人工智慧技術的快速發展對人類社會的生產和生活方式產生了重大影響。人工智慧的應用場景日益豐富，AI技術已經在金融、醫療、製造、交通、教育、安防等多個領域中得到了實際應用。 《人工智慧全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）》指出，高品質的資料變得越來越稀缺，這將推動資料智慧的快速發展，圍繞AI大模型的商業競爭也越來越激烈。作為模型訓練的“原料”，數據（尤其是高品質的數據）正面臨短缺的危機
在Gartner2022年發布的人工智慧技術成熟度曲線中,「以資料為中心的人工智慧」(Data-centric AI)被列為人工智慧技術和應用的四大創新類別之一,主要聚焦通過訓練資料集的改進提升模型的準確性和穩健性,其中資料的設計、改進和品質評估是關鍵。此外,《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》中也明確提出需要採取有效措施提高訓練資料品質,增強訓練資料的真實性、準確性、客觀性、多樣性。
大模型的訓練需要大量的高品質資料,但是目前在資料品質方面還存在一定的問題,包括資料雜訊、資料缺失、資料不平衡等問題,均會影響大模型的訓練效果和準確性。預計大模型領域不斷進發的高品質資料需求,將倒逼資料在大規模、多模態、高品質三大維度上的全面提升,資料智慧相關技術可望迎來跨越式發展。
雲測數據在人工智慧資料領域擁有豐富的實務經驗和深厚的專業背景。自成立以來,雲測資料就以高品質、場景化的AI訓練資料服務為基礎,持續為智慧駕駛、智慧城市、智慧家庭、智慧金融等眾多領域提供高品質資料集、資料擷取/資料標註服務、數據標平台&數據管理工具。形成了AI訓練資料的「採、標、管、存」一站式服務, 實現了「資料原料」到最後的「資料成品」全鏈條打通,持續為電腦視覺、語音辨識、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術領域提供高價值資料支援。憑藉優質的服務和技術能力,雲測數據在業界獲得了廣泛的認可和好評。
針對人工智慧時代數據需求與發展趨勢,雲測數據以技術創新加速產業發展為己任,先後推出「雲測數據標註平台」、「AI數據集管理系統」、「垂直產業大模型AI數據解決方案」等技術成果,助力企業資料訓練綜合效率提升200%、標註精準度最高達99.99%,顯著提升Al應用的規模化落地效果。
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