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數(shù)據集 關鍵字列表
企業(yè)AI:如何構建AI數(shù)據集

企業(yè)AI:如何構建AI數(shù)據集

首先考慮企業(yè)已經擁有的、或者可以使用的、符合要求的數(shù)據和數(shù)據集。接下來,你需要決策點透明度,以及信號值來評估可用性、可行性和業(yè)務效果等因素,或者潛在表現(xiàn)與競爭對手相比的數(shù)據等。

微軟用AI Agent生成2500萬對高質量數(shù)據,極大提升大模型性能!

微軟用AI Agent生成2500萬對高質量數(shù)據,極大提升大模型性能!

為了解決訓練數(shù)據短缺和質量差的難題,微軟研究院發(fā)布了一個專門用于生成高質量合成數(shù)據的的AI Agent——Agent Instruct。

商湯、清華、復旦等開源百億級多模態(tài)數(shù)據集,可訓練類GPT-4o模型

商湯、清華、復旦等開源百億級多模態(tài)數(shù)據集,可訓練類GPT-4o模型

商湯科技等機構聯(lián)合開源了百億級圖文交錯數(shù)據集OmniCorpus,規(guī)模是現(xiàn)有數(shù)據集的15倍,包含86億張圖像和16,960億個文本標記。OmniCorpus數(shù)據集在多語言、多類型數(shù)據抓取上進行了優(yōu)化,提高了內容提取的質量和完整性。通過人工反饋和自動過濾規(guī)則,確保了數(shù)據集的高質量。在VQA和Image Captioning等測試中,基于OmniCorpus預訓練的模型表現(xiàn)出色,對訓練多模態(tài)大模型有重要幫助。

關于弱智吧數(shù)據封神的若干疑問和猜想,以及數(shù)據驗證實驗

關于弱智吧數(shù)據封神的若干疑問和猜想,以及數(shù)據驗證實驗

弱智吧的數(shù)據真的這么厲害嗎?持著好奇和懷疑的態(tài)度,我們仔細閱讀了這篇論文,「弱智吧的數(shù)據碾壓其他數(shù)據」這個結論有待深入討論和探索。我們提出以下幾個疑問:

“弱智貼吧”的數(shù)據,居然是最強中文語料庫

“弱智貼吧”的數(shù)據,居然是最強中文語料庫

在大模型領域英語一直是訓練數(shù)據最重要的語言,但由于中英文的結構和文化差異,直接將英文數(shù)據集翻譯成中文并不理想。所以,為了填補高質量中文數(shù)據集的空白,研究人員開發(fā)出了COIG-CQIA數(shù)據集。

投入3700多萬美元,澳大利亞推出了維多利亞州的數(shù)字孿生

投入3700多萬美元,澳大利亞推出了維多利亞州的數(shù)字孿生

澳大利亞維多利亞州日前宣布正式推出維多利亞州數(shù)字孿生(DTV)平臺,旨在提供相關數(shù)據的可視化、探索和規(guī)劃。