加强高质量数据供应能力，促进通用人工智能大模型领域的创新

近年来，大规模预训练模型作为人工智能取得突破性进展的重要推动力之一，加速了人工智能工程化和普及化的发展进程，有望成为新一代智能技术的基石。人工智能大模型的突破源于高质量数据的不断发展，提升高质量数据供给能力是推动通用人工智能大模型领域创新的关键

在2020年的一项重要研究中发现，模型的效果与其参数、数据和计算量之间存在幂律发展规律，即“Scaling Laws”。模型的参数、数据和计算量呈指数级增加，而模型在测试集上的损失则呈指数级下降，表明模型的性能越好

换句话说，在计算量固定且参数规模较小的情况下，增加模型参数数量对模型性能的影响远远超过数据量和训练次数的贡献

因此，业界普遍认识到，模型的性能与其参数和容量成正比，即模型的参数和容量越多，性能越好

根据AI产业链的发展情况和未来趋势，中国AI数据服务行业的市场规模正逐步增大。随着对训练数据需求类型的增加和对服务标准要求的提高，产业链的专业化分工变得更加明确

贾宇航在青年先锋论坛活动上强调，AI数据的质量是人工智能的关键因素，它直接影响着大模型的最终结果。数据的数量和质量越高，模型的训练和性能优化就越充分，性能也就越好。因此，高质量的AI数据将为人工智能应用提供更强大的服务能力

贾宇航表示，云测数据在面向大模型高质量数据需求方面有许多优势。他们将数据质量作为AI数据服务的核心，不仅专注于技术研发优化，还扩展到人才培养和产品服务等方面，为企业提供高质量的场景化AI数据服务。在业务层面，他们通过数据采集、数据清洗和数据标注等方式为企业引入AI数据处理，并提供标准API接口来支持数据的导入和导出，以及已有算法的预标注功能。他们可以提供多项AI数据产品应用和AI数据服务，并与任何企业的数据库进行对接，快速积累从原始数据到标注数据的过程，加速AI模型的开发进程

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