.org/abs/2203.15556
²https://www.mssqltips.com/sqlservertip/7786/large-language-models-train-ai-tools-chatgpt/

‍