ホームページ > 記事 > テクノロジー周辺機器 > 高品質の AI データ ソリューションを見つける: ビッグ モデルの時代における企業の課題
ビッグモデル時代の到来により、人工知能開発はモデル中心からデータ中心への変革が加速しています。 Qubit シンクタンクの「中国 AIGC データ アノテーション業界パノラマ レポート」は、現在大規模モデル データ ソリューションが多くの場所で開花しており、ワンストップのカスタマイズされたサービスに焦点を当て、大規模モデル開発のライフ サイクル全体 (事前トレーニングを含む) に焦点を当てていると指摘しました。 、監督と微調整、RLHF、レッドチームテスト、ベンチマークテストなど)、プロのデータサービスプロバイダー、大規模なモデル企業、AI企業、その他の関係者が関連するデータソリューションを考案しており、そのほとんどがワンストップです。カスタマイズされたサービス。
垂直産業向けの大規模モデル データ ソリューションにクラウド テスト データを使用したケース スタディ。このソリューションは、継続的な事前トレーニング、タスクの微調整、評価と共同デバッグのテスト、およびアプリケーションのリリース
業界指向のシナリオ データ収集機能と豊富なデータ セットの蓄積を備えたデータ サービス プロバイダーとして、Cloud Measurement Data は、業界の顧客向けにデータ収集ソリューションを詳細にカスタマイズして、高価値のシナリオベースのデータの取得を支援できます。クラウド計測データを利用して垂直産業向けに大規模モデルのAIデータソリューションを提供するとともに、業界の顧客向けにデータ収集ソリューションを深くカスタマイズして価値の高いデータの取得を支援すると同時に、微調整タスクに直面した場合にはQAを提供します。 -instruct、Prompt、およびその他のテキストベースのタスク プロジェクトと、マルチモーダル大規模モデルの関連機能のサポート。微調整が完了すると、クラウド テスト データは、企業がさまざまな垂直アプリケーション領域を評価できるように、垂直分野の担当者や専門家を通じて評価システムとサービスを蓄積します。そして、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通じて、困難なケースデータを完全なクリーニングとアノテーションに戻し、より効率的なモデルチューニングの準備を整え、より多様なAI値のマイニングを促進します。
大規模なモデルに代表される汎用人工知能が進化し続けるにつれて、人工知能は専用知能から汎用知能へ、単一点のブレークスルーから協調的イノベーションへ、技術研究開発から主導的開発へ移行する傾向を示しています。大規模モデルの目標は、分散化から集中化、そして業界全体の開発へです。
基本的に言えば、この大きなモデルは業界のアプリケーションと賢明な人々の生活に基づいています。 Cloud Test Data は、高品質のシナリオベースの AI トレーニング データ サービスに基づいて、人工知能時代のデータ ニーズと開発トレンドを積極的に提示し、データ製品、データの「三重らせん」を通じてインテリジェントな運転とスマート シティを提供します。処理ツールとデータ サービス、インテリジェント IOT、スマート ファイナンスなどの業界は、高効率、高品質、多次元、シナリオベースのデータ サービスと戦略を提供し、主流の AI テクノロジー分野に高価値のデータ サポートを提供し続けます。コンピューター ビジョン、音声認識、自然言語処理、ナレッジ グラフなど。
現在、業界の大型モデルは、新たな技術革命の中核技術の 1 つとして、人類社会をよりインテリジェントな時代へと押し進めることが期待されています。この新しい科学技術の波の中で、Cloud Measurement Data は業界の大規模モデルの研究開発と革新に積極的に参加し、人工知能データ サービスの分野でその利点を最大限に発揮し、関連企業が人工知能データで新たなブレークスルーを達成するのを支援します。 、業界をリードする大型模型製品を創造し、大型模型産業の質の高い発展を促進する
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