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« Perspectives de transformation mondiale de l'intelligence artificielle : le point de saut arrive (2023) » : les données de haute qualité se font de plus en plus rares
« Perspectives de transformation mondiale de l'intelligence artificielle : le point de saut arrive (2023) » : les données de haute qualité se font de plus en plus rares
Le développement rapide de la technologie de l’intelligence artificielle a eu un impact significatif sur la production et le mode de vie de la société humaine. Les scénarios d'application de l'intelligence artificielle sont de plus en plus riches et la technologie de l'IA a été appliquée dans de nombreux domaines tels que la finance, les soins médicaux, la fabrication, les transports, l'éducation et la sécurité. « Perspectives sur la transformation mondiale de l'intelligence artificielle : le point de saut arrive (2023) » souligne que les données de haute qualité deviennent de plus en plus rares, ce qui favorisera le développement rapide de l'intelligence des données, et la concurrence commerciale autour des grands modèles d'IA deviendra de plus en plus féroce. En tant que « matière première » pour la formation des modèles, les données (en particulier les données de haute qualité) sont confrontées à une crise de pénurie
Dans la courbe de maturité de la technologie de l'intelligence artificielle publiée par Gartner en 2022, « l'IA centrée sur les données » est répertoriée comme l'une des quatre principales catégories d'innovation de la technologie et des applications de l'intelligence artificielle, principalement axée sur la formation. L'amélioration de l'ensemble des données améliore la précision et la robustesse du modèle, parmi lesquelles la conception, l'amélioration et l'évaluation de la qualité des données sont la clé. En outre, les « Mesures provisoires pour la gestion des services d'intelligence artificielle générative » indiquent également clairement que des mesures efficaces doivent être prises pour améliorer la qualité des données de formation et renforcer l'authenticité, l'exactitude, l'objectivité et la diversité des données de formation.
La formation de grands modèles nécessite une grande quantité de données de haute qualité, mais il existe encore certains problèmes de qualité des données, notamment le bruit des données, les données manquantes, le déséquilibre des données et d'autres problèmes, qui affecteront l'effet de formation et la précision des grands modèles. . On s'attend à ce que la demande croissante de données de haute qualité dans le domaine des grands modèles oblige à une amélioration globale des données dans les trois dimensions à grande échelle, multimodales et de haute qualité, et que les technologies liées à l'intelligence des données soient devrait inaugurer un développement rapide.
Cloud Test Data possède une riche expérience pratique et une profonde expérience professionnelle dans le domaine des données d'intelligence artificielle. Depuis sa création, Cloud Test Data s'appuie sur des services de données de formation d'IA de haute qualité basés sur des scénarios et continue de fournir des ensembles de données de haute qualité, des services de collecte/annotation de données pour de nombreux domaines tels que la conduite intelligente, les villes intelligentes, maisons intelligentes et finance intelligente, plate-forme standard de données et outils de gestion de données. Elle a formé un service unique « d'acquisition, de normalisation, de gestion et de stockage » des données de formation en IA, réalisant toute la chaîne depuis les « matières premières des données » jusqu'aux « produits finis des données » et continue de fournir des services de vision par ordinateur. , la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et les domaines technologiques traditionnels de l'IA tels que Maps fournissent un support de données de grande valeur. Grâce à leurs services et capacités techniques de haute qualité, les données de mesure du cloud ont acquis une large reconnaissance et des éloges dans l'industrie.
Compte tenu des besoins en données et des tendances de développement à l'ère de l'intelligence artificielle, Cloud Test Data a pour mission l'innovation technologique pour accélérer le développement de l'industrie et a successivement lancé la « Cloud Test Data Annotation Platform », le « AI Data Set Management System ». ", et "Vertical Industry Large Model AI Data Solution" "" et d'autres réalisations techniques ont aidé les entreprises à augmenter l'efficacité globale de la formation des données de 200 % et la précision des annotations jusqu'à 99,99 %, améliorant considérablement la mise en œuvre à grande échelle des applications Al. .
Possède une vaste expérience dans le domaine du traitement et de l'analyse des données et adhère toujours aux normes les plus élevées en matière de protection des données des utilisateurs et de la vie privée. Notre équipe d’experts en sécurité de classe mondiale garantit la confidentialité et l’intégrité des données. Dans le même temps, nous utilisons une technologie de cryptage avancée et des mesures de sécurité pour empêcher les accès non autorisés et les fuites de données. Notre objectif est de fournir aux clients des services de test cloud sûrs et fiables. Dans le même temps, nous continuerons à travailler dur pour améliorer les capacités de sécurité des données et de protection des informations personnelles afin de répondre aux menaces et aux défis en constante évolution.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les startups d'IA ont collectivement transféré leurs emplois vers OpenAI, et l'équipe de sécurité s'est regroupée après le départ d'Ilya !
Jun 08, 2024 pm 01:00 PM
" sept péchés capitaux" » Dissiper les rumeurs : selon des informations divulguées et des documents obtenus par Vox, la haute direction d'OpenAI, y compris Altman, était bien au courant de ces dispositions de récupération de capitaux propres et les a approuvées. De plus, OpenAI est confronté à un problème grave et urgent : la sécurité de l’IA. Les récents départs de cinq employés liés à la sécurité, dont deux de ses employés les plus en vue, et la dissolution de l'équipe « Super Alignment » ont une nouvelle fois mis les enjeux de sécurité d'OpenAI sur le devant de la scène. Le magazine Fortune a rapporté qu'OpenA
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
