This is the Trace Id: 3bf2e44e9be901d022a6a3754cf23894
Pereiti prie pagrindinio turinio Apžvalga Principai ir požiūris Skaidrumo ataskaita Įrankiai ir praktikos Atsakingas dirbtinio intelekto naudojimas „Azure“ aplinkoje DI mokymams skirti duomenys Saugios ateities iniciatyva Saugios ateities iniciatyvos (SAI) eigos ataskaita „Patterns and Practices“ apžvalga Nulinis pasitikėjimas Privatumo apžvalga Duomenų valdymo apžvalga Prieiga prie duomenų Vieta ES duomenų riba GDPR Atitikties apžvalga Atitikties pasiūlymai Reglamentai Atitiktis DORA ES DI aktas Europos skaitmeninis atsparumas Atitiktis NIS2 Regioninė ir šalies atitiktis Pritaikymas neįgaliesiems Produktai ir paslaugos Atitikties pasiūlymai Atitikties įvertinimas Audito ataskaitos Duomenų apsaugos ištekliai „Microsoft“ sauga „Azure” Dynamics 365 „Microsoft 365“ Microsoft Teams Windows 365 „Microsoft“ dirbtinis intelektas „Azure Space“ Mišrioji realybė „Microsoft HoloLens“ „Microsoft Viva“ Kvantinė kompiuterija Švietimas Autotransportas Finansinės paslaugos Valstybės institucijos Sveikatos priežiūra Gamyba Mažmeninė prekyba Raskite partnerį Tapkite partneriu Partnerių tinklas Microsoft Marketplace Programinės įrangos įmonės Tinklaraštis Microsoft Advertising Kūrėjų centras Dokumentacija Įvykiai Licencijuojama Microsoft Learn Microsoft Research Rodyti svetainės struktūrą

Dirbtinio intelekto modelio kūrimo duomenys

Sužinokite apie mūsų požiūrį į generuojamojo dirbtinio intelekto modelių mokymui naudojamus duomenis.
Bendrinti
Du žmonės sėdi prie stalo ir planšetėje peržiūri turinį, netoliese padėtas kavos puodelis.
Pasitikėjimas ir skaidrumas yra pagrindiniai principai, pagal kuriuos čia, „Microsoft“, žiūrime į DI modelių mokymui naudojamus duomenis.

Šio puslapio tikslas – pristatyti mūsų požiūrį, apibūdinant, kokias duomenų kategorijas naudojame mokymui ir ką darome, kad interneto leidėjams ir turinio kūrėjams suteiktume galimybę valdyti, kaip jų turinys naudojamas šiems modeliams mokyti.

Ką reiškia mokyti DI modelį?

Dirbtinio intelekto modeliai prognozuoja pagal duomenis. Mokymo proceso metu dirbtinio intelekto modelis identifikuoja šablonus, koreliacijas ir sąvokas, apimančias didelius duomenų kiekius, ir naudoja tai, ką išmoko, kad sugeneruotų atsakymus į klausimus ar užklausas. Modelį galima derinti naudojant skirtingas mokymo duomenų kategorijas, kad būtų optimizuotos generavimo galimybės konkrečioms informacijos klasėms, pavyzdžiui, natūraliajai kalbai, programavimo kodui ar vaizdams. Jis taip pat gali būti susietas su organizacijos duomenimis – pavyzdžiui, konkrečioje pramonės srityje, tokioje kaip žemės ūkis, sveikatos priežiūra ar mažmeninė prekyba.

Generuojamojo dirbtinio intelekto modeliai nėra skirti originaliems mokymo duomenims saugoti, pasiekti ar atkurti. Vietoj to šie modeliai skirti kurti naujus raiškiuosius kūrinius ir turinį.

Du žmonės stovi patalpoje ir peržiūri skydelį dideliame monitoriuje, kuriame rodomos diagramos ir metrikos.

Sužinokite, kaip „Microsoft“ moko generuojamojo dirbtinio intelekto modelius naudodama įvairius duomenis

Dideli ir įvairūs duomenų rinkiniai yra neatsiejami nuo šiuolaikinių DI sistemų kūrimo. Labai svarbu naudoti plačią duomenų įvairovę kuriant modelius, kurie būtų tikslesni, labiau atspindėtų skirtingas kultūras ir kalbas bei gebėtų išmokti ir taikyti visą žmogaus patirties ir išradingumo spektrą.
Kaip nurodyta mūsų modelių kortelėse ir kituose viešai prieinamuose dokumentuose, „Microsoft“ atsakingai mokydama savo generuojamojo dirbtinio intelekto modelius naudoja šias duomenų kategorijas:
  • Mokome naudodami pasirinktus viešai prieinamus duomenis iš pramonės standartus atitinkančių mašininio mokymosi duomenų rinkinių ir interneto nuskaitymų aptikimo. Neįtraukiame šaltinių su mokamomis prieigomis ir turiniu, pažeidžiančių mūsų strategijas, ir kurie atsisakė mokymo naudodami žiniatinklio valdiklius, kuriuos publikavome. Iš interneto nuskaityti duomenys tikrinami pagal saugos filtrus ir apdorojami, kad būtų pašalintas neteisėtas turinys, įskaitant vaikų seksualinės prievartos medžiagą (CSAM), laikantis taikytinų įstatymų ir „Microsoft“ atsakingo dirbtinio intelekto naudojimo strategijomis.

    Gerbiame tokius standartus kaip robots.txt žymos, kurias interneto leidėjai naudoja, kad atsisakytų interneto nuskaitymo. Nenaudojame duomenų iš domenų, įtrauktų į Jungtinių Amerikos Valstijų prekybos atstovo biuro (USTR) pagarsėjusių klastočių ir piratavimo rinkų sąrašą.
  • Tai mokymo duomenys, kuriuos gauname pagal suderintus susitarimus, pavyzdžiui, su leidėjais ir autorių teisių savininkais.
  • Šie duomenys renkami iš pasirinktų „Microsoft“ vartotojų paslaugų ir saugomi laikantis mūsų „Microsoft“ privatumo pranešimo. Mūsų „Microsoft Copilot“ tinklaraštis ir „Copilot“ DUK paaiškina, kaip naudojame vartotojų duomenis iš „Copilot“, „Bing“ ir „Microsoft Start“ (MSN), kad padėtume mokyti savo modelius „Copilot“. Suteikiame vartotojams galimybę lengvai atsisakyti ir įdiegiame apsaugos priemones, pavyzdžiui, pašaliname identifikatorius, kurie gali jus identifikuoti, kad apsaugotume vartotojų privatumą. Nenaudojame savo įmonių klientų duomenų be jų leidimo.
  • Kartais mokome naudodami sintetinius duomenų rinkinius. Juos sukuriame raginant didelius kalbos modelius (LLM) generuoti specialiai pageidaujamą išvestį, kuri padidina negausius arba ribotus realiojo pasaulio duomenis. Tada rezultatai peržiūrimi ir filtruojami, įskaitant žmonių peržiūrą, kad būtų užtikrinta pakankama kokybė ir jie galėtų būti įtraukti į mokymo duomenų rinkinį.
  • Į savo mokymo procesą įtraukiame žmogaus atsiliepimus iš DI mokytojų, raudonų komandos narių, darbuotojų ir išorinių komentarų partnerių. Tai apima, pavyzdžiui, žmogaus grįžtamąjį ryšį, kuris sustiprina kokybišką atsakymą į vartotojo užklausą ir pagerina galutinio vartotojo patirtį. Raudoni komandos nariai taip pat patikrina modelį, ar nėra kenksmingų arba nesaugių užklausų, o jų atsiliepimai naudojami siekiant pagerinti modelio saugos veikimą.
Kartu su savais „Microsoft“ modeliais į savo produktus ir paslaugas įtraukiame įvairius kitus modelius, įskaitant „OpenAI“ modelius. Sužinokite daugiau apie tai, kaip „OpenAI“ moko modelius.

Kūrybiniam ir įtraukiam DI kai kurie interneto leidėjai ir turinio savininkai nori daugiau galimybių spręsti, kaip naudojamas jų turinys. Internetinių leidėjų valdikliai yra naudingi, bet tai nėra visas sprendimas. Dirbame kartu su kitais pramonės, leidybos, standartų organizacijų ir turinio bendruomenės atstovais, kad nustatytume bendrą požiūrį, kurį visi galėtume tobulinti ir taikyti.
Žmogus stovi patalpoje ir šviesioje biuro aplinkoje naudojasi nešiojamuoju kompiuteriu.

„Microsoft“ atsakingas dirbtinio intelekto naudojimas

Susipažinkite su mūsų sukurtais įrankiais, praktika ir strategijomis, kad laikytume savo atsakingais dirbtinio intelekto principais.
Sužinokite daugiau

Daugiau išteklių

Trys žmonės kartu peržiūri turinį nešiojamajame kompiuteryje svetainės aplinkoje.

Atsakingo dirbtinio intelekto skaidrumo ataskaita

Sužinokite, kaip kuriame DI atsakingai, palaikome savo klientus, tobulėjame ir augame.
Skaityti ataskaitą
Du žmonės sėdi prie stalo ir diskusijos metu naudojasi nešiojamaisiais kompiuteriais.

Skaidrumas ir valdymas naudojant vartotojų duomenis

Valdykite, kaip „Copilot“ mokosi iš jūsų duomenų.
Skaityti tinklaraštį
Žmogus, laikantis planšetinį kompiuterį, kuriame rodomos stulpelinės diagramos ir analizė.

Atvirųjų duomenų plėtra

Supraskite atviresnių ir lengviau pasiekiamų duomenų naudą.
Sužinokite daugiau

Stebėkite „Microsoft“

Organizacijoms skirtas „Copilot“ Asmeniniam naudojimui skirtas „Copilot“ Microsoft 365 „Windows 11“ programos Abonento profilis Atsisiuntimo centras Grąžinimas Užsakymo sekimas Perdirbimas Komercinės garantijos „Microsoft Education“ Įrenginiai švietimo įstaigoms „Microsoft Teams“ švietimui „Microsoft 365 Education“ „Office Education“ Pedagogų mokymai ir tobulėjimas Pasiūlymai studentams ir tėvams „Azure“ studentams
„Microsoft“ dirbtinis intelektas „Microsoft“ sauga „Azure” „Dynamics 365“ „Microsoft 365“ „Microsoft Advertising“ Microsoft 365 Copilot „Microsoft Teams“ „Microsoft“ kūrėjas „Microsoft Learn“ DI parduotuvės programų palaikymas „Microsoft“ techninės pagalbos bendruomenė Microsoft Marketplace „Microsoft Power Platform“ Programinės įrangos įmonės „Visual Studio“ Karjera Apie „Microsoft“ „Microsoft“ privatumas Investuotojai
Lietuvių (Lietuva) Vartotojų sveikatos privatumas Susisiekti su „Microsoft“ Privatumas Slapukų valdymas Naudojimosi sąlygos Prekių ženklai Apie mūsų reklamą EU Compliance DoCs