Muitos pensariam que o boom da IA imediatamente acendeu uma enorme demanda por dados da web pública. Afinal, esses modelos são treinados em dados, e muitos deles estão na Internet. Tem alguma verdade, mas não é a história toda.
Quando ferramentas como o ChatGPT começaram a lançar uma após a outra, os modelos de IA em que foram baseados já foram treinados. Os dados já foram adquiridos de várias fontes e usados para criar as ferramentas que estão sendo introduzidas nos consumidores. Obviamente, essas ferramentas estavam sempre melhorando com a ajuda de dados adicionais. No entanto, muitos desses dados foram coletados através de interações com usuários ou pelos desenvolvedores dessas ferramentas por meio de seus métodos internos. No começo, isso foi suficiente.
As coisas começaram a mudar quando essas soluções receberam o poder dos mecanismos de pesquisa para acessar dados em tempo real. A necessidade de dados da web disparou. Mesmo esse foi apenas o aquecimento em comparação com a demanda por dados da Web que está acelerando no momento.
Uma ponte sobre a lacuna de conhecimento
Progresso rápido na era da IA. Mas se você pensar quando as primeiras ferramentas de IA de conversação foram lançadas, lembre -se de que elas tinham uma fraqueza perceptível em comparação aos mecanismos de pesquisa tradicionais – um corte de conhecimento.
Eles só sabiam o que aconteceu até a data em que foram lançados ou atualizados pela última vez. Assim, houve uma lacuna entre a realidade em que você estava morando e a última atualização. Ferramentas como o ChatGPT falharam em você quando você deseja explorar eventos recentes ou ser atualizado e relevante informações.
Isso mudou com o avanço dos mecanismos de pesquisa movidos a IA. Para fornecer resultados de pesquisa generativos relevantes e confiáveis, essas ferramentas devem ter acesso a dados on-line em tempo real. Foi necessária uma ponte entre os modelos e a Internet, sobre os quais as informações poderiam viajar instantaneamente.
Muitas partes, como vastas redes de proxy, APIs de eliminação e outras ferramentas para integração perfeita e acesso aberto a sites, combinam -se para criar a infraestrutura de coleta de dados da Web – essa ponte necessária.
E isso é apenas o começo. O Impacto da pesquisa generativa Sobre como navegamos na Internet quase certamente será o melhor desde que a pesquisa do Google chegou em 1998. Ao testemunhar, suas empresas, de empresas estabelecidas de pesquisa clássica para startups emergentes e famintas, estão correndo para criar seu espaço no futuro da busca. Essa raça depende em grande parte de quão confiável é uma ponte em que está funcionando.
Ai fica multimodal
Os modelos de IA com a qual estamos mais familiarizados operam em um espaço limitado. Os chatbots podem ler e responder aos avisos baseados em texto. Mesmo as ferramentas mais avançadas que podem gerar imagens com base em avisos de linguagem natural têm limites bastante estritos.
Um próximo passo natural na evolução da IA, AI multimodal Usa vários tipos de dados para fornecer saídas mais versáteis, perspicazes e bem baseadas. O treinamento de IA multimodal requer grandes volumes de vídeo, áudio, texto, fala e outros tipos de dados. Esses modelos também permitirão a geração de vídeo baseada em IA de próximo nível, resultando em maior qualidade e consistência interna de filmagens geradas.
À medida que a competição se intensifica com novos jogadores como Deepseek Emergindo de repente e aparentemente do nada, a questão é quais empresas estão à frente no desenvolvimento de ferramentas multimodais a portas fechadas. Seja como for, essas empresas precisam de recursos de eliminação de dados, sem precedentes, mesmo na era do big data.
Para criar ferramentas multimodais eficazes, especialmente os geradores de vídeo, os desenvolvedores devem raspar muitos dados de vídeo. A raspagem de vídeos não é como raspar o HTML de páginas da web baseadas em texto. O tamanho e a complexidade da tarefa são completamente diferentes. Em primeiro lugar, os conjuntos de dados de vídeo são milhares de vezes maiores que os conjuntos de dados HTML. Em segundo lugar, você precisa obter as imagens, o som, as transcrições – todos os aspectos de um vídeo, para tornar sua ferramenta competitiva no mercado de explosão.
Assim, as empresas precisam de um fluxo constante de dados enormes e diversificados. Além da vastidão, a infraestrutura necessária deve possuir recursos avançados de processamento de dados para lidar com esse fluxo sem erros. Algumas empresas podem optar por conjuntos de dados ou soluções prontos para evitar até os menores atrasos que podem ser muito caros no mercado de ritmo acelerado.
Multimodal encontra multilíngue
A demanda por IA multilíngue confiável é enorme. Isso pode facilitar a vida, removendo barreiras linguísticas em situações cotidianas, bem como racionalizar Operações comerciais internacionais. Maioria modelos de grande língua foram treinados para operar principalmente em inglês e, enquanto estão melhorando, ainda há um longo caminho a percorrer.
Esta é outra área de competição que pode ser especialmente atraente para as startups de IA que não podem competir nos mercados de modelos de IA dominantes em inglês. A Internet fala todos os idiomas e está analisando outra onda de extração de dados por desenvolvedores que competem para criar ferramentas de priorização de idiomas multilíngues ou não ingleses.
E, como essa já considerável demanda casal com a demanda por geração de vídeo em outros idiomas, pode -se ver facilmente por que antes era apenas um aquecimento para a IA. Muito no desenvolvimento da IA foi adiado para mais tarde, depois que o básico pode ser dominado. Isso mais tarde chegou. Agora, a AI quer criar qualquer coisa em qualquer mídia e falar todos os idiomas. Para conseguir isso, muitos dados inexplorados ainda precisam ser extraídos.
Dados sempre -verdes
Em resumo, mesmo na idade em que a eliminação de dados da Web é crucial para dominar as paisagens tecnológicas do futuro, muitos dados ainda não foram raspados. Aqueles com as ferramentas para obter esses dados primeiro se posicionarão para liderar a próxima etapa do desenvolvimento da IA.
No entanto, mesmo após as ferramentas multimodais de próxima geração forem treinadas e lançadas, e a necessidade de conjuntos de dados de vídeo para o treinamento diminui, sempre haverá um tipo de dados em alta demanda-dados em tempo real. As melhores ferramentas de IA serão aquelas capazes de fornecer informações relevantes e entender o contexto atual.
Assim, o que os desenvolvedores de IA precisam ainda mais do que grandes conjuntos de dados que eventualmente envelhecerão é a integração com a Web que permite um fluxo constante de dados, gerado a cada segundo. Construir essa integração e torná -lo confiável é o desafio que definirá o futuro dos mercados de IA.
