數據是人工智能技術的基石。無論是機器學習、深度學習還是自然語言處理,都需要大量的數據作為訓練和優(yōu)化的基礎。數據的數量、質量都會直接影響到模型的準確性和性能。此外,數據的多樣性也極大地拓展了人工智能的應用場景,從圖像識別、語音識別到自然語言處理等領域,都有著廣泛的應用。

高質量的數據可以幫助模型更好地理解和識別各種模式和特征。通過提供豐富、準確、多樣化的數據樣本,模型可以學習到更多的細節(jié)和變化,提高其在各種場景下的適用性。

云測數據是高質量、場景化人工智能數據服務的代表,以其領先的技術能力、卓越的服務品質以及豐富的行業(yè)經驗,為人工智能產業(yè)提供專業(yè)、高效、安全的AI數據服務,是人工智能產業(yè)落地進程中的重要力量。云測數據憑借自身在數據采集方面的專業(yè)能力和豐富數據資源,可以高效獲取不同場景(如圖像、視頻、文本等)所需的大規(guī)模多樣化高價值數據,為企業(yè)大模型的訓練提供可靠、豐富的場景AI數據。

此外,以數據為中心的人工智能更加專注于數據的價值。人工智能領域的權威學者吳恩達提出的“以數據為中心的人工智能”(Data-Centric AI),即在模型相 對固定的前提下,通過提升數據的質量和數量來提升整個模型的訓練效果。這種“以數據為中心的人工智能”更加專注于數據的價值,進一步推動AI模型性能突破。

這意味著人們不僅關注數據的數量和質量,還關注如何從數據中提取有價值的信息和知識。云測數據在人工智能數據領域擁有豐富的實踐經驗和深厚的專業(yè)背景。自成立以來,云測數據就以高質量、場景化的AI訓練數據服務為基礎,持續(xù)為智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融等眾多領域提供高質量數據集、數據采集/數據標注服務、數據標平臺&數據管理工具。

例如在面對微調任務會根據大模型落地場景特點,云測數據提供包含QA-instruct、prompt等文本類任務項目和多模態(tài)大模型的相關能力支持。在完成微調后,云測數據通過垂直領域的人員和專家積累+評測體系和服務,幫助企業(yè)對各個垂直應用落地領域進行評估。并通過以集成數據底座為核心的數據標注平臺,將難例數據回流完成清洗標注,為更有效率的模型調優(yōu)做準備,并實現標注精準度最高可達99.99%的高質量交付,助力企業(yè)在數據層面進一步提升大模型性能,獲得核心競爭力。

同時,人工智能技術的發(fā)展也促進了數據的價值最大化。通過先進的算法和模型,人工智能技術能夠對數據進行深度挖掘和分析,發(fā)現隱藏在其中的規(guī)律和趨勢。這不僅能夠幫助我們更好地理解數據,還能為各種應用場景提供有價值的見解和決策支持。