随着人工智能技术的飞速发展,大模型已在等多个领域展现出强大的潜力,大模型的百花齐放也标志着AI技术进入了一个全新的发展阶段。其中,更庞大的数据量与更高的数据质量能推动大模型有更好的训练与应用效果,已经成为行业共识。然而,随着大模型创新对数据需求越来越复杂,如何进一步满足垂直行业大模型的丰富且高质量的数据需求,成为当下进程所面临的挑战。
在此背景下,专业的AI训练数据服务厂商+领先的AI训练数据处理工具对于大模型的发展价值就会更为明显。以AI数据服务商云测数据为例,其通过高质量、场景化的AI训练数据服务,为人工智能提供全方位的数据处理支持,包括通用数据集、数据处理工具、数据采集标注等全链条服务。其经过数年的探索实践,为大模型产业化落地中的高质量数据服务提供了可借鉴的解决方案。
云测数据总经理贾宇航表示,云测数据一直将数据质量作为AI数据服务的发展核心,不仅聚焦于技术研发优化,更是延伸至人才培养、产品服务等环节,为企业提供高质量的场景化的AI数据服务。业务层面通过数据采集、数据清洗、数据标注等方式为企业引入AI数据处理,以标准API接口支持数据导入和导出、支持已有算法预标注功能,可以提供多项AI数据产品应用和AI数据服务,跟企业的数据库打通,完成原始数据到标注数据的快速积累,加速AI模型的开发进程。
据了解,云测数据的技术处于行业领先优势,特别是在AI数据数据处理工具等方面取得了重大突破,先后推出“云测数据标注平台”、“AI数据集管理系统”等技术成果,为AI相关企业提供处理大规模感知数据的能力,持续为计算机视觉、语音识别、自然语言处理等AI主流技术领域提供高价值数据支持,助力企业AI数据训练综合效率提升200%、标注精准度最高达99.99%,为助力大模型适应新场景、新技术变革以及快速商业化应用,显著提升Al应用的规模化落地提供了强大的支撑力。
