为支撑加快推进新型工业化,发展新质生产力,探索数据要素与智能算力网络协同发展路径,促进数字技术与实体经济深度融合,中国信息通信研究院作为新型基础设施建设者,科技创新的领军者,在2024星火生态大会期间,举办了“数据要素及智能算力网络创新专题研讨会”。研讨会聚焦数据要素流通、算力网络优化及人工智能创新应用等热点主题,探索数据、算力、人工智能融合发展路径,进一步推进数据流通网络和智能算力基础设施建设,促进人工智能与行业深度融合。
作为人工智能的基石,数据的重要性不言而喻。随着大模型时代的到来,正加速推动人工智能开发从以模型为中心朝着以数据为中心的方向转变。而不断增长的场景化人工智能应用向数据提出了更高的需求,呈现出新的发展趋势。
云测数据总经理贾宇航在数据要素及智能算力网络创新专题研讨会上,进行了“人工智能数据行业趋势展望与技术实践”的分享,其对于人工智能数据行业趋势有三大展望,一是大模型进一步推动行业发展,应用数据行业化;二是技术迭代将对数据标注重新定义;三是数据工具也促进AI进一步工程化迭代。
OpenAI发布ChatGPT为大模型发展按下了加速键,各个行业、领域相继发布相关大模型解决方案。大模型技术成果不断涌现的当下,也面临训练成本高、应用场景单一、缺乏高质量细分领域数据等难题。云测数据针对大模型场景化落地的特点,率先推出了面向垂直行业的大模型数据解决方案,以全新升级的数据服务体系为大模型提供可靠支撑,助推我国大模型能力实现全面升级。
云测数据垂直行业大模型AI数据解决方案可以帮助企业快速获取多样化训练数据、高效完成数据标注、建立统一规范的数据管理体系、输出标准化可直接用于模型训练的数据集、提供端到端全流程的数据服务等,从而满足大模型持续迭代的需求,加速模型在实际场景中的落地应用。
对于如何充分发挥AI数据对人工智能产业落地的价值,贾宇航认为,一是加强场景化数据的能力,换言之就是为人工智能细分场景的落地,提供更加垂直且丰富的数据,满足其长尾场景的需求;二是提升数据标注的准确性,从工具、规则、流程的开发制定,到标注人员的素质培养,从细节提升数据标注准确性;三是充分发挥“底层技术+服务能力”的力量,具备更深刻的行业领域知识、更懂场景、更懂技术、更具行业前瞻性。
在贾宇航看来,未来,数据标注也会和人工智能技术一样,逐渐深入到各个行业及场景当中,呈现细分化、专业化。在这一过程中,对技术迭代将提出更高要求,不仅数据处理要做到足够专业,对行业特征和企业需求也要有深入了解,数据工具也将促进AI进一步工程化迭代。
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