今年の初めから、ChatGPT の熱波は全国的な技術カーニバルをもたらし、同時に NLP の開発に対する業界の想像力を開き、大規模な言語モデル産業の急速な発展への序曲を開きました。ジェネレーティブ AI 産業。
海外市場では、OpenAI、Microsoft、Google、Meta などの大手が ChatGPT のレイアウトをめぐって活発に競い合っており、中国市場では、Baidu、Ali、Huawei、SenseTime、JD.com、HKUST Xunfei、Tencent、360、ByteDance、 Kunlun Wanwei など。大手メーカーも大型言語モデル製品の開発やリリースの発表を急いでいます。
3月にBaiduがChat GPTのベンチマークアプリ「Wenxin Yiyan」をローンチ、4月9日に360が360GPT大型モデルをベースに開発した「360 Smart Brain」の着地探索シーンを正式発表、4月10日にSenseTimeが「Daily Daily」をリリースNew SenseNova" 大型モデル システム; 同日、Kunlun Wanwei は間もなく "Tiangong" 大型モデルを発売すると発表しました。
生成型 AI として、ChatGPT は自然言語の相互作用を使用することで、固有の人間とコンピューターの相互作用方法を覆します。コンピューターに命令することで、誰もが問題を解決できるようにします。生産性ツール、会話エンジン、パーソナル アシスタントなどを使用して、誰もが仕事をこなすことができます。
ChatGPT が登場する前は、テキスト ロボット、音声ロボット、マルチモーダル デジタル ヒューマンなどの会話型 AI 製品は、一般的に不完全な知識構造、単純な質問にしか答えられない、意味論や感情の理解が不十分であるなどの問題を抱えており、ユーザーのインタラクティブな体験が低下していました。会話型 AI と大規模な言語モデル製品を組み合わせることは、人間の知識、知恵、感情をより豊かにした脳を対話システムにインストールすることに相当し、これまでの会話型 AI 製品の問題点を改善し、製品の機能を改善し、新しい製品のセールス ポイントを追加することができます。 .
もちろん、ChatGPT にはまだ不十分な事実検索や数学的計算などの多くの欠点があり、いくつかのリアルタイムで動的なタスク、特に ChatGPT にとって乗り越えられない障壁となっている中国語コーパスを達成することは困難です。パフォーマンスを改善するには、人間のフィードバックによる継続的な強化学習が必要です。
ChatGPT の大規模言語モデルには、データ品質とデータ カテゴリの多様性に対する非常に高い要件があります。サンプル データに基づいて手動で回答を記述し、回答の分類と品質をマークし、最後にモデルによって与えられた複数の回答出力を並べ替えて、モデルが人間の指示とより一致するようにする必要があります。データの品質と多様性がモデル最適化の鍵となります。
Jinglianwen Technology は AI 基礎データ業界のリーディング カンパニーであり、数千人の経験豊富なデータ注釈チームと画像およびテキスト注釈の豊富な経験があり、画像および NLP 関連のデータ収集およびデータ注釈サービスを提供できます。 ChatGPT の大規模な言語モデル、および顧客のニーズに応じて、関連する経験を持つアノテーターを迅速に展開します。JLW Technology には豊富な専門家リソースがあり、コード、医学、高度な数学、世界知識、翻訳、文学創作などの分野の専門家がおり、垂直分野のデータ情報にラベルを付けることができ、データの品質を確保し、最新の要件を満たすことができます。ラベル付けのニーズ。
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