隨著5G、邊緣計(jì)算等新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)加速,以及自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療、智能制造等領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿膹V泛應(yīng)用需求,大模型作為當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵方向,正在引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革和產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

與此同時(shí),大模型也面臨訓(xùn)練成本高、應(yīng)用場(chǎng)景單一、缺乏高質(zhì)量細(xì)分領(lǐng)域數(shù)據(jù)等難題。其中,如何針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景獲取足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和優(yōu)化,是推動(dòng)大模型落地應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)。為此,海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取和處理能力,將直接影響一個(gè)機(jī)構(gòu)在大模型技術(shù)上的競(jìng)爭(zhēng)力。

為助力企業(yè)應(yīng)對(duì)大模型在數(shù)據(jù)方面的挑戰(zhàn),解決數(shù)據(jù)不足、數(shù)據(jù)質(zhì)量無(wú)法保證、數(shù)據(jù)管理難等痛點(diǎn),基于多年積累的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前瞻性判斷,云測(cè)數(shù)據(jù)在去年已推出面向AI工程化應(yīng)用的數(shù)據(jù)解決方案,有效解決了工程化應(yīng)用中算法迭代、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)等難題。在此基礎(chǔ)上,云測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)一步針對(duì)大模型的特點(diǎn)和應(yīng)用需求,正式推出面向垂直行業(yè)大模型的AI數(shù)據(jù)解決方案,以提供覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的服務(wù)。

云測(cè)數(shù)據(jù)垂直行業(yè)大模型AI數(shù)據(jù)解決方案可以幫助企業(yè)快速獲取多樣化訓(xùn)練數(shù)據(jù)、高效完成數(shù)據(jù)標(biāo)注、建立統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)管理體系、輸出標(biāo)準(zhǔn)化可直接用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集、提供端到端全流程的數(shù)據(jù)服務(wù)等,從而滿足大模型持續(xù)迭代的需求,加速模型在實(shí)際場(chǎng)景中的落地應(yīng)用。

具體來(lái)說(shuō),云測(cè)數(shù)據(jù)憑借自身在數(shù)據(jù)采集方面的專(zhuān)業(yè)能力和豐富數(shù)據(jù)資源,可以高效獲取不同場(chǎng)景(如圖像、視頻、文本等)所需的大規(guī)模多樣化高價(jià)值數(shù)據(jù),為企業(yè)大模型的訓(xùn)練提供可靠的場(chǎng)景數(shù)據(jù)源。同時(shí)在面對(duì)微調(diào)任務(wù)會(huì)根據(jù)大模型落地場(chǎng)景特點(diǎn),提供包含QA-instruct、prompt等文本類(lèi)任務(wù)項(xiàng)目和多模態(tài)大模型的相關(guān)能力支持。在完成微調(diào)后,云測(cè)數(shù)據(jù)通過(guò)垂直領(lǐng)域的人員和專(zhuān)家積累+評(píng)測(cè)體系和服務(wù),幫助企業(yè)對(duì)各個(gè)垂直應(yīng)用落地領(lǐng)域進(jìn)行評(píng)估。并通過(guò)以集成數(shù)據(jù)底座為核心的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái),將難例數(shù)據(jù)回流完成清洗標(biāo)注,為更有效率的模型調(diào)優(yōu)做準(zhǔn)備,并實(shí)現(xiàn)標(biāo)注精準(zhǔn)度最高可達(dá)99.99%的高質(zhì)量交付,助力企業(yè)在數(shù)據(jù)層面提升大模型應(yīng)用的效能,獲得核心競(jìng)爭(zhēng)力。

多年來(lái),云測(cè)數(shù)據(jù)始終致力于用技術(shù)創(chuàng)新和服務(wù)賦能推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,也在多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行了積極探索和標(biāo)準(zhǔn)制定,以引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革。

2020年,云測(cè)數(shù)據(jù)在中國(guó)國(guó)際服務(wù)貿(mào)易交易會(huì)上發(fā)布“無(wú)數(shù)據(jù)不AI云測(cè)數(shù)據(jù)服務(wù)成果”,項(xiàng)目最高交付精準(zhǔn)度達(dá)99.99%,成為行業(yè)新的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。隨后,云測(cè)數(shù)據(jù)又推出面向AI工程化新一代數(shù)據(jù)解決方案,有助提升數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)效率,加速模型開(kāi)發(fā)。在自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)服務(wù)方面,云測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建了端到端的一站式解決方案,顯著縮短了數(shù)據(jù)采集周期,提升數(shù)據(jù)標(biāo)注效率,助力行業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效。在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方面,云測(cè)數(shù)據(jù)參與編制了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注要求及方法》等標(biāo)準(zhǔn),有助規(guī)范不同場(chǎng)景數(shù)據(jù)的標(biāo)注方法和內(nèi)容。

在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革中,大模型作為重要的技術(shù)方向,也面臨訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足、應(yīng)用場(chǎng)景有限等難題亟待解決。云測(cè)數(shù)據(jù)此次推出的面向垂直行業(yè)大模型數(shù)據(jù)解決方案,可為行業(yè)大模型的應(yīng)用提供關(guān)鍵支撐。相信在云測(cè)數(shù)據(jù)以及業(yè)內(nèi)更多企業(yè)的共同努力下,我國(guó)大模型訓(xùn)練效果與商業(yè)化水平都將得到大幅提升,真正實(shí)現(xiàn)從概念到落地的產(chǎn)業(yè)化飛躍。

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