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AI發(fā)展帶動基礎數(shù)據(jù)市場成長，高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)決定模型訓練效果 |
| 編輯： 來源：浙商證券 時間：2023/3/23 |
AI 模型發(fā)展帶動訓練數(shù)據(jù)需求升G，標注和結(jié)構(gòu)化處理真正實現(xiàn)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為為 AI 商 業(yè)價值。隨著 AI 與各個產(chǎn)業(yè)結(jié)合得愈加緊密，AI 商業(yè)化程度進入新階段，企業(yè)對 AI 在商 業(yè)化落地中的表現(xiàn)要求越來越G。為了保證 AI 算法的識別精度，數(shù)據(jù)標注的質(zhì)量也就變得 至關(guān)重要。 AIGC 向圖像、語音、文字多維數(shù)據(jù)延伸，AI 基礎數(shù)據(jù)服務與治理賽道有望受益加速 成長。數(shù)據(jù)服務是利用數(shù)據(jù)采集與標注工具處理圖片、語音、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)治理則使用數(shù)據(jù)治理的各模塊管理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，提G數(shù)據(jù)質(zhì)量并形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)。G質(zhì)量 的數(shù)據(jù)可供各行業(yè) AI 廠商訓練模型，并支撐各場景商業(yè)化產(chǎn)品的落地。 數(shù)據(jù)標注目前仍以人工為主，行業(yè)向智能化和去人工化趨勢演進，標注數(shù)據(jù)生產(chǎn)效率 與 AI 模型進步協(xié)同共振。不同于計算機視覺L域 AI 模型訓練所用的圖像數(shù)據(jù)，NLP 模型 訓練的數(shù)據(jù)往往來自于半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的信息，目前無法實現(xiàn) AI 算法模型的自動化標 注，目前主流的實現(xiàn)路徑是人工標注與智能標注協(xié)同方案，即人工完成一小部分的數(shù)據(jù)標 注，再借助算法模型對剩余數(shù)據(jù)進行標注，通過人工對部分難例數(shù)據(jù)樣本的二次標注后， 終形成G質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)。
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