không thể hiểu tại sao zuck lại chi 15 tỷ đô la để mua lại 15 nhân viên từ scaleAI (công ty dữ liệu) nên tôi đã tìm hiểu sâu và nghĩ rằng mình đã tìm ra lý do: Chúng ta không thiếu dữ liệu. Thực ra, điều ngược lại mới đúng. Một chiếc xe tự lái sản xuất ra 2TB (tương đương 800.000 cuốn sách) dữ liệu MỖI GIỜ. Vấn đề là dữ liệu rất lộn xộn, không dễ để đưa vào một LLM để huấn luyện, vì vậy nó chỉ bị ném vào một nghĩa địa dữ liệu cho ai đó khác giải quyết (không ai làm cả). Thiếu hụt nghiêm trọng các kỹ sư dữ liệu giỏi Nghĩa địa mà tôi đã đề cập ở trên thực sự là một mỏ vàng nếu bạn có thể sắp xếp qua nó Vấn đề là rất ít người có trí tuệ hoặc thời gian. Đoán rằng đây là lý do tại sao zuck đã chi 15 tỷ đô la cho nhân viên scaleAI Dữ liệu chất lượng cao có giá trị hơn nhiều so với "số lượng" dữ liệu Đặc biệt là cho các mô hình sau huấn luyện (ví dụ như tính toán thời gian kiểm tra). Nó cũng yêu cầu ít tính toán hơn, điều này giảm chi phí để huấn luyện các mô hình. Vì vậy, nếu đội ngũ huấn luyện của bạn có thể 1. Sắp xếp dữ liệu chất lượng cao 2. Tiêm nó vào sau huấn luyện và 3. Giảm chi phí - bạn sẽ thắng trong cuộc đua AI (vô giá).