대규모 모델의 '신화'를 해독, 클라우드 측정 데이터 출판 업계 AI 대형 모델 데이터 솔루션

대형 모델은 우수한 효율성, 강력한 일반화, 표준화된 연구 및 개발 프로세스라는 특징을 갖고 있으며 인공 지능 개발의 중요한 방향이 되었으며 인공 지능의 추가 개발을 위한 새로운 기회를 제공합니다. 중국 경제 주간 경제 네트워크 뉴스

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현재 대형 모델 개발은 활발한 추세를 보이고 있으며 각계각층에 깊은 힘을 실어주고 있지만 산업화 과정에서 여전히 많은 어려움에 직면해 있습니다. 그 중에서도 수직산업의 데이터를 어떻게 효율적으로 획득하고 효과적으로 활용하는가가 핵심입니다

2023년 중국 국제 서비스 무역 박람회에서 Cloud Measurement Data는 지능형 운전, 스마트 금융, AIOT, 전자상거래 및 기타 분야에서 풍부한 경험과 기술 축적을 결합하여 "AI 엔지니어링 데이터 솔루션"을 출시했습니다. 작년에 포괄적인 업그레이드를 통해 수직 산업의 대형 모델을 위한 전체 수명 주기 AI 데이터 솔루션을 제공하고 대형 모델 애플리케이션 구현을 위한 핵심 지원을 제공하며 업계에서 대형 모델의 고품질 개발을 지원했습니다.

대형 모델의 '환상'을 깨려면 고품질 데이터가 필요합니다

대형 모델의 개발은 알고리즘, 컴퓨팅 성능 및 데이터의 포괄적인 지원과 분리될 수 없습니다. 지난 2년 동안 세 가지의 급속한 발전에 힘입어 대형 AI 모델이 폭발적인 성장에 들어섰다. 그 중에서도 데이터는 대형 모델의 고품질 개발을 촉진하는 열쇠입니다.

"대형 모델의 사전 훈련은 특히 데이터에 대한 요구 사항이 높기 때문에 초기 단계에서 정리하고 주석을 달고 표시해야 합니다. 그러나 수천 개 산업 분야의 데이터 훈련은 데이터 공급에 많은 문제와 과제를 안겨줍니다." Exchange 차장 Wei Zhilin은 언론 인터뷰에서 언급했습니다.

최근 주요 기술 회사에서는 대형 모델의 '환상' 현상을 자주 언급했습니다. 대형 모델의 소위 "환상"은 생성된 모델 텍스트가 정확하지 않거나 의미가 없거나 비현실적이라는 것을 의미합니다. 사람들은 이를 "심각한 넌센스"라고 종종 부릅니다.

"환상" 문제의 출현은 대규모 모델의 핵심 기술 원리, 즉 Transformer 아키텍처 하의 다음 마크 예측, 즉 "다음 문자 예측"과 관련이 있습니다. 따라서 대규모 모델의 성능을 향상하려면 데이터의 양, 품질, 다양성을 높이는 것이 중요합니다. 데이터 중심은 업계에서 점점 더 많은 사람들의 합의가 되었습니다

현재 메이저 모델들은 여전히 ​​컴퓨팅 파워와 알고리즘 측면에서 큰 격차를 벌리지 못하고 있어 기업들이 '100모델 전쟁'을 벌이는 핵심 전쟁은 '데이터'입니다.

높은 가치의 AI 데이터를 얻는 데 도움이 되는 심층 맞춤형 데이터 솔루션

막 끝난 2023년 서비스 무역 박람회 결과 발표에서 Cloud Test Data는 인공 지능 기업과 사용자에게 기본 데이터 세트, 데이터 주석 및... 알고리즘을 더욱 개선하기 위한 데이터 관리 도구 체인을 제공하는 것을 목표로 하는 AI 데이터 솔루션을 새롭게 발표했습니다. 정확성

보고서에 따르면 이 AI 데이터 솔루션은 지속적인 사전 훈련, 작업 미세 조정, 공동 평가 및 테스트에서 애플리케이션 출시에 이르기까지 업계 대형 모델의 전체 수명 주기에 대해 고품질의 효율적인 데이터를 제공하여 수직적 지원을 지원할 수 있습니다. 업계 기업은 대규모 모델을 더 잘 구현합니다.

풍부한 데이터 세트 축적 및 산업 시나리오 데이터 수집 기능을 갖춘 데이터 서비스 제공자로서 Cloud Measurement Data는 각계각층의 고객에게 맞춤형 데이터 수집 솔루션을 제공하여 고가치 시나리오 데이터를 얻을 수 있도록 지원합니다

미세 조정 작업에 직면했을 때 실제 적용 시나리오에서 대형 모델의 특성을 기반으로 QA 지시, 프롬프트 및 멀티모달 대형 모델 등 텍스트 기반 작업 프로젝트에 관련 기능 지원을 제공할 수 있습니다. 미세 조정이 완료된 후 클라우드 테스트 데이터, 수직 분야 전문가 축적, 평가 시스템 및 서비스를 사용하여 기업이 각 수직 응용 분야의 실제 효과를 평가할 수 있도록 돕습니다. 동시에, 보다 효율적인 모델 튜닝을 준비하기 위해 통합 데이터베이스를 핵심으로 하는 데이터 주석 플랫폼을 사용하여 정리 및 주석을 위한 어려운 사례 데이터를 리플로우합니다

기계 학습, 자연어 처리 및 기타 인공 지능 분야에서 어려운 예제 데이터는 모델 훈련 및 테스트 중에 극복하기 어렵고 특별한 주의와 해결이 필요한 장애물을 의미합니다. 일반적인 어려운 예제 데이터에는 철자 오류, 문법 오류, 불완전하거나 중복된 정보, 모호함 및 흐릿함 등이 포함됩니다.

현재 Cloud Measurement Data의 심층 파트너는 자동차, 보안, 휴대폰, 가정용 가구, 금융, 교육, 신규 소매, 생태계 등 다양한 산업을 포괄합니다. 그중에는 Fortune 500대 기업, 대학 연구 기관, 정부 기관, 선도적인 AI 기업 및 대규모 인터넷 기업이 많이 포함되어 있습니다

위 내용은 대규모 모델의 '신화'를 해독, 클라우드 측정 데이터 출판 업계 AI 대형 모델 데이터 솔루션의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!