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TikTok把自己变成算法的训练源

 

近年来，至少在像我这样的外行眼中，我们已经意识到，只有将训练数据量增加几个数量级，机器学习才能取得长足的进步。 换句话说，即使算法本身在几年前也没有太大区别。 人工智能研究人员只有通过在更大的数据集上进行培训，才能实现GPT-3之类的突破（GPT-3暂时给技术Twitter带来了高潮）。

 

当人们说TikTok的算法是成功的关键时，许多人会将某些神奇的代码段视为公司的秘密***。

 

在某些领域，例如文本，您可以轻松获取大量训练有素的数据； 例如，如果您想训练像GPT-3这样的AI模型，则可以在Internet，书籍等上找到很多这样的模型。 如果您想训练视觉AI，可以在Internet和各种数据库上找到很多照片； 培训仍然非常昂贵，但是至少您手头有足够的培训数据。

 

但是对于TikTok（或Douyin）而言，其擅长向观众推荐短片的算法没有公开提供的如此大规模的训练数据集。

 

在哪里可以找到模因，孩子们跳舞，嘴唇同步，可爱的宠物，网络名人推广品牌，训练士兵克服障碍，孩子模仿品牌等的短片？ 即使您有这样的视频，您也应该在哪里找到有关公众对此类视频的感觉的可比数据？ 除了Musical.ly数据集（主要是美国的喜欢玩口型同步的青少年）之外，此类数据不存在。

 

这是产卵或产卵的独特问题。 如果没有此应用的摄像头工具和滤镜以及受版权保护的音乐剪辑，则需要对TikTok的算法进行训练。 这种视频很难制作。

 

然后，这就是TikTok设计的魔力：应用程序将刺激并促进视频的创建和浏览，然后算法将使用这些视频进行训练，进而刺激并促进视频的创建和浏览 形成反馈回路。

 

为了最大程度地发挥其算法的有效性，TikTok成为了他们的训练源。