高品質なデータ供給能力を強化し、汎用人工知能大型モデル分野のイノベーションを促進する

近年、大規模な事前トレーニングモデルは人工知能の進歩の重要な原動力の 1 つであり、人工知能工学の開発と普及のプロセスを加速しており、新世代の基礎となることが期待されていますインテリジェントなテクノロジーの。大規模人工知能モデルのブレークスルーは、高品質データの継続的な開発から生まれます。高品質データの供給能力の向上が、一般的な人工知能大規模モデル分野のイノベーションを促進する鍵です

2020年の重要な研究では、モデルの効果とそのパラメータ、データ、計算量との間にべき乗則発展則、すなわち「スケーリング則」が存在することが判明しました。モデルのパラメーター、データ、計算量は指数関数的に増加しますが、テスト セット上のモデルの損失は指数関数的に減少し、モデルのパフォーマンスが向上していることを示しています

言い換えれば、計算量が固定でパラメータの規模が小さい場合、モデルのパラメータ数の増加がモデルのパフォーマンスに与える影響は、データ量や学習回数の寄与をはるかに上回ります

したがって、業界では一般に、モデルのパフォーマンスはそのパラメーターと容量に直接比例する、つまりモデルのパラメーターと容量が多いほどパフォーマンスが向上することを認識しています

AI産業チェーンの発展と将来の動向に従って、中国のAIデータサービス産業の市場規模は徐々に拡大しています。トレーニング データの需要が高まり、サービス標準の要件が高まるにつれて、業界チェーンにおける専門的な分業がより明確になります

Jia Yuhang 氏は、Youth Pioneer Forum イベントで、AI データの品質が人工知能の重要な要素であり、大規模モデルの最終結果に直接影響を与えると強調しました。データの量と質が高くなるほど、モデルをより完全にトレーニングしてパフォーマンスを最適化でき、パフォーマンスが向上します。したがって、高品質の AI データは、人工知能アプリケーションにより強力なサービス機能を提供します

Jia Yuhang 氏は、クラウド測定データには大規模モデルの高品質データの需要を満たす上で多くの利点があると述べました。データ品質は AI データ サービスの中核であると考えており、テクノロジーの研究開発の最適化だけでなく、人材トレーニングや製品サービスにも拡張し、高品質のシナリオベースの AI データ サービスを企業に提供しています。ビジネス レベルでは、データ収集、データ クリーニング、データ アノテーションを通じて AI データ処理を企業に導入し、データのインポートとエクスポートをサポートする標準 API インターフェイスと、既存のアルゴリズムの事前アノテーション機能を提供します。複数の AI データ製品アプリケーションと AI データ サービスを提供し、あらゆる企業のデータベースに接続し、生データから注釈付きデータまでのプロセスを迅速に蓄積し、AI モデルの開発プロセスを加速できます。

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