유연한 크라우드소싱 플랫폼은 고품질 데이터와 효율적인 인간 정렬을 통해 대규모 모델 산업을 강화합니다.

8월 23일 NetEase Fuxi User Portrait Group의 기술 이사인 Wu Runze 박사가 "끓는 자본, 파도를 타는 AGI"라는 주제로 열리는 대형 모델 산업 테마 포럼에 초대되었습니다. 포럼에서 그는 "대형 모델 구현 애플리케이션을 위한 효율적인 인간 정렬"이라는 주제로 연설하여 NetEase Fuxi가 대형 모델 데이터의 폐쇄 루프를 생성하는 데 어떻게 도움이 되는지 대형 모델 업계의 관련 기업에 소개하고 공유했습니다. 고품질의 데이터 기반 사례와 경험을 저렴한 비용으로 구축하는 방법.

대형 모델의 3대 요소인 데이터, 컴퓨팅 파워, 알고리즘 중 사전 학습 모델의 규모를 강화하고 데이터 품질을 향상시키는 것이 더 나은 인공지능 효과를 얻기 위한 핵심 방법입니다. 그러나 단순히 모델 크기를 늘린다고 해서 반드시 더 나은 결과가 나오는 것은 아닙니다. 많은 실제 작업에 존재하는 주관성의 맥락에서 모델을 확장하면 신뢰할 수 없고 의심스러운 결과가 발생할 수 있습니다. 따라서 인공지능의 신뢰성과 효율성을 보장하기 위해서는 데이터, 컴퓨팅 파워, 알고리즘을 종합적으로 고려한 종합적인 최적화 전략이 필요합니다.

위 상황에 대해 Wu Runze 박사는 연설에서 NetEase Fuxi는 국내 최초의 게임 인공 지능 연구 기관인 NetEase Fuxi가 게임 플랫폼의 방대한 데이터와 시뮬레이션 환경을 활용하여 개발을 촉진할 수 있다고 말했습니다. 인공지능 기술의. NetEase Fuxi는 "초대규모 사전 학습 클라우드 플랫폼" 프로젝트를 기반으로 하는 저장성 "파이오니어 프로젝트"에 선정된 후 데이터, 알고리즘, 시스템, 애플리케이션 등 다방면에서 기술을 축적하고 탐구하려고 했습니다. 대형 모델의 역량을 높여야 하는 문제에 직면했을 때 인간 정렬을 통한 방향성 안내를 실시하고 긍정적이고 선의의 인간 피드백을 대형 모델에 도입하며 피드백 신호로 '군중 합의'를 도입하기로 결정했습니다.

현재 NetEase Fuxi Youling 크라우드소싱 플랫폼은 생성 AI를 위한 고품질 데이터 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 게임 엔진 및 AI 분야에서 NetEase의 풍부한 경험과 심층적인 통합을 바탕으로 대규모 모델 제조업체가 대규모 컴퓨팅 성능 데이터 및 사전 훈련 모델의 폐쇄 루프 문제를 해결할 수 있도록 적극적으로 지원합니다. 우리의 목표는 업계가 더 낮은 비용으로 더 높은 품질의 데이터를 얻을 수 있도록 지원하여 업계의 건전한 발전을 촉진하는 것입니다.

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