일반 인공지능 대형모델 분야의 고품질 데이터 공급 역량 강화 및 혁신 촉진

최근 몇 년 동안 대규모 사전 훈련 모델은 인공 지능의 획기적인 발전을 위한 중요한 원동력 중 하나였으며, 인공 지능 공학의 개발 과정과 대중화를 가속화했으며, 차세대 지능화의 초석이 될 것으로 예상됩니다. 기술. 대형 인공지능 모델의 돌파구는 고품질 데이터의 지속적인 개발에서 비롯됩니다. 고품질 데이터 공급을 개선하는 것이 일반 인공지능 대형 모델 분야의 혁신을 촉진하는 열쇠입니다

2020년 중요한 연구에서는 모델의 효과와 매개변수, 데이터 및 계산량 사이에 거듭제곱 법칙 개발 법칙, 즉 "스케일링 법칙"이 있는 것으로 밝혀졌습니다. 모델의 매개변수, 데이터, 계산량이 기하급수적으로 증가하는 반면, 테스트 세트에서 모델의 손실은 기하급수적으로 감소하여 모델의 성능이 좋아진다는 것을 의미합니다

즉, 계산량이 고정되어 있고 매개변수 규모가 작은 경우 모델 매개변수 수를 늘리는 것이 모델 성능에 미치는 영향이 데이터 양과 학습 횟수의 기여도를 훨씬 초과합니다

따라서 업계에서는 일반적으로 모델의 성능이 매개변수 및 용량에 정비례한다는 점을 인식하고 있습니다. 즉, 모델의 매개변수와 용량이 많을수록 성능이 더 좋아진다는 것입니다

AI 산업 체인의 발전과 미래 동향에 따라 중국 AI 데이터 서비스 산업의 시장 규모는 점차 커지고 있습니다. 교육 데이터에 대한 수요가 증가하고 서비스 표준에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 산업 체인의 전문적인 업무 분업이 더욱 명확해졌습니다

Jia Yuhang은 Youth Pioneer Forum 행사에서 AI 데이터의 품질이 인공지능의 핵심 요소이며, 이는 대형 모델의 최종 결과에 직접적인 영향을 미친다고 강조했습니다. 데이터의 양과 품질이 높을수록 모델을 더욱 완벽하게 훈련하고 성능을 최적화할 수 있으며 성능도 더 좋아집니다. 따라서 고품질 AI 데이터는 인공지능 애플리케이션에 더욱 강력한 서비스 기능을 제공할 것입니다

Jia Yuhang은 클라우드 측정 데이터가 대형 모델의 고품질 데이터에 대한 수요를 충족하는 데 많은 장점이 있다고 말했습니다. 그들은 데이터 품질을 AI 데이터 서비스의 핵심으로 간주하며 기술 연구 및 개발 최적화에 중점을 둘 뿐만 아니라 인재 교육 및 제품 서비스까지 확장하여 기업에 고품질 시나리오 기반 AI 데이터 서비스를 제공합니다. 비즈니스 수준에서는 데이터 수집, 데이터 정리, 데이터 주석을 통해 기업에 AI 데이터 처리를 도입하고, 데이터 가져오기 및 내보내기를 지원하는 표준 API 인터페이스와 기존 알고리즘에 대한 사전 주석 기능을 제공합니다. 여러 AI 데이터 제품 애플리케이션 및 AI 데이터 서비스를 제공하고 모든 기업의 데이터베이스와 연결하고 원시 데이터에서 주석 데이터까지 프로세스를 빠르게 축적하고 AI 모델 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다

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