지능형 데이터 주석 솔루션: 대형 모델 시대를 맞이하는 크라우드소싱 플랫폼
5월 26일, NetEase Fuxi Youling 크라우드소싱 플랫폼이 중국 국제 빅 데이터 산업 박람회에서 첫선을 보였습니다. 이 플랫폼은 NetEase Fuxi가 자체 연구 개발을 기반으로 개발한 인간-컴퓨터 협업 온라인 작업 플랫폼으로, 현재 실시간 인간-컴퓨터 상호 작용 주석을 지원하는 시장에서 유일한 크라우드소싱 플랫폼입니다. Fuxi Youling 크라우드소싱 플랫폼의 목표는 각계각층의 노동력 부족 문제를 해결하고 사회 전체에 보다 편리하고 흥미로운 온라인 취업 기회를 제공하는 것입니다. 기업 고객은 이 플랫폼을 통해 신속하게 작업을 모델링하고 게시할 수 있으며, 각 공연 사용자는 시간과 지역의 제한 없이 자유롭게 작업을 받을 수 있습니다. 이러한 방식으로 Fuxi Youling 크라우드소싱 플랫폼은 기업과 개인에게 보다 효율적이고 유연한 작업 모델을 제공합니다.

오늘날의 시대, 인공지능 기술은 인간이 살고 일하는 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. 대형 언어 모델, 다중 모드 대형 모델 등 인공 지능 기술의 급속한 발전으로 데이터 주석 분야는 활발한 발전의 새로운 시대를 열었습니다. 다양한 분야에서 대량의 데이터가 끊임없이 등장하고 있습니다. 그러나 이 흥미로운 시대에는 수요 측과 제공자 측 모두 큰 도전에 직면해 있습니다. 그들은 고품질의 저비용 데이터 지원을 제공할 수 있는 효율적인 방법을 찾아야 합니다. 이는 인공지능 기술의 정확성과 실용성뿐만 아니라 산업 전체의 발전 전망과도 관련이 있다. 따라서 데이터 주석 산업은 인공 지능 기술의 요구를 충족하고 산업의 지속 가능한 발전을 촉진하기 위해 지속적인 혁신과 개선이 필요합니다.
빅데이터 시대의 흐름에 적응하기 위해 많은 인공지능 기업에서는 데이터 트레이너를 위한 교육 및 관리 시스템을 구축하기 시작했으며 지속적인 기술 혁신과 데이터 품질 개선을 진행하고 있습니다. 그러나 인건비가 상승함에 따라 점점 더 많은 조직이 데이터에 주석을 추가하는 보다 효율적이고 비용 효과적인 방법을 찾고 있습니다. NetEase Fuxi Youling 크라우드소싱 플랫폼은 HITL(Human-in-the-Loop) 아이디어를 기반으로 탄생했습니다.
인간-기계 협업이라는 아이디어는 데이터 주석 산업에 새로운 활력을 불어넣습니다
이 데이터 엑스포에서 Fuxi Youling 크라우드소싱 플랫폼은 고유한 기능과 장점을 시연했습니다. 기계 학습의 컴퓨팅 능력이 결합되어 고품질 데이터 주석을 달성합니다. 상세하고 엄격한 주석 처리와 과학적인 채점 시스템을 통해 플랫폼은 데이터의 정확성과 신뢰성을 유지합니다. 동시에 Fuxi Youling은 비용 절감, 주석 주기 단축, 데이터 품질 보장 등 일련의 최첨단 기술 조치를 채택하여 효율성과 효율성을 향상시켰습니다.

데이터 폐쇄 루프
주석자가 데이터 주석을 완료한 후 플랫폼은 실시간 리플로우 모델 교육을 지원합니다. 작업 발행자는 모델 교육 전후의 효과 비교를 평가하고 최적화 및 개선을 느낄 수 있습니다. 데이터 주석 결과에 따라 모델을 업데이트하고 자동으로 모델을 업데이트합니다. 업데이트된 모델은 후속 데이터 주석 작업을 지원하고 데이터 주석의 품질과 효율성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
전체 데이터 검사
플랫폼은 모든 작업 데이터의 자동 품질 검사를 지원합니다. 작업 발행자는 품질 검사 프로세스를 유연하게 구성하여 작업 수준과 사용자 초상화를 수행하고 작업을 수행합니다. 품질검사와 모델도입을 동시에 진행하여 품질관리에 AI와 인간의 참여를 동시에 실현하여 궁극적으로 정확도 높은 업무전달을 달성합니다.
사용자 초상화
플랫폼에는 사용자의 과거 작업 성과를 기반으로 사용자의 개인 레이블 데이터와 결합된 완전한 사용자 초상화 및 작업 일치 메커니즘이 있어 다양한 작업 유형의 다양한 요구 사항을 충족하고 할당할 수 있습니다. 최고의 사람들이 데이터 주석 작업의 품질, 효율성 및 비용 요구 사항을 충족하기 위해 이 작업을 수행할 수 있습니다.
Swarm Intelligence
플랫폼은 사용자 초상화를 기반으로 다양한 주석자를 찾고, 중복된 주석 형식을 도입하고, 이들이 주석 결정에 공동으로 참여하고 간격 추정 및 참값 추론과 같은 알고리즘 방법을 통해 최종 주석을 얻을 수 있도록 합니다. . 최종 결과의 객관성과 정확성을 보장합니다.

플랫폼 담당자에 따르면 현재 플랫폼은 주로 AIGC 등 인공지능 기술을 통해 텍스트, 그림, 음성 등 멀티모달 데이터를 수집하고 라벨링하는 인지 작업 콘텐츠에 중점을 두고 있다. ; 5G 등 통신의 발달로 기술이 널리 적용되면서 향후에는 디지털 트윈 기술을 기반으로 오프라인 업무가 디지털화되고 온라인으로 전환되는 등 더 많은 의사결정 업무를 플랫폼이 담당하게 될 것입니다. 디지털 트윈 환경에서 작업을 게임화하고 즐겁게 일하세요.
NetEase Fuxi Youling 플랫폼은 AI 기술과 수동 주석을 사용하여 데이터 주석의 품질과 정확성을 보장하고 데이터 주석 효율성을 향상시킵니다. 기업에 안정적이고 효율적인 데이터 서비스를 제공할 뿐만 아니라 AI 기술의 활발한 발전에도 기여합니다.
Youling 크라우드소싱 플랫폼은 AI 기술 번영을 돕습니다.
전시회와 동시에 NetEase Fuxi Lab의 Wu Runze 박사는 "NetEase Fuxi 데이터 크라우드소싱 역량 강화 대형 모델 응용 프로그램 실습"이라는 주제로 공유했습니다.

Wu 박사는 다음과 같이 말했습니다: NetEase Fuxi는 2019년부터 대규모 모델 기술에 깊이 관여해 왔으며 텍스트 사전 훈련과 다중 모드 사전 훈련을 주요 진입점으로 삼고 데이터 크라우드소싱 플랫폼을 사용하여 고품질 데이터를 제공했습니다. 피드백 폐쇄 루프, 통합 표현 구축을 극복하고 분산 개체 저장 및 대규모 벡터 엔진과 같은 핵심 기술 과제에 대해 저장성 "개척 프로젝트"로 선정되어 자금 조달에 대한 공식 인정을 받았습니다. Danqingyue Art Platform 및 Game Intelligent NPC를 포함한 게임 분야의 주요 수직 제품.
현재 Fuxi Youling 크라우드소싱 플랫폼은 NetEase 그룹 내의 다양한 제품과 시나리오에 적용되었습니다. "Backwater Cold" 모바일 게임의 오픈 월드에서는 섬세한 감정, 즉각 반응하는 반응, 실제적인 움직임 및 풍부한 경험을 가진 사람들이 있습니다. 표현 지능형 NPC는 플레이어들에게 깊은 사랑을 받고 있습니다. 스마트 NPC를 지원하려면 엄청난 양의 고품질 인간 피드백 데이터가 필요합니다.
NetEase Fuxi Youling Crowdsourcing은 게임 내 지능형 NPC 모델에 대한 음성 수집, 텍스트 주석, 감정 판단, 이미지 주석 및 기타 데이터 서비스와 관련된 다중 데이터 서비스를 제공하고 궁극적으로 다음과 같은 다차원 지능 생성을 지원합니다. 문자, 음성, 표정 등 게임 NPC. 이는 대규모 컴퓨팅 파워 데이터와 사전 훈련 모델의 폐쇄 루프 문제를 해결하기 위해 NetEase가 게임 엔진 및 AI 분야에서 축적한 심층 통합입니다.
현재 NetEase Fuxi Youling 크라우드소싱 플랫폼은 수억 개의 데이터를 처리하면서 게임 AI의 성능을 보장하는 동시에 게임 플레이어로부터 피드백을 보다 효율적으로 수집하고 AI 성능을 더욱 향상시켜 더 많은 애플리케이션에 기술을 적용할 수 있습니다. 메타씬에서. 개방성, 협력, 상생이라는 개념을 바탕으로 NetEase Fuxi는 업계 체인의 업스트림 및 다운스트림 파트너를 초대하여 AI+ 디지털화의 새로운 시대를 공동으로 만들 것입니다.
위 내용은 지능형 데이터 주석 솔루션: 대형 모델 시대를 맞이하는 크라우드소싱 플랫폼의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
