NastępnyNastępny poradnik
Otwarta sztuczna inteligencja
Firmy
PRZEWODNIK FIRM
LAION i otwarte zbiory danych
LAION to niemiecka organizacja non-profit, która udostępniła ogromne otwarte zbiory danych obrazowo-tekstowych, najsłynniejszy LAION-5B, co umożliwiło szkolenie otwartych modeli generatywnych, takich jak Stable Diffusion.
Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~2 min
Na tej stronie2 minuty czytania
Przegląd
Ma to znaczenie, ponieważ umożliwiło swobodny dostęp do multimodalnych danych na skalę internetową badaczom spoza dużych korporacji.
Głębokie nurkowanie
LAION (Large-scale Artificial Intelligence Open Network) is a German nonprofit founded in 2021 to democratize machine learning research by releasing large open datasets. Its best-known release, LAION-5B, contains roughly 5.85 billion image-text pairs filtered from Common Crawl web data using OpenAI's CLIP model to keep pairs where the caption and image align. LAION distributes URLs and metadata while the original image files remain on their web hosts. The dataset helped researchers train and study open image-text models, including Stable Diffusion. In December 2023, researchers reported URLs to suspected child sexual abuse material in LAION-5B, and LAION withdrew the dataset for a safety revision. In August 2024, LAION described Re-LAION versions created by comparing existing records with partner-provided hash lists. The release excludes known suspect links identified by those partners as of July 2024; LAION explicitly states that filters cannot guarantee all harmful content has been removed from web-scale data.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Trenowanie otwartych modeli zamiany tekstu na obraz, takich jak Stable Diffusion, na miliardach par obrazów i podpisów
Tworzenie i porównywanie systemów wyszukiwania obrazu i tekstu w stylu CLIP oraz systemów klasyfikacji typu zero-shot
Badanie stronniczości zbioru danych, bezpieczeństwa treści i pochodzenia danych w skali internetowej
Filtrowanie podzbiorów według języka, rozdzielczości lub wyniku estetycznego w celu utworzenia wyspecjalizowanych, dostrajających zbiorów danych
Przyszłość LAION i otwartych zbiorów danych
Otwarte, multimodalne zbiory danych staną w obliczu rosnącej presji związanej z prawami autorskimi, zgodami i szkodliwymi treściami, co spowoduje konieczność silniejszego filtrowania, gromadzenia danych z uwzględnieniem licencji i rejestrów rezygnacji. Ponowne wydanie przez LAION oczyszczonego zbioru danych sygnalizuje przejście w stronę audytu bezpieczeństwa jako kroku domyślnego. Spodziewaj się większej liczby danych syntetycznych lub licencjonowanych, standardów pochodzenia i narzędzi do wykrywania. Napięcie między otwartym dostępem dla małych laboratoriów a zagrożeniami prawnymi i etycznymi związanymi z danymi pobieranymi z Internetu określi kolejny etap tworzenia zbioru danych.
Wdrażanie tego w praktykę
Dlaczego to ma znaczenie
- Strategia dostawcy. Plany dostawców wpływają na to, jakie funkcje Twój zespół będzie mógł dalej tworzyć.
- Koszt i budżet. Warunki handlowe i opcje wdrożenia wpływają na długoterminowe koszty i ryzyko.
- Ryzyko i bezpieczeństwo. Zachęty firmowe kształtują wady produktów, postawę bezpieczeństwa i otwartość.
Uważaj na
- Ogłoszenia o wprowadzeniu na rynek mogą przekroczyć stabilność w rzeczywistych przepływach pracy.
- Ceny interfejsów API lub zmiany zasad mogą z dnia na dzień złamać założenia.
- Zależność od jednego dostawcy zwiększa koszty uzależnienia i migracji.
Kolejne kroki
- Oceniaj dostawców, korzystając z własnych zadań i zbiorów danych.
- Przed integracją przejrzyj warunki dotyczące prywatności, bezpieczeństwa i prawa.
- Utrzymuj plan awaryjny dla różnych modeli i dostawców.
- Monitoruj informacje o wersji, aby zmiany w planie działania nie zaskoczyły zespołów.
Odkrywaj dalej
Darmowy newsletter
Otrzymuj codzienne podsumowanie AI
Trzy zweryfikowane historie AI każdego poranka w dni robocze, napisane prostym angielskim. Bezpłatne na zawsze, bez reklam.
Jedno e‑mail każdego dnia roboczego. Wypisz się jednym kliknięciem. Nigdy nie sprzedajemy ani nie udostępniamy Twojego adresu.
Sprawdź się
Take the LAION and Open Datasets quiz
Natychmiastowa informacja zwrotna na każde pytanie oraz udostępnialny certyfikat z weryfikowalnym ID po zaliczeniu kursu.
Wspieraj darmową edukację AI. AI Understanding jest organizacją non-profit 501(c)(3) — bez reklam, bez płatnej ściany, zawsze. Przekaż darowiznę
Często zadawane pytania
Co to jest LAION i otwarte zbiory danych?
LAION to niemiecka organizacja non-profit, która udostępniła ogromne otwarte zbiory danych obrazowo-tekstowych, najsłynniejszy LAION-5B, co umożliwiło szkolenie otwartych modeli generatywnych, takich jak Stable Diffusion. Ma to znaczenie, ponieważ umożliwiło swobodny dostęp do multimodalnych danych na skalę internetową badaczom spoza dużych korporacji.
Co firma LAION rozpowszechnia głównie w swoich zbiorach danych obrazowo-tekstowych?
LAION nie obsługuje obrazów; rozpowszechnia adresy URL i metadane, dzięki czemu użytkownicy pobierają obrazy z oryginalnych źródeł internetowych.
Ile mniej więcej par obraz-tekst znajduje się w LAION-5B?
LAION-5B zawiera około 5,85 miliarda par obraz-tekst, stąd „5B” w jego nazwie.
Którego modelu użył LAION do filtrowania par obraz-tekst pod kątem jakości wyrównania?
LAION użył narzędzia CLIP OpenAI do pomiaru podobieństwa podpisów pod obrazami i odrzucenia słabo dopasowanych par.
Który wybitny otwarty model generatywny został przeszkolony przy użyciu danych LAION?
Stable Diffusion, otwarty model zamiany tekstu na obraz, został przeszkolony na danych obrazowo-tekstowych LAION.
What issue led LAION to withdraw LAION-5B in December 2023?
Researchers identified URLs to suspected CSAM in LAION-5B. LAION withdrew the dataset and later described a revision using partner-provided hash lists; this does not establish that every suspicious link was live or that every possible harmful item has been removed.
Ucz się dalej
Powiązane przewodniki
Wybrano więcej przewodników na ten temat