Viele würden denken, dass der KI -Boom sofort eine enorme Nachfrage nach öffentlichen Webdaten entzündete. Schließlich werden diese Modelle auf Daten geschult, und viel davon ist im Internet. Es hat etwas Wahrheit, aber es ist nicht die ganze Geschichte.
Als Tools wie Chatgpt nacheinander anfingen, nacheinander zu rollen, wurden die KI -Modelle, auf denen sie basiert, bereits ausgebildet. Die Daten wurden bereits aus verschiedenen Quellen erfasst und verwendet, um die Tools zu erstellen, die den Verbrauchern zur Verfügung gestellt wurden. Natürlich verbesserten sich diese Tools mit Hilfe zusätzlicher Daten immer. Ein Großteil dieser Daten wurde jedoch durch Interaktionen mit Benutzern oder von den Entwicklern dieser Tools über ihre internen Methoden gesammelt. Zuerst war dies genug.
Die Dinge ändern sich, als diese Lösungen die Kraft von Suchmaschinen erhielten, in Echtzeit auf Daten zuzugreifen. Die Notwendigkeit von Webdaten stieg in die Höhe. Auch das war nur das Aufwärmen im Vergleich zur Nachfrage nach Webdaten, die derzeit beschleunigt.
Eine Brücke über die Wissenslücke
Fortschritte im Alter von KI schnell. Wenn Sie jedoch daran denken, als die ersten Gesprächs -KI -Tools veröffentlicht wurden, erinnern Sie sich vielleicht, dass sie im Vergleich zu herkömmlichen Suchmaschinen eine bemerkenswerte Schwäche hatten – einen Wissensausschnitt.
Sie konnten nur wissen, was passiert ist, bis zu dem Datum, an dem sie veröffentlicht wurden, oder zuletzt aktualisiert wurden. So gab es eine Lücke zwischen der Realität, in der Sie lebten, und dem letzten Update. Tools wie ChatGPT haben Sie nicht bestanden, wenn Sie aktuelle Ereignisse untersuchen oder aktualisierte und relevante Informationen erhalten möchten.
Dies änderte sich mit der Weiterentwicklung von Suchmaschinen mit KI. Um relevante und zuverlässige generative Suchergebnisse bereitzustellen, müssen diese Tools Zugriff auf Echtzeit-Online-Daten haben. Zwischen den Modellen und dem Internet wurde eine Brücke benötigt, über die Informationen sofort reisen konnten.
Viele Teile, wie riesige Proxy -Netzwerke, Scraping -APIs und andere Tools für die nahtlose Integration und den offenen Zugriff auf Websites, kombinieren die Erstellung der Webdatenerfassungsinfrastruktur – diese notwendige Brücke.
Und das ist nur der Anfang. Der Auswirkungen der generativen Suche Wie wir durch das Internet navigieren, wird mit ziemlicher Sicherheit die größte seit der Google -Suche im Jahr 1998 sein. Wenn wir ihre Entfaltung erleben, rennen Unternehmen, von etablierten klassischen Suchmaschinen bis hin zu aufstrebenden und hungrigen Startups, um ihren Raum in Zukunft der Suche auszubauen. Dieses Rennen hängt weitgehend davon ab, wie zuverlässig eine Brücke, auf der sie laufen.
Ai wird multimodal
Die KI -Modelle, mit denen wir am besten vertraut sind, arbeiten in einem begrenzten Raum. Chatbots können textbasierte Eingabeaufforderungen lesen und antworten. Sogar die fortgeschritteneren Tools, mit denen Bilder basierend auf natürlichen Sprachanforderungen basierend werden können, haben ziemlich strenge Grenzen.
Ein natürlicher nächster Schritt in der AI -Evolution, Multimodale AI Verwendet mehrere Arten von Daten, um vielseitigere, aufschlussreichere und gut basierte Ausgänge bereitzustellen. Das Training multimodaler KI erfordert große Mengen an Video-, Audio-, Text-, Sprach- und anderen Datentypen. Diese Modelle ermöglichen auch die Videogenerierung von KI-basierten AI-basierten Modellen, was zu einer höheren Qualität und einer internen Konsistenz generierter Filmmaterial führt.
Da sich der Wettbewerb mit neuen Spielern wie Verschmelzung verstärkt Deepseek Die Frage ist, welche Unternehmen plötzlich und anscheinend aus dem Nichts herauskommen, dass Unternehmen die Entwicklung multimodaler Tools hinter verschlossenen Türen vor sich haben. Was auch immer sie sind, diese Unternehmen benötigen Datenkratzfunktionen, die selbst im Alter von Big Data beispiellos sind.
Um effektive multimodale Tools, insbesondere Videogeneratoren, zu erstellen, müssen Entwickler viele Videodaten kratzen. Das Abkratzen von Videos ist nicht so, als würde man die HTML von textbasierten Webseiten abkratzen. Die Größe und Komplexität der Aufgabe sind völlig unterschiedlich. Erstens sind die Videodatensätze tausende Male größer als HTML -Datensätze. Zweitens müssen Sie die Bilder, den Klang, die Transkriptionen – alle Aspekte eines Videos, erhalten, um Ihr Tool auf dem explodierenden Markt wettbewerbsfähig zu machen.
Daher benötigen Unternehmen einen stetigen Datenstrom, der sowohl riesig als auch vielfältig ist. Abgesehen von der Weite muss die erforderliche Infrastruktur über fortgeschrittene Datenverarbeitungsfunktionen verfügen, um diesen Fluss ohne Fehler zu bewältigen. Einige Unternehmen könnten sich für fertige Datensätze oder Lösungen entscheiden, um selbst die geringsten Verzögerungen zu vermeiden, die auf dem schnelllebigen Markt sehr kostspielig sein können.
Multimodal trifft mehrsprachig
Die Nachfrage nach zuverlässiger mehrsprachiger KI ist enorm. Es kann das Leben erheblich erleichtern, indem sie Sprachbarrieren in alltäglichen Situationen entfernen und stromlinieren Internationale Geschäftsabläufe. Am meisten großsprachige Modelle wurden ausgebildet, um hauptsächlich in Englisch zu operieren, und während sie sich verbessern, ist es noch einen langen Weg vor uns.
Dies ist ein weiterer Wettbewerbsbereich, der für KI-Startups besonders attraktiv ist, die nicht an den dominanten englischbasierten KI-Modellmärkten konkurrieren können. Das Internet spricht alle Sprachen und untersucht eine weitere Welle der Datenextraktion durch Entwickler, um mehrsprachige oder nicht englische Sprachpriorisierungstools aufzubauen.
Und da diese bereits beträchtliche Nachfrage Paare mit der Nachfrage nach Videogenerierung in anderen Sprachen poppelt, kann man leicht erkennen, warum vorher nur ein Aufwärmen für KI war. Für später wurde viel in der KI -Entwicklung verschoben, nachdem die Grundlagen gemeistert werden können. Das ist später angekommen. Jetzt möchte AI in allen Medien etwas erstellen und alle Sprachen sprechen. Um dies zu erreichen, müssen noch viele ungenutzte Daten extrahiert werden.
Immergrüne Daten
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Abkratzen von Webdaten entscheidend für die Dominierung der technologischen Landschaften der Zukunft entscheidend ist, müssen noch viele Daten abgekratzt werden. Diejenigen mit den Tools, um diese Daten zuerst zu erhalten, werden sich dazu positionieren, die nächste Stufe der KI -Entwicklung zu leiten.
Selbst nachdem multimodale Tools der nächsten Generation geschult und veröffentlicht wurden und die Notwendigkeit von Videodatensätzen für Schulungen abbiegt, wird es immer eine Art von Daten in hoher Nachfrage geben-Echtzeitdaten. Die besten KI -Tools sind diejenigen, die relevante Informationen bereitstellen und den aktuellen Kontext verstehen können.
Was AI -Entwickler also noch mehr als große Datensätze benötigen, die letztendlich altern werden, ist die Integration in das Web, das einen stetigen Datenfluss ermöglicht, der jede Sekunde neu generiert wird. Das Aufbau dieser Integration und zuverlässiger, ist die Herausforderung, die die Zukunft der KI -Märkte definieren wird.
