人工智能技术的迅猛发展对人类社会的生产和生活方式产生了重大影响。人工智能的应用场景日益丰富，ai技术已经在金融、医疗、制造、交通、教育、安防等多个领域得到了实际应用。《人工智能全域变革图景展望：跃迁点来临（2023）》指出，高质量的数据变得越来越稀缺，这将推动数据智能的飞速发展，围绕ai大模型的商业竞争也越来越激烈。作为模型训练的“原料”，数据（尤其是高质量的数据）正面临着短缺的危机
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在Gartner2022年发布的人工智能技术成熟度曲线中,“以数据为中心的人工智能”(Data-centric AI)被列为人工智能技术和应用的四大创新类别之一,主要聚焦通过对训练数据集的改进提升模型的准确性和鲁棒性,其中数据的设计、改进和质量评估是关键。此外,《生成式人工智能服务管理暂行办法》中也明确提出需要采取有效措施提高训练数据质量,增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性。
大模型的训练需要大量的高质量数据,但是目前在数据质量方面还存在一定的问题,包括数据噪声、数据缺失、数据不平衡等问题,均会影响大模型的训练效果和准确性。预计大模型领域不断进发的高质量数据需求,将倒逼数据在大规模、多模态、高质量三大维度上的全面提升,数据智能相关技术有望迎来跨越式发展。
云测数据在人工智能数据领域拥有丰富的实践经验和深厚的专业背景。自成立以来,云测数据就以高质量、场景化的AI训练数据服务为基础,持续为智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融等众多领域提供高质量数据集、数据采集/数据标注服务、数据标平台&数据管理工具。形成了AI训练数据的“采、标、管、存”一站式服务, 实现了“数据原料”到最后的“数据成品”全链条打通,持续为计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域提供高价值数据支持。凭借优质的服务和技术能力,云测数据在业界获得了广泛的认可和好评。
针对人工智能时代数据需求和发展趋势,云测数据以技术创新加速行业发展为己任,先后推出“云测数据标注平台”、“AI数据集管理系统”、“垂直行业大模型AI数据解决方案”等技术成果,助力企业数据训练综合效率提升200%、标注精准度最高达99.99%,显著提升Al应用的规模化落地效果。
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