云測數(shù)據(jù)發(fā)布面向垂直行業(yè)大模型數(shù)據(jù)解決方案,助力AI產(chǎn)業(yè)化發(fā)展

隨著技術(shù)不斷進(jìn)步與應(yīng)用的充分拓展,現(xiàn)如今人工智能的發(fā)展前景以及應(yīng)用范圍,正朝著越來越多的生活化應(yīng)用場景所覆蓋,而未來大模型技術(shù)是人工智能領(lǐng)域的重要推動力。持續(xù)發(fā)展和技術(shù)迭代下,包括更大、更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以及更有效的訓(xùn)練和優(yōu)化方法,是確保人工智能持續(xù)優(yōu)化與完善的重要助推劑。

大模型技術(shù)是指在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,使用具有大量參數(shù)(通常超過數(shù)百萬或數(shù)十億個參數(shù))的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一種方法。這些大模型通常被稱為或深度學(xué)習(xí)模型,它們的設(shè)計(jì)旨在處理復(fù)雜的任務(wù)和大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

由此可見,享受到高質(zhì)量、場景化、高效率的AI數(shù)據(jù)服務(wù),是當(dāng)下人工智能邁向全新發(fā)展的必備因素。

9月6日,在人工智能行業(yè)處于TOP地位的云測數(shù)據(jù),基于去年發(fā)布的“AI工程化的數(shù)據(jù)解決方案”基礎(chǔ)上全面升級,面向垂直行業(yè)大模型提供全生命周期的AI數(shù)據(jù)解決方案。數(shù)據(jù)在人工智能領(lǐng)域中具有極其重要的作用,人工智能離不開數(shù)據(jù),而云測數(shù)據(jù)面向垂直行業(yè)大模型AI數(shù)據(jù)解決方案的正式發(fā)布,將為大模型應(yīng)用落地提供關(guān)鍵支撐,助力行業(yè)大模型邁向高質(zhì)量發(fā)展。

云測數(shù)據(jù)通過將基礎(chǔ)大模型中的通用知識進(jìn)行持續(xù)預(yù)訓(xùn)練,再深耕垂直行業(yè)知識,融合定向行業(yè)知識庫和行業(yè)論文等權(quán)威數(shù)據(jù),比如涉獵至金融、智能駕駛、家居環(huán)境、電子商務(wù)等行業(yè),并且仍在不斷擴(kuò)充更多行業(yè)領(lǐng)域。

緊接著,云測數(shù)據(jù)通過下游任務(wù)微調(diào)達(dá)到人機(jī)協(xié)作優(yōu)化的效果,以QA-instruct、多輪對話,內(nèi)容分享、圖生文編寫、生文圖排序等方式,將對應(yīng)行業(yè)大模型的數(shù)據(jù)內(nèi)容持續(xù)優(yōu)化,打造端到端服務(wù)。

下一步則是通過灰度聯(lián)調(diào)測試,對難例數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以質(zhì)量評估、標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議接口易集成等優(yōu)勢讓人機(jī)協(xié)作效能大幅提升,最終應(yīng)用于實(shí)際場景,通過用戶反饋以及自身持續(xù)迭代,讓不同行業(yè)的大模型數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn)專業(yè)。

此次發(fā)布的云測數(shù)據(jù)面向垂直行業(yè)大模型AI數(shù)據(jù)解決方案,針對不同企業(yè)主的不同需求,依托豐富的數(shù)據(jù)樣本資源地和場景化構(gòu)建能力,推出定制化數(shù)據(jù)采集服務(wù),在多維數(shù)據(jù)采集工具和豐富數(shù)據(jù)交付經(jīng)驗(yàn)的助力下,帶來與數(shù)據(jù)內(nèi)容更新頻率相匹配的訂閱式采集能力。

根據(jù)企業(yè)主不同要求,云測數(shù)據(jù)的定向垂直場景數(shù)據(jù)服務(wù)可實(shí)現(xiàn)機(jī)器自動分類的人工篩選能力,這也是依托于易于集成的API算法能力,以及流水線作業(yè)化的清洗審核工作臺。

值得一提的是,云測數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺實(shí)現(xiàn)了業(yè)內(nèi)齊全標(biāo)注工具靈活配置,解決大規(guī)模場景化應(yīng)用所需豐富的數(shù)據(jù)需求,在下游任務(wù)微調(diào)的人機(jī)耦合標(biāo)注能力以及基于定向垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)人員測試,通過多輪質(zhì)檢、算法校驗(yàn)等方式,確保數(shù)據(jù)內(nèi)容的高質(zhì)準(zhǔn)確。

通過標(biāo)準(zhǔn)API接口與其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成的特定數(shù)據(jù)回流處理,云測數(shù)據(jù)帶來了適用于新一代AI工程化數(shù)據(jù)處理工作臺,AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程綜合效率也因此獲得高達(dá)200%的極大幅度提升!

結(jié)語:

作為Testin云測旗下AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)品牌,云測數(shù)據(jù)自誕生起持續(xù)關(guān)注我國高質(zhì)量、場景化人工智能數(shù)據(jù)發(fā)展進(jìn)程,基于多年經(jīng)驗(yàn)積累,這些年一直在工智能數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域致力于用技術(shù)、服務(wù)、建立標(biāo)準(zhǔn)等引領(lǐng)發(fā)展,并取得了豐碩的成果。

多年來,云測數(shù)據(jù)以技術(shù)產(chǎn)研投入,人員管理體系,自建數(shù)據(jù)場景實(shí)驗(yàn)室及數(shù)據(jù)標(biāo)注基地,為智能駕駛、智慧城市、智能家居智慧金融等介多領(lǐng)域提供通用數(shù)據(jù)產(chǎn)品及高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù),全方位支持文本,語音,圖像、視頻等各類型數(shù)據(jù)的處理。

數(shù)據(jù)是人工智能的核心驅(qū)動力之一,它為模型的訓(xùn)練、優(yōu)化、決策和應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。云測數(shù)據(jù)意識到隨著大模型和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,對大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求也增加,數(shù)據(jù)質(zhì)量和處理能力成為了人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。

此次云測數(shù)據(jù)面向垂直行業(yè)大模型提供全生命周期的AI數(shù)據(jù)解決方案,能有效幫助工智能從業(yè)者、企業(yè),高效率、高品質(zhì)的進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練,創(chuàng)建和使用大模型。助力大模型適應(yīng)新場景、新技術(shù)變革,快速商業(yè)化應(yīng)用。

極客網(wǎng)企業(yè)會員

免責(zé)聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性,讀者在使用前請進(jìn)一步核實(shí),并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時,應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí),溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。

2023-09-12
云測數(shù)據(jù)發(fā)布面向垂直行業(yè)大模型數(shù)據(jù)解決方案,助力AI產(chǎn)業(yè)化發(fā)展
大模型技術(shù)是指在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,使用具有大量參數(shù)(通常超過數(shù)百萬或數(shù)十億個參數(shù))的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一種方法。

長按掃碼 閱讀全文