云测数据：高质量数据为人工智能发展持续注入动能

作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,高质量AI数据正为人工智能发展持续注入动能。据德勤Deloitte预测,人工智能基础数据服务市场受人工智能核心产业发展带动仍将保持高速增长,2027年市场规模有望达到130-160亿元。

人工智能基础数据服务助力AI训练与调优,数据治理在AI应用落地实施中花费90%以上的精力,如何保证AI数据的高质量要求,是AI相关企业持续关注的方向。云测数据总经理贾宇航提到,AI应用场景比以往明显更加广泛,随之而来对数据标注精度、交付效率、知识经验的要求越来越高,AI产业对数据的拓展性需求和前瞻性需求将快速增长。

根据IDC研究显示,中国数据量规模将从2022的23.88ZB增长至2027年的76.6ZB,复合年均增长速度(CAGR)达到26.3%,为全球第一,为大模型的持续优化提供了海量的数据来源。另据相关数据显示,截至4月底,国内共推出305个大模型;10亿参数规模以上的大模型数量已超100个。

虽然大模型发展如火如荼,但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。麻省理工学院等高校研究人员预测,到2026年之前,机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。

什么是高质量语料?相关专家表示,高质量语料应具备多样性、大规模、合法性、真实性、连贯性、无偏见和无害,且相关特征呈现进阶式分布。

实际上,高质量语料数据与普通质量数据的区别主要体现在准确性、完整性、代表性、一致性和数据丰富性等关键方面。优质的数据不仅需要具备足够的量,更需要具备多样性、代表性及少量的噪声,这些特点能够确保模型具备良好的泛化能力,即在未见过的数据上,也能表现出良好的预测或决策能力。

如何打造高质量的语料数据?对于AI训练数据头部服务商云测数据来说,其作为人工智能产业发展的重要参与者和建设者,一直都在深耕高质量、场景化AI训练数据,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、数据标注平台&数据管理工具等,全方位支持文本、语音、图像、视频等各类型数据的处理。

针对人工智能时代数据需求和发展趋势,云测数据针对性打造场景化、平台化的AI训练数据服务,先后推出“云测数据标注平台”、“AI数据集管理系统”等技术成果。通过结构创新、智能化、工程化、标准化的标注平台产品赋能AI训练数据行业,极大地加速了人工智能相关应用的落地迭代周期,助力企业AI数据训练综合效率提升200%、标注精准度最高达99.99%。其源源不断产出的高质量、场景化的AI数据,促使着人工智能产业加速发展,显著提升了Al应用的规模化落地效果。

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