人工智能領域的關鍵挑戰：高質量的訓練數據處理能力

（原標題：人工智能領域的關鍵挑戰：高質量的訓練數據處理能力）

當前,人工智能已成爲新一輪科技革命和產業變革的重大熱點,以大模型爲代表的通用智能範式正在驅動對模型算法、基礎算力和規模化數據的轉型需求。數據作爲人工智能的核心驅動力之一,它爲模型的訓練、優化、決策和應用提供了基礎。隨着大模型和深度學習的發展,行業對大規模數據的需求也增加,數據質量和處理能力成爲了人工智能領域的關鍵挑戰之一。

在近日舉辦的2024北京AI原生產業創新大會上,北京金控集團董事長、北京國際大數據交易所董事長範文仲在發佈會上發言指出,當前,我國人工智能的發展需要突破兩大瓶頸問題,一是缺乏高質量的訓練數據,二是缺乏滿足智能運算要求的算力。他表示,從數據來看,人工智能大模型的訓練越來越依賴高質量數據集的提供。企業要發展人工智能技術,往往缺乏數量足夠大、合法合規、可用度高、成本適宜的多模態數據集。目前訓練數據集涉及的知識產權合規性問題是一大難點。人工智能模型訓練所用的部分數據,例如書籍、期刊、論文等,可能存在知識產權爭議。範文仲建議政府出臺法規,鼓勵敏感的大模型數據進場交易,使用避風港原則和發展人工智能訓練保險產品,不斷降低人工智能模型訓練的合規風險。

雲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背景,持續爲智能駕駛、智慧城市、智能家居、智慧金融等衆多領域提供高質量數據集、數據採集/數據標註服務、數據標平臺&數據管理工具,實現場景數據專業化、高質量交付,幫助企業更快更好地實現AI應用成功落地。

隨着人工智能技術快速落地發展,數據規模正在不斷提升,強大的模型需要含有大量樣本的數據集作爲基礎,數據的質量、多樣性將對算法模型的成敗產生重大影響,AI數據服務業已經進入了深度定製化階段。

針對行業垂直大模型的特點和應用需求,雲測數據率先推出的面向垂直行業大模型的AI數據解決方案,可以幫助企業快速獲取多樣化訓練數據、高效完成數據標註、建立統一規範的數據管理體系、輸出標準化可直接用於模型訓練的數據集、提供端到端全流程的數據服務等,從而滿足大模型持續迭代的需求,加速模型在實際場景中的落地應用,助力企業在數據層面提升大模型應用的效能,獲得核心競爭力。

目前,雲測數據深度合作伙伴覆蓋了汽車、安防、手機、家居、金融、教育、新零售、生態系統等行業。其中包含衆多世界500強企業、高校科研機構、政府機構、頭部AI企業和大型互聯網企業,涵蓋了計算機視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜等AI主流技術領域。