Déchiffrer le « mythe » des modèles à grande échelle, solution de données de grands modèles d'IA pour l'industrie de la publication de données de mesure dans le cloud

Les grands modèles présentent les caractéristiques d'une bonne efficacité, d'une forte généralisation et de processus de recherche et développement standardisés. Ils sont devenus une direction importante pour le développement de l'intelligence artificielle et offrent de nouvelles opportunités pour le développement ultérieur de l'intelligence artificielle. Il s'agit d'informations obtenues de China Economic Weekly-Economic Network News

À l'heure actuelle, le développement de modèles à grande échelle montre une tendance florissante et responsabilise profondément tous les horizons, mais il reste encore confronté à de nombreux défis dans le processus d'industrialisation. Parmi eux, la clé est de savoir comment obtenir et utiliser efficacement les données des industries verticales

Lors du Salon international du commerce des services de Chine 2023, Cloud Measurement Data a combiné sa riche expérience et son accumulation de technologies dans les domaines de la conduite intelligente, de la finance intelligente, de l'AIOT, du commerce électronique et d'autres domaines pour combiner la « solution de données d'ingénierie IA » publiée l'année dernière Mise à niveau complète, fournissant des solutions de données d'IA sur le cycle de vie complet pour les grands modèles dans les industries verticales, fournissant un support clé pour la mise en œuvre d'applications de grands modèles et aidant au développement de haute qualité de grands modèles dans l'industrie.

Casser « l’illusion » des grands modèles nécessite des données de haute qualité

Le développement de grands modèles est indissociable de la prise en charge globale des algorithmes, de la puissance de calcul et des données. Au cours des deux dernières années, grâce au développement rapide de ces trois modèles, les grands modèles d’IA ont connu une croissance explosive. Parmi elles, les données sont la clé pour promouvoir le développement de haute qualité de grands modèles.

"La pré-formation de grands modèles a des exigences particulièrement élevées en matière de données, qui doivent être nettoyées, annotées et marquées dès le début. Cependant, la formation des données autour de milliers d'industries présente également de nombreux problèmes et défis en termes d'approvisionnement en données." Wei Zhilin, directeur général adjoint de Shanghai Data Exchange, a déclaré dans une interview aux médias.

Récemment, les grandes entreprises technologiques ont fréquemment évoqué le phénomène « d'illusion » des grands modèles. La soi-disant « illusion » des grands modèles signifie que le texte du modèle généré est incorrect, dénué de sens ou irréel. Les gens l'appellent souvent « un non-sens sérieux »

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L'émergence du problème de « l'illusion » est liée au principe technique de base des modèles à grande échelle, c'est-à-dire la prédiction de la prochaine marque sous l'architecture Transformer, c'est-à-dire « prédire le prochain personnage ». Par conséquent, augmenter la quantité, la qualité et la diversité des données est essentiel pour améliorer les performances des grands modèles. Être centré sur les données est devenu le consensus de plus en plus de personnes dans l'industrie

Actuellement, les grands modèles ne parviennent toujours pas à creuser l'énorme écart en termes de puissance de calcul et d'algorithmes, ce qui fait de la "donnée" un combat clé pour les entreprises dans la "Bataille des 100 modèles".

Solutions de données profondément personnalisées pour aider à obtenir des données d'IA de grande valeur

Lors de la publication des résultats du Salon des services 2023 qui vient de se terminer, Cloud Test Data a récemment annoncé sa solution de données d'IA, visant à fournir aux entreprises et aux utilisateurs d'intelligence artificielle des ensembles de données de base, des annotations de données et... Une chaîne d'outils de gestion de données pour améliorer encore l'algorithme. précision

Selon les rapports, cette solution de données d'IA peut fournir des données efficaces et de haute qualité pour tout le cycle de vie des grands modèles de l'industrie, depuis la pré-formation continue, l'ajustement des tâches, l'évaluation et les tests conjoints jusqu'à la publication des applications, aidant ainsi les secteurs verticaux. les entreprises de l'industrie pour mieux mettre en œuvre les grands modèles d'applications d'algorithmes.

En tant que fournisseur de services de données doté de riches capacités d'accumulation d'ensembles de données et de collecte de données de scénarios industriels, Cloud Measurement Data peut fournir aux clients de tous horizons des solutions de collecte de données personnalisées pour les aider à obtenir des données de scénario de grande valeur

Lorsque nous sommes confrontés à des tâches de réglage fin, nous pouvons fournir un support de capacités pertinent pour les projets de tâches basés sur du texte tels que les instructions d'assurance qualité et les grands modèles rapides et multimodaux basés sur les caractéristiques des grands modèles dans des scénarios d'application réels. Une fois le réglage fin terminé, nous utilisons les données de test cloud, l'accumulation d'experts dans les domaines verticaux et les systèmes et services d'évaluation pour aider les entreprises à évaluer les effets réels de chaque domaine d'application vertical. Dans le même temps, nous utilisons également la plate-forme d'annotation de données avec la base de données intégrée comme noyau pour redistribuer les données de cas difficiles à nettoyer et à annoter afin de préparer un réglage plus efficace du modèle

Dans l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et d'autres domaines de l'intelligence artificielle, les exemples de données difficiles font référence à des obstacles difficiles à surmonter lors de la formation et des tests du modèle et nécessitent une attention et une résolution particulières. Les exemples de données difficiles courants incluent les fautes d'orthographe, les erreurs grammaticales, les informations incomplètes ou redondantes, l'ambiguïté et le flou, etc.

Actuellement, les partenaires approfondis de Cloud Measurement Data couvrent plusieurs secteurs, notamment l'automobile, la sécurité, les téléphones mobiles, l'ameublement, la finance, l'éducation, le nouveau commerce de détail, les écosystèmes, etc. Parmi eux, il couvre de nombreuses entreprises Fortune 500, des instituts de recherche universitaires, des agences gouvernementales, des sociétés d'IA de premier plan et de grandes sociétés Internet

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