


„Perspektiven für die globale Transformation der künstlichen Intelligenz: Der Transition Point is Coming (2023)': Hochwertige Daten werden immer knapper
Die rasante Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz hat erhebliche Auswirkungen auf die Produktion und den Lebensstil der menschlichen Gesellschaft. Die Anwendungsszenarien künstlicher Intelligenz werden immer vielfältiger und KI-Technologie wird in vielen Bereichen wie Finanzen, medizinische Versorgung, Fertigung, Transport, Bildung und Sicherheit praktisch eingesetzt. „Perspectives on the Global Transformation of Artificial Intelligence: The Jumping Point is Coming (2023)“ weist darauf hin, dass qualitativ hochwertige Daten immer knapper werden, was die schnelle Entwicklung der Datenintelligenz fördern und den Geschäftswettbewerb um große KI-Modelle verstärken wird immer heftiger. Als „Rohstoff“ für das Modelltraining sind Daten (insbesondere hochwertige Daten) mit einer Mangelkrise konfrontiert
In der von Gartner im Jahr 2022 veröffentlichten Reifekurve der Technologie für künstliche Intelligenz wird „Datenzentrierte KI“ als eine der vier wichtigsten Innovationskategorien für Technologie und Anwendungen der künstlichen Intelligenz aufgeführt, wobei der Schwerpunkt hauptsächlich auf Schulungen liegt. Die Verbesserung des Datensatzes verbessert die Genauigkeit und Robustheit des Modells, wobei das Design, die Verbesserung und die Qualitätsbewertung der Daten im Vordergrund stehen. Darüber hinaus wird in den „Interim Measures for the Management of Generative Artificial Intelligence Services“ auch klar dargelegt, dass wirksame Maßnahmen ergriffen werden müssen, um die Qualität der Trainingsdaten zu verbessern und die Authentizität, Genauigkeit, Objektivität und Vielfalt der Trainingsdaten zu erhöhen.
Das Training großer Modelle erfordert eine große Menge hochwertiger Daten, es gibt jedoch immer noch bestimmte Probleme bei der Datenqualität, einschließlich Datenrauschen, fehlenden Daten, Datenungleichgewicht und anderen Problemen, die den Trainingseffekt und die Genauigkeit großer Modelle beeinträchtigen . Es wird erwartet, dass die wachsende Nachfrage nach qualitativ hochwertigen Daten im Bereich großer Modelle eine umfassende Verbesserung der Daten in den drei Dimensionen großräumiger, multimodaler und hochwertiger sowie datenintelligenzbezogener Technologien erzwingen wird wird voraussichtlich eine sprunghafte Entwicklung einleiten.
Cloud Test Data verfügt über umfangreiche praktische Erfahrung und einen fundierten beruflichen Hintergrund im Bereich der Daten der künstlichen Intelligenz. Seit seiner Gründung basiert Cloud Test Data auf hochwertigen, szenariobasierten KI-Trainingsdatendiensten und bietet weiterhin hochwertige Datensätze, Datenerfassungs-/Datenannotationsdienste für viele Bereiche wie intelligentes Fahren, intelligente Städte, Smart Homes und Smart Finance, Datenstandardplattform und Datenverwaltungstools. Es hat einen One-Stop-Service für die „Erfassung, Standardisierung, Verwaltung und Speicherung“ von KI-Trainingsdaten geschaffen, der die gesamte Kette von „Datenrohstoffen“ bis zu den endgültigen „Datenfertigprodukten“ realisiert und weiterhin Dienstleistungen für Computer Vision bereitstellt , Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Wissens-KI-Mainstream-Technologiefelder wie Karten bieten hochwertige Datenunterstützung. Aufgrund seiner hochwertigen Dienstleistungen und technischen Möglichkeiten haben Cloud-Messdaten in der Branche breite Anerkennung und Lob gefunden.
Angesichts der Datenbedürfnisse und Entwicklungstrends im Zeitalter der künstlichen Intelligenz hat sich Cloud Test Data die technologische Innovation zur Beschleunigung der Branchenentwicklung zur Aufgabe gemacht und nacheinander die „Cloud Test Data Annotation Platform“ und das „AI Data Set Management System“ auf den Markt gebracht „“ und „Vertical Industry Large Model AI Data Solution“ „“ und andere technische Errungenschaften haben Unternehmen dabei geholfen, die Gesamteffizienz des Datentrainings um 200 % und die Annotationsgenauigkeit auf bis zu 99,99 % zu steigern und so die groß angelegte Implementierung von KI-Anwendungen erheblich zu verbessern .
Verfügt über umfangreiche Erfahrung im Bereich der Datenverarbeitung und -analyse und hält sich stets an die höchsten Standards beim Schutz von Benutzerdaten und Privatsphäre. Unser Team aus erstklassigen Sicherheitsexperten gewährleistet die Vertraulichkeit und Integrität der Daten. Gleichzeitig nutzen wir fortschrittliche Verschlüsselungstechnologie und Sicherheitsmaßnahmen, um unbefugten Zugriff und Datenlecks zu verhindern. Unser Ziel ist es, unseren Kunden sichere und zuverlässige Cloud-Testdienste anzubieten. Gleichzeitig werden wir weiterhin hart daran arbeiten, die Datensicherheit und den Schutz personenbezogener Daten zu verbessern, um auf sich ständig ändernde Bedrohungen und Herausforderungen zu reagieren
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Letzte Woche wurde OpenAI inmitten der Welle interner Kündigungen und externer Kritik von internen und externen Problemen geplagt: - Der Verstoß gegen die Schwester der Witwe löste weltweit hitzige Diskussionen aus - Mitarbeiter, die „Overlord-Klauseln“ unterzeichneten, wurden einer nach dem anderen entlarvt – Internetnutzer listeten Ultramans „ Sieben Todsünden“ – Gerüchtebekämpfung: Laut durchgesickerten Informationen und Dokumenten, die Vox erhalten hat, war sich die leitende Führung von OpenAI, darunter Altman, dieser Eigenkapitalrückgewinnungsbestimmungen wohl bewusst und hat ihnen zugestimmt. Darüber hinaus steht OpenAI vor einem ernsten und dringenden Problem – der KI-Sicherheit. Die jüngsten Abgänge von fünf sicherheitsrelevanten Mitarbeitern, darunter zwei der prominentesten Mitarbeiter, und die Auflösung des „Super Alignment“-Teams haben die Sicherheitsprobleme von OpenAI erneut ins Rampenlicht gerückt. Das Fortune-Magazin berichtete, dass OpenA

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
