大模型:使用网络爬取以及机翻数据的危害

不当数据采集​​如何引发道德和质量问题

在充满数据的数字世界中,语言学习的艺术及其与人工智能 (AI) 的集成,是人类洞察力和技术精度的融合。随着人工智能领域的巨头寻求利用语言多样性的力量,一个巨大的挑战浮出水面——大量的网络抓取、机器翻译数据淹没了大型语言模型 (LLM) 的数据集。

教育技术专家、人工智能数据分析师和商业领袖团结起来,强调不透明数据来源对人工智能未来的不利影响,并称这些数据源可能会影响语言学习的神圣性。

 

语言学习在人工智能中的重要性

语言是通用的交流工具,对于各个领域的协作、创新和进步至关重要。它在人工智能中的重要性不仅仅局限于通信,还扩展到机器翻译、自然语言处理 (NLP) 和对话式人工智能等技术的基础。LLM已成为从客户服务机器人到跨国数字内容管理系统等的服务全球受众的应用程序的关键。

尤其现在在教育领域,AI驱动的语言学习应用越来越受欢迎,为全球用户提供可访问性和个性化服务。然而,这些语言学习工具的有效性取决于训练它们的数据质量。如果训练数据质量较差,相应的AI语言课程内容也会变得很差。现在人工智能拥有了彻底改变语言学习格局的能力,人们迫切需要符合道德规范的高质量数据,来确保语言模型的质量,并限制糟糕的内容对语言体系的侵占。

 

理解大型语言模型

在深入讨论应对挑战的方法之前,我们有必要了解LLM的机制。在机器学习的推动下,这些模型在大量数据集上进行训练,理解和生成反映人类语言的文本。训练过程需要精心标注的数据——每个单词、短语或句子,都具有上下文和语义。

AI语言领域的专家认识到高质量训练数据的重要性。它是构建高级多语言模型的基石,决定了模型对人类语言学的忠实度以及适应各种方言和社会语言的能力。数据的内在质量会增强或阻碍对语言学习的影响。

Appen 首席语言学家 Josh Emanuel 表示:“准确的语言模型是人工智能真正理解用户并与用户互动的基石。” “用于训练这些模型的数据使它们充满了文化差异和情境智能。如果不诚信地采购和管理这些数据,我们就有可能创造出糟糕的人工智能,从而在全球范围内加剧不准确性并延续误解。”

 

网络抓取和机器翻译:便宜,但……?

网络抓取、机器翻译的数据的吸引力是可以理解的——它丰富、多样,而且显然更具有成本效益。多种语言的网络内容的激增对于人工智能培训师来说是一座金矿,因为它有望加快多语言LLM的创建。

对于未经训练的人来说,这些数据集似乎是人工智能训练的完美素材——数量众多、范围广泛且动态。获取此类数据的成本很低,特别是与创建原创的、标注良好的数据集的劳动密集型和耗时性相比。

然而,利用这些充满风险的数据集通常会导致比加急的训练时间表严重得多的后果。

更仔细的检查可以揭开隐藏在这些聚合的、通常是机器翻译的数据源中的层层风险。网络抓取过程不是万能药,而是一个雷区,充满了丢失上下文、不准确表达以及遗失文化和语言细微差别的可能性。从最简单的角度来说,网络抓取是机械的——一个在不理解复杂的惯用表达或语言特质的情况下替换单词的过程。

根据源语言的复杂性、内容类型和翻译模型的复杂程度,网络抓取数据的机器翻译质量也有很大差异。 “一刀切”的数据管理和培训方法会引发进一步的偏见,并损害模型的准确性和文化敏感性。

 

数据采集​​的道德规范

在人工智能语言训练中使用网络抓取数据引发了对其获取的道德担忧。虽然收集大量数据似乎很方便且具有成本效益,但它质疑未经适当同意或归属而使用信息的合法性和道德性。

在许多情况下,抓取数据的来源可能没有明确的使用条款,或者可能明确禁止收集其数据。这给那些在人工智能语言训练中使用这些数据的人带来了一个困境——他们是否利用这些来源参与了不道德行为?

网络抓取数据的来源缺乏透明度也引发了人们对偏见的担忧。在不知道数据来源的情况下,很难确定它是否代表了不同的声音和观点。这可能会延续刻板印象并限制真正包容性语言培训的潜力。

 

数据来源不当的影响

核心问题不在于机器学习本身,而在于它对没有透明度或道德考虑的数据的依赖。虽然在网络上抓取内容并使用机器翻译生成大量数据集可以快速节省时间和金钱,但这是以精度和质量为代价的。

众所周知,网络抓取的数据不一致,并且充满错误,从误译到上下文缺失等等。机器翻译的文本甚至可能完全偏离人工认可的翻译,从而引入错误,这些错误在用于培训LLM时会造成更加复杂的结果。因此产生的错误翻译以及误解可能会导致错误信息的大量传播。

“向机器学习算法提供来源不良的数据的后果是可怕的,特别是在语言模型方面,”乔希警告说。 “语言本质上是复杂的,并且与文化背景交织在一起。数据准确性方面的失误可能会传播和放大偏见或误传,导致人工智能系统无效,并对多元文化互动产生糟糕的影响。”

对最终用户影响深远的,不仅仅是翻译准确性。在此类数据集上进行训练时,语言学习程序的有效性和细微差别会受到严重影响。学习者可能会不知不觉地吸收错误和误译,从而损害他们的熟练程度、流利程度以及用外语进行有效交流的能力。

 

在替代方案中寻求安慰

值得庆幸的是,前进的道路上充满了优先考虑语言数据神圣性的替代方案。投资于专业翻译内容、人工验证流程以及战略性地整合用户生成的数据,就是其中一个方法。关键是要管理的数据集不仅是多语言的,而且是文化和语言多样性的,并且要保证准确性。

澳鹏专注于高质量且来源合乎道德的数据,针对网络抓取和翻译不当的数据集带来的问题提供了更强大的解决方案。我们的方法涉及细致的策划过程,优先考虑准确性和文化相关性。通过利用全球不同语言使用者和语言专家,澳鹏确保数据能够保证语言模型的多样性并反映现实世界的使用和语言的细微差别。这种人机交互的方法可以持续验证和完善,极大地提高人工智能语言模型的复杂性和适用性。

我们在人工智能用例的翻译和数据准备领域的独特优势使我们在行业中脱颖而出。我们利用行业标准专业人士的专业知识,他们不仅精通母语,而且深入了解人工智能培训所需的细微差别。这些专业知识与先进的工具相结合,使我们能够保持最高的数据清洁度和准确性水平,这对于训练强大的人工智能系统至关重要。

我们独特的主张体现在我们的数据定制流程,专为人工智能语言模型训练而设计。我们积极参与从头开始的人工翻译,确保我们数据集的基础与原始内容一样真实和细致。对于以机器翻译输出作为起点的情况,我们的团队擅长后期编辑、精心纠正和完善这些输出,以满足严格的质量标准。这种方法提高了翻译的准确性,并显着改善了机器翻译经常忽略的文化相关性和上下文细微差别。

 

人工智能数据分析师和教育技术专家的作用

现在,人工智能数据分析师和教育技术专家拥有更大的能量以及责任,需要确保数据质量,以保证可以创建出优质的语言模型。只有通过他们的共同努力,业界才能提高标准并重新校准模型,以真正增强语言学习体验。

人工智能专业知识和教学法的强大结合,在细致的数据分析的推动下,可以开创LLM的新时代,既先进、道德又丰富。

 

资源:

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