近年來，大規模預訓練模型作為人工智慧取得突破性進展的重要推動力之一，加速了人工智慧工程化和普及化的發展進程，有望成為新一代智慧技術的基石。人工智慧大模型的突破源自於高品質資料的不斷發展，提升高品質資料供給能力是推動通用人工智慧大模型領域創新的關鍵
在2020年的一項重要研究中發現，模型的效果與其參數、資料和計算量之間存在冪律發展規律，即「Scaling Laws」。模型的參數、資料和計算量呈指數級增加，而模型在測試集上的損失則呈指數級下降，表示模型的表現越好
換句話說，在計算量固定且參數規模較小的情況下，增加模型參數數量對模型表現的影響遠超過資料量和訓練次數的貢獻
因此，業界普遍認識到，模型的性能與其參數和容量成正比，即模型的參數和容量越多，性能越好
根據AI產業鏈的發展與未來趨勢，中國AI數據服務產業的市場規模正逐漸增加。隨著對訓練資料需求類型的增加和對服務標準要求的提高，產業鏈的專業化分工變得更加明確
賈宇航在青年先鋒論壇活動上強調，AI數據的品質是人工智慧的關鍵因素，它直接影響著大模型的最終結果。資料的數量和品質越高，模型的訓練和效能最佳化就越充分，效能也就越好。因此，高品質的AI數據將為人工智慧應用提供更強大的服務能力
賈宇航表示，雲測數據在面向大模型高品質數據需求方面有許多優勢。他們將數據品質作為AI數據服務的核心，不僅專注於技術研發優化，還擴展到人才培養和產品服務等方面，為企業提供高品質的場景化AI數據服務。在業務層面，他們透過資料收集、資料清洗和資料標註等方式為企業引入AI資料處理，並提供標準API介面來支援資料的匯入和匯出，以及已有演算法的預標註功能。他們可以提供多項AI數據產品應用和AI數據服務，並與任何企業的數據庫進行對接，快速積累從原始數據到標註數據的過程，加速AI模型的開發進程
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