Navigation menu
哪些高质量数据集？简而言之，它是高价值，高密度，标准化数据。 “数据是在大型模型中，例如石油在汽车中。只有在汽油中精炼了一系列复杂的过程后，车辆才能被车辆使用。类似地，需要“精制”大量的原始数据来开发高质量的数据集，以帮助大型模型准确地学习数据和法律的特征，并有效地提高其情况和活动。”中国信息与传播学院副馆长Wei Liang告诉记者，数据集的质量影响了人工智能的“智商”。在最近发布的一系列深入搜索模型中，在Maraming量中使用了高质量的理解数据集，具有高质量数据的重要性。 “大型模型和领域的深入整合也需要支持高质量的数据集。”相关方采取主动行动以产生高质量的数据集。这“数据×要素”（2024-2026）的“三年行动计划”已由州数据管理局和其他17个部门共同发布，建议“促进科学研究机构，领先的企业等，以执行共同行业资源数据库的构建，并创建高质量的人工艺术，以创建高质量的人工艺术。人工智能行业涵盖了AI调度核电预测的调度，预言数据集，预言数据集等，基本模型的开放资源，计算机与模型算法之间的不同方面的差距持续狭窄，并且数据元素的成本变得更加突出，并且变得更加突出，这已经成为人工智能竞争的主要领域。 “计划副主任胡吉（Hu Wujie）国有资产监督和行政委员会的发展局表示，有必要促进该行业中质量数据集的加速收集和共享，为人工智能行业提供了足够的“营养”，以对数千个行业的主要模型提供。当前，在高质量数据集的构建中仍然存在许多挑战。 Wei Liang说，一方面，大型行业模型对数据的要求不同，并且不同的行业部门对模型剧本数据有不同的需求，这增加了数据和管理处理的复杂性。另一方面，在大型行业模型的实际结构中，没有人可以衡量构建和购买的数据标准。各种行业和不同数据源的数据完整性和准确性可能不均匀，影响了大型模型预言的训练和准确性的影响，在浪费的培训来源中。 4月30日，发布了“建设高质量数据集（评论草案）的指南”。国家数据标准化技术委员会建议，它加强了标准的指导，并在三类中建立了高质量的数据集：一个是“一般数据集”，其中包含一般公众知识，并且可以不用专业背景来理解，该背景主要用于支持一般模型的实施和应用；其他是“行业一般数据集”，其中包含关注实践行业的行业领域的一般知识，并需要特定的专业背景才能理解，该背景主要用于支持行业模型的实施和应用；其余的是“行业特殊知识数据集”，其中包括相关的TAUIT用于特定的业务情况，需要对专业人士进行深入的纪念。专业知识在该领域可以理解的行业领域，主要用于支持业务场景模型的实施。国家数据管理局副局长夏·本（Xia Bing）表示，改善设定质量和效率的数据是人工智能增强真实经济能力的“催化剂”。在下一步中，国家数据管理局将建立一个新兴之间的联系和中央局部协调的工作机制，促进对设定标准系统的质量数据进行研究，在码头中促进数据，技术和风景，在Pagwhole的PagWhole的人工智能标签中生成各种和协调的标记数据。
“ Day -Day”（2025年5月21日，第18页）
（编辑：Yue Hongbin，Niu Yong）
遵循官方帐户：人 - 金融融资
分享让许多人看到