大模型具有有效果好、泛化性強、研發流程標準化的特點，成為人工智慧發展的重要方向，為人工智慧的進一步發展帶來全新機會。這是從中國經濟周刊-經濟網訊中獲得的資訊
目前，大型模式的發展呈現出百花齊放的態勢，並且深度賦能各行各業，但在產業化過程中仍面臨許多挑戰。其中，如何有效率地取得和有效使用垂直產業的數據是關鍵
在2023年中國國際服務貿易交易會上,雲測數據結合自身在智能駕駛、智慧金融、AIOT、電商等領域的豐富經驗和技術積累,將去年發布的“AI工程化的數據解決方案」全面升級,面向垂直產業大模型提供全生命週期的AI資料解決方案,為大模型應用落地提供關鍵支撐,助力產業大模型高品質發展。
破解大型模型的「幻覺」需要高品質的數據
大模型的研發離不開演算法、算力和數據的綜合支撐。近兩年,受益於三者的快速發展,AI大模型進入爆發式增長。其中,數據是推動大模型高品質發展的關鍵。
「大模型的預訓練對資料要求特別高,必須在前期進行清洗、標註、標識,但圍繞千行百業的資料訓練,在資料供給方面也呈現出了許多問題和挑戰。」上海數據交易所副總經理韋志林在媒體採訪時提到。
最近，各大科技企業頻繁提及大模型"幻覺"現象。所謂大模型"幻覺"是指生成的模型文本不正確、無意義或不真實，人們常稱之為"一本正經地胡說八道"
「幻覺」問題的出現與大型模型的核心技術原理有關，即Transformer架構下的下一個標記預測，即「預測下一個字元」。因此，提高數據的數量、品質和多樣性對於提升大型模型的效能至關重要。以數據為中心已成為越來越多業內人士的共識
當前,各家大模型在算力和演算法方面尚且無法拉開巨大差距,這讓「數據」成為各家企業殺出「百模大戰」重圍的關鍵之戰。
深層客製化資料解決方案,協助取得高價值AI資料
在剛結束的2023年服貿會成果發布上，雲測數據全新公佈了旗下AI數據解決方案，旨在透過場景化的數據服務行業，為人工智慧企業和用戶提供基礎數據集、數據標註與資料管理工具鏈，進一步提升演算法精準度
據介紹,此AI資料解決方案可為行業大模型提供從持續預訓練、任務微調、評測聯調測試到應用發布,全生命週期的高質高效數據,幫助垂直行業企業更好地落地大模型相關演算法應用。
作為一家擁有豐富資料集累積和麵向產業場景資料擷取能力的資料服務供應商，雲端測試資料能夠為各行各業的客戶提供客製化的資料擷取方案，幫助他們取得具有高價值的場景化數據
在面對微調任務時，我們可以根據大模型在實際應用情境中的特點，提供包括QA-instruct、prompt等文字類任務項目和多模態大模型的相關能力支援。在微調完成後，我們透過雲測資料、垂直領域專家的累積以及評測系統和服務，幫助企業評估各個垂直應用領域的實際效果。同時，我們也透過以整合資料底座為核心的資料標註平台，將難例資料回流進行清洗標註，為更有效率的模型調優做好準備工作
在機器學習、自然語言處理和其他人工智慧領域中，難例資料是指在模型訓練和測試過程中難以克服的障礙，需要特別關注和解決。常見的難例資料包括拼字錯誤、語法錯誤、資訊不完整或冗餘、歧義性和模糊性等
目前，雲測數據的深度合作夥伴涵蓋了多個行業，包括汽車、安防、手機、家居、金融、教育、新零售、生態系統等。其中，涵蓋了許多世界500強企業、大學研究機構、政府機構、頭部AI企業和大型網路企業
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