大模型百花齐放，高质量数据助推落地进程加速

当前大模型在各领域中百花齐放,但大模型产业化仍面临诸多挑战。AI大模型的训练,算法端向神经网络Transformer模型收敛,算力端依赖具备大规模并行计算能力的AI服务器集群,数据端则需要巨大数据量的大规模数据集投喂。天风证券研究所认为AI三要素中数据是直接影响AI大模型在垂直行业落地效果的关键,而垂类数据通常由政府和行业机构掌握,相比于模型和算力,数据稀缺性明显。

值得注意的是,AI的突破将得益于高质量数据,这是大模型性能提升、行业应用落地的关键。如何获取、使用垂直行业的高质量AI数据成为关键核心。业内人士表示,长远来看,数据是大模型的生产要素,基础设施是大模型的入场券。

实际上,数据标注的标准和质量直接关系到机器学习模型的准确性和效率。与此同时,体积庞大的原始数据需要进行筛选、处理和标注等多项繁琐工作,并且这些工作也需要耗费大量时间和人力成本。规划有效的数据标注流程,可以较大程度地减少数据处理和标注的时间成本,同时提升工作效率,缩短机器学习模型开发的周期。

目前,很多专注于垂直领域的科技公司也在探索特定领域的行业大模型,中国行业大模型覆盖领域较为丰富,其中商业、金融、医疗等领域的行业大模型探索较多。高效率、高质量的AI数据解决方案,一定程度上将推动产业加速落地。云测数据面向垂直行业大模型的AI数据解决方案可以为行业客户深度定制数据采集方案,助力获取高价值数据,同时在面对微调任务会根据大模型落地场景特点,提供包含QA-instruct、prompt等文本类任务项目和多模态大模型的相关能力支持。在完成微调后,云测数据通过垂直领域的人员和专家积累+评测体系和服务,帮助企业对各个垂直应用落地领域进行评估。并通过以集成数据底座为核心的数据标注平台,将难例数据回流完成清洗标注,为更有效率的模型调优做准备,推动挖掘更加多元化的AI价值。

近年来,由于计算能力的提升、大规模数据集的可用性以及算法的改进,AI大模型进入爆发增长期。算力、算法、数据,是大模型发展的关键。在训练阶段,算力越大,可做出的模型就越大,更新迭代的速度就越快。而庞大的数据库,是人工智能得以处理、分析的基础。

算力可以推进大模型的迅速发展,但数据却是推动大模型高质量发展的关键。大模型在今天展现出强大的能力,得益于背后的海量数据。数据作为人工智能技术实践的基石,伴随着整个 AI 产业的发展。作为AI数据服务领域的领导者,云测数据一直致力于用技术、服务、建立标准等引领行业发展。

云测数据总经理介绍,“AI 数据质量,决定着AI算法的精度 ,AI算法精度决定产品质量。云测数据一直将数据质量作为 AI 数据服务的发展核心,为企业提供高质量的场景化的 AI 数据服务”。

从根本而言,大模型就是要立足行业应用,立足智慧民生。云测数据积极布局人工智能时代数据需求和发展趋势赛道,立足高质量、场景化的AI训练数据服务,通过数据产品、数据处理工具与数据服务的“三螺旋”,为智能驾驶、智慧城市、智能IOT、智慧金融等行业提供高效率、高质量、多维度、场景化的数据服务与策略,持续为计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域提供高价值数据支持。

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