Große Modelle zeichnen sich durch gute Wirksamkeit, starke Verallgemeinerung und standardisierte Forschungs- und Entwicklungsprozesse aus. Sie sind zu einer wichtigen Richtung für die Entwicklung künstlicher Intelligenz geworden und bieten neue Möglichkeiten für die Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz. Dies sind Informationen von China Economic Weekly-Economic Network News
Gegenwärtig zeigt die Entwicklung großformatiger Modelle einen florierenden Trend und verleiht allen Lebensbereichen große Bedeutung, steht jedoch im Industrialisierungsprozess noch vor vielen Herausforderungen. Dabei geht es vor allem darum, wie man Daten aus vertikalen Branchen effizient beschafft und effektiv nutzt
Auf der China International Fair for Trade in Services 2023 bündelte Cloud Measurement Data seine umfangreiche Erfahrung und Technologieakkumulation in den Bereichen intelligentes Fahren, intelligente Finanzen, AIOT, E-Commerce und anderen Bereichen, um die veröffentlichte „KI-basierte Datenlösung“ zu kombinieren Letztes Jahr umfassendes Upgrade, Bereitstellung von KI-Datenlösungen für den gesamten Lebenszyklus großer Modelle in vertikalen Branchen, Bereitstellung wichtiger Unterstützung für die Implementierung großer Modellanwendungen und Unterstützung der qualitativ hochwertigen Entwicklung großer Modelle in der Branche.
Um die „Illusion“ großer Modelle zu knacken, sind qualitativ hochwertige Daten erforderlich
Die Entwicklung großer Modelle ist untrennbar mit der umfassenden Unterstützung von Algorithmen, Rechenleistung und Daten verbunden. In den letzten zwei Jahren verzeichneten große KI-Modelle dank der rasanten Entwicklung der drei Modelle ein explosionsartiges Wachstum. Unter ihnen sind Daten der Schlüssel zur Förderung der qualitativ hochwertigen Entwicklung großer Modelle.
„Das Vortraining großer Modelle stellt besonders hohe Anforderungen an Daten, die im Frühstadium bereinigt, mit Anmerkungen versehen und markiert werden müssen. Das Datentraining in Tausenden von Branchen bringt jedoch auch viele Probleme und Herausforderungen bei der Datenbereitstellung mit sich.“ Wei Zhilin, stellvertretender Generaldirektor der Börse, erwähnte dies in einem Medieninterview.
In letzter Zeit haben große Technologieunternehmen häufig das „Illusions“-Phänomen großer Modelle erwähnt. Die sogenannte „Illusion“ großer Modelle bedeutet, dass der generierte Modelltext falsch, bedeutungslos oder unwirklich ist. Man spricht oft von „schwerwiegendem Unsinn“
Die Entstehung des „Illusions“-Problems hängt mit dem technischen Kernprinzip großer Modelle zusammen, nämlich der Vorhersage der nächsten Marke unter der Transformer-Architektur, also der „Vorhersage des nächsten Zeichens“. Daher ist die Erhöhung der Quantität, Qualität und Vielfalt der Daten von entscheidender Bedeutung für die Verbesserung der Leistung großer Modelle. Immer mehr Menschen in der Branche sind sich einig, dass Daten im Mittelpunkt stehen
Derzeit sind große Modelle immer noch nicht in der Lage, die große Kluft in Bezug auf Rechenleistung und Algorithmen zu vergrößern, was „Daten“ zu einem Schlüsselkampf für Unternehmen macht, um den „Kampf der 100 Modelle“ auszufechten.
Tiefgreifend angepasste Datenlösungen zur Gewinnung hochwertiger KI-Daten
Bei der gerade zu Ende gegangenen Veröffentlichung der Ergebnisse der Service Trade Fair 2023 kündigte Cloud Test Data neu seine KI-Datenlösung an, die darauf abzielt, Unternehmen und Benutzern im Bereich der künstlichen Intelligenz grundlegende Datensätze, Datenanmerkungen und ... Datenmanagement-Toolkette zur weiteren Verbesserung des Algorithmus bereitzustellen Genauigkeit
Berichten zufolge kann diese KI-Datenlösung qualitativ hochwertige und effiziente Daten für den gesamten Lebenszyklus großer Modelle in der Branche bereitstellen, vom kontinuierlichen Vortraining über die Feinabstimmung von Aufgaben, die gemeinsame Bewertung und Prüfung bis hin zur Anwendungsfreigabe, und so vertikal helfen Industrieunternehmen, um große Modelle besser zu implementieren.
Als Datendienstleister mit umfangreichen Möglichkeiten zur Akkumulation von Datensätzen und zur Erfassung von Branchenszenariodaten kann Cloud Measurement Data Kunden aus allen Lebensbereichen maßgeschneiderte Datenerfassungslösungen bieten, die ihnen dabei helfen, hochwertige Szenariodaten zu erhalten.
Bei Feinabstimmungsaufgaben können wir relevante Fähigkeitsunterstützung für textbasierte Aufgabenprojekte wie QA-Anleitung und Eingabeaufforderung sowie multimodale große Modelle basierend auf den Eigenschaften großer Modelle in tatsächlichen Anwendungsszenarien bereitstellen. Nach Abschluss der Feinabstimmung nutzen wir Cloud-Testdaten, die Ansammlung von Experten in vertikalen Bereichen sowie Bewertungssysteme und -dienste, um Unternehmen bei der Bewertung der tatsächlichen Auswirkungen jedes vertikalen Anwendungsbereichs zu unterstützen. Gleichzeitig nutzen wir auch die Datenannotationsplattform mit der integrierten Datenbank als Kern, um die schwierigen Falldaten zur Bereinigung und Annotation neu zu fließen und so eine effizientere Modelloptimierung vorzubereiten
Beim maschinellen Lernen, der Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen Bereichen der künstlichen Intelligenz beziehen sich schwierige Beispieldaten auf Hindernisse, die während des Modelltrainings und -tests schwer zu überwinden sind und besondere Aufmerksamkeit und Lösung erfordern. Zu den häufigsten schwierigen Beispieldaten gehören Rechtschreibfehler, Grammatikfehler, unvollständige oder redundante Informationen, Mehrdeutigkeit und Unschärfe usw.
Derzeit decken die umfassenden Partner von Cloud Measurement Data mehrere Branchen ab, darunter Automobile, Sicherheit, Mobiltelefone, Einrichtungsgegenstände, Finanzen, Bildung, neuer Einzelhandel, Ökosysteme usw. Darunter sind viele Fortune-500-Unternehmen, universitäre Forschungseinrichtungen, Regierungsbehörden, führende KI-Unternehmen und große Internetunternehmen
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEntschlüsseln Sie den „Mythos' großer Modelle und veröffentlichen Sie Cloud-Messdaten mit KI-Lösungen für große Modelldaten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
