柔軟なクラウドソーシング プラットフォームは、高品質のデータと効率的な人間の調整によって大規模模型産業を強化します

8月23日、NetEase Fuxi User Portrait Groupのテクニカルディレクターであるウー・ルンゼ博士が、「沸騰する資本、波に乗るAGI」をテーマとする大型模型産業テーマフォーラムに招待されました。フォーラムでは、「大規模モデル実装アプリケーションのための効率的な人的調整」をテーマに講演し、NetEase Fuxi が大規模モデル データの閉ループの作成にどのように役立つかを大規模モデル業界の関連企業に紹介し、共有しました。大規模なモデルデータの閉ループを低コストで構築する方法、高品質のデータベースの事例と経験。

大規模モデルの 3 つの要素であるデータ、コンピューティング能力、アルゴリズムのうち、事前トレーニング モデルの規模を強化し、データ品質を向上させることは、より優れた人工知能の効果を達成するための重要な方法です。ただし、単にモデル サイズを大きくするだけでは、必ずしも良い結果が得られるとは限りません。現実世界の多くのタスクに主観性が存在する状況では、モデルをスケールアップすると、信頼性が低く疑わしい結果が生じる可能性があります。したがって、人工知能の信頼性と有効性を確保するには、データ、計算能力、アルゴリズムを考慮した包括的な最適化戦略が必要です。

上記の状況を受けて、ウー・ルンゼ博士は講演の中で、NetEase Fuxiは国内初のゲーム人工知能研究機関の研究所として、膨大なデータとシミュレーション環境を利用できると述べた。ゲームプラットフォームの実現を目指して、人工知能技術の開発を促進します。 NetEase Fuxi は、「超大規模事前トレーニング クラウド プラットフォーム」プロジェクトに依存する浙江省の「パイオニア プロジェクト」に選ばれて以来、データ、アルゴリズム、システム、アプリケーションなどの多面からテクノロジーの蓄積と探索を試みました。大型モデルの能力を向上させるという問題に直面したとき、人間の調整による方向性の誘導を行い、人間によるポジティブで善意のフィードバックを大型モデルに導入し、フィードバック信号として「群衆のコンセンサス」を導入することが決定されました。

現在、NetEase Fuxi Youling クラウドソーシング プラットフォームは、生成 AI 向けの高品質なデータ ソリューションの提供に取り組んでいます。 NetEase のゲーム エンジンと AI の分野における豊富な経験と深い統合を利用して、大規模モデル メーカーが大規模なコンピューティング パワー データと事前トレーニング モデルの閉ループ問題を解決できるよう積極的に支援します。私たちの目標は、業界がより低コストで高品質のデータを取得できるように支援し、それによって業界の健全な発展を促進することです。

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