8月31日のニュースによると、業界で注目を集めている大型模型製品の第一弾リストが発表され、登録を通過した最初の大型模型企業8社は百度（文信宜燕）、抖音（ Skylarkモデル）、Zhipu AI（GLM大型モデル）、中国科学院（Zidong Taichu大型モデル）、Baichuan Intelligence（Baichuan大型モデル）、Shangtang（Ririxin大型モデル）、MiniMax（ABAB大型モデル）、上海人工知能研究所（ Scholar) 一般大型モデル) を正式に開始し、一般向けにサービスを提供することができます。
今年中国で80以上の大型モデルが発売され、大型モデル業界は「百モデル合戦」の時代に入ったことが分かった。
「AI + 教育」の分野では、大規模な AI モデルが、与えられた入力情報に基づいて記事、論文、ストーリーなどの高品質なテキスト コンテンツを自動的に生成し、自然言語テキストを理解して解析し、有用なテキストを抽出することができます。事実情報、感情情報、意図情報などの情報や知識、科学、歴史、文化、言語などの分野の質問に答えることができ、代数、幾何学、確率、統計など。
AI大型モデルは、「AI＋医学・医療」分野における医薬品の活性、安全性、薬物動態の予測、病理スライスの解析、医用画像（X線、CTスキャンなど）の解析に活用できます。および MRI）を使用して異常を検出し、患者の遺伝情報、ライフスタイル データ、医療記録を分析することで、より個別化された治療オプションを提供できます。
大規模 AI モデルの中核となる原動力としてのデータは、今後の大規模 AI モデルの競争においてますます重要な要素となるでしょう。高品質、大規模、多様なデータは、モデルがより洗練された特徴を学習し、モデルの精度と解釈可能性を向上させ、モデルの堅牢性と汎化機能を強化して、より正確で代表的な結果を提供するのに役立ちます。モデルのトレーニング時間を短縮し、トレーニング効率を向上させます。
Jinglianwen Technology は、教育専門家と医療専門家の豊富なリソースを有しており、さまざまな垂直分野でデータ情報の総合的なアノテーションを実行して、データの品質を確保し、現在のアノテーションのニーズを満たすことができます。
自社開発のテキスト注釈ツールを使用して、教育知識データに対してテキストの分類、要約、関係性注釈、翻訳書き込みなどのさまざまな操作を実行して、大規模な言語モデルをトレーニングします。テキストの内容を自動的に分析して理解し、テキストを正確に分類して要約できます。 ; テキスト内のさまざまな関係を識別し、深い意味理解を実行し、モデルのためのより包括的で正確なデータを提供できます。
テキスト注釈ツールを使用して、医薬品の説明、医療報告書、症例記録などの医療データに注釈を付けます。これらのデータには通常、疾患名、薬剤名、人間の臓器などの大量の実体情報や関係情報が含まれています。病気と症状の関係、薬と副作用の関係など。この情報に注釈を付けることで、モデルが医療テキストをよりよく理解できるようになり、それによって医療テキスト分析の精度と効率が向上します。
医療データ内のエンティティ情報 (疾患名、薬剤名、人間の臓器など) にさまざまなエンティティ タイプとして注釈を付けることができ、モデルがテキストを処理する際にこれらの単語の意味と重要性をよりよく理解できるようになります。テキスト内の関係情報 (病気と症状の関係、薬と副作用の関係など) をさまざまな関係タイプとして使用すると、モデルがさまざまな概念間のつながりと影響を理解するのに役立ちます。
Jinglianwen Technology｜データ収集｜データアノテーション
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