大規模モデルの「神話」を読み解く、クラウド計測データ公開業界 AI大規模モデルデータソリューション

大規模モデルは、優れた有効性、強力な一般化、標準化された研究開発プロセスという特徴を持ち、人工知能の開発の重要な方向性となり、人工知能のさらなる発展に新たな機会をもたらします。これは中国経済週刊経済ネットワークニュース

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現在、大型モデルの開発は盛んな傾向を示しており、あらゆる分野に大きな力を与えていますが、工業化の過程では依然として多くの課題に直面しています。その中でも、垂直産業のデータをいかに効率的に取得し、効果的に活用するかが鍵となります

2023年中国国際サービス貿易博覧会において、Cloud Measurement Dataは、インテリジェント運転、スマートファイナンス、AIOT、電子商取引などの分野における豊富な経験と技術蓄積を組み合わせて、「AI工学データソリューション」を発表しました。 「ソリューション」は完全にアップグレードされ、垂直産業の大規模モデルにフルライフサイクル AI データ ソリューションを提供し、大規模モデル アプリケーションの実装に重要なサポートを提供し、業界の大規模モデルの高品質な開発を支援します。 。

大規模モデルの「幻想」を打ち破るには高品質のデータが必要です

大規模モデルの開発は、アルゴリズム、計算能力、データの包括的なサポートから切り離せません。過去 2 年間で、3 つの急速な発展のおかげで、大規模な AI モデルが爆発的な成長を迎えました。中でも大型モデルの高品質な開発を推進するにはデータが鍵となります。

「大規模モデルの事前トレーニングでは、データに対する要件が特に高くなります。データは初期段階でクリーニング、注釈付け、マーク付けする必要があります。しかし、何千もの業界に関するデータ トレーニングでは、データ供給において多くの問題や課題も生じます。上海データ取引所の副総支配人、魏志林氏はメディアのインタビューでこう述べた。

最近、大手テクノロジー企業は、大型モデルの「錯覚」現象について頻繁に言及しています。大規模モデルのいわゆる「錯覚」とは、生成されたモデル テキストが不正確、無意味、または非現実的であることを意味します。人々はそれを「重大なナンセンス」とよく呼びます

「錯覚」問題の出現は、大規模モデルの中核となる技術原理、つまり、Transformer アーキテクチャにおける次のマークの予測、つまり「次の文字の予測」に関連しています。したがって、大規模モデルのパフォーマンスを向上させるには、データの量、質、多様性を高めることが重要です。データ中心であることは、業界内のますます多くの人々のコンセンサスとなってきています

現在、主要モデルはコンピューティング能力とアルゴリズムの点で大きな差を広げることができず、企業にとって「100 モデルの戦い」を勝ち抜くための重要な戦いは「データ」となっています。

高度にカスタマイズされたデータ ソリューションにより、高価値の AI データの取得が可能になります

終了したばかりの 2023 年サービス見本市結果発表会で、クラウド テスト データは、シナリオベースのデータ サービス産業を通じて人工知能企業とユーザーに基本的なデータ セットとデータを提供することを目的とした AI データ ソリューションを新たに発表しました。アルゴリズムの精度をさらに向上させる管理ツール チェーン

レポートによると、この AI データ ソリューションは、継続的な事前トレーニング、タスクの微調整、評価と共同テストからアプリケーションのリリースに至るまで、大規模なインダストリ モデルのライフサイクル全体にわたって高品質で効率的なデータを提供し、垂直方向のビジネスを支援します。業界企業は、大規模モデル関連のアルゴリズム アプリケーションをより適切に実装できるようになります。

豊富なデータセットの蓄積と業界シナリオ データ収集機能を備えたデータ サービス プロバイダーとして、Cloud Measurement Data は、あらゆる階層の顧客に、高価値のシナリオ データの取得を支援するカスタマイズされたデータ収集ソリューションを提供できます。

タスクの微調整に直面した場合、実際のアプリケーション シナリオにおける大規模モデルの特性に基づいて、QA 指示やプロンプト、マルチモーダル大規模モデルなどのテキストベースのタスク プロジェクトに関連する機能サポートを提供できます。微調整が完了した後は、クラウドのテストデータ、垂直分野の専門家の蓄積、評価システムやサービスを活用して、企業が垂直アプリケーション分野ごとに実際の効果を評価できるように支援します。同時に、統合データベースを核としたデータ アノテーション プラットフォームを使用して、困難なケース データをリフローしてクリーニングとアノテーションを行い、より効率的なモデル チューニングの準備を整えます

機械学習、自然言語処理、その他の人工知能の分野では、困難なサンプル データとは、モデルのトレーニングとテスト中に克服するのが難しく、特別な注意と解決策が必要な障害を指します。一般的な困難なデータ例には、スペルミス、文法上の誤り、不完全または冗長な情報、あいまいさおよびあいまいさなどが含まれます。

現在、クラウド測定データの緊密なパートナーは、自動車、セキュリティ、携帯電話、家具、金融、教育、新規小売、エコシステムなどを含む複数の業界をカバーしています。その中には、多くのフォーチュン 500 企業、大学科学研究機関、政府機関、大手 AI 企業、大手インターネット企業が含まれています。

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