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海天瑞聲:大模型高質量數據需要高質量人工支持

2023-07-30 06:06:25來源:智嗨網  

DoNews7月24日消息,海天瑞聲(SH688787)董事長賀琳近日接受媒體采訪時表示,大模型高質量數據的提供,需要高質量人工的支持。同時,數據的清洗和標注流程對于模型的質量至關重要,它們可以提高數據的質量和準確性,幫助模型更好地去學習,也為模型的評估奠定了一個很好的基礎。

據每經報道,海天瑞聲是國內最早投入AI訓練數據的專業服務商之一,2023年,不斷翻涌的大模型浪潮將這家公司推至資本市場的聚光燈下。而身處潮水之中,賀琳對未來的思考依舊謹慎。

對預期審慎樂觀

ChatGPT的出現,讓這家數據公司突然站到了資本市場舞臺中央。2023年初,賀琳在海天瑞聲公司年會上的發言稿,80%由ChatGPT完成。開年以來,海天瑞聲股價一路走高,3月一度漲至191.96元/股,較其2021年8月上市時翻了一番。


(資料圖片僅供參考)

而海天瑞聲方面,則已多次在投資者互動平臺發布提示,稱公司與OpenAI沒有合作,也尚不能預期大模型業務將帶來多少收入。賀琳認為,合適的入局時機應該是當這項技術能夠真正在行業中落地的時候,這意味著其有真正的應用場景,而非偽場景。

同時,當行業落地時刻到來,數據的需求量也會迎來大規模提升。4月18日,海天瑞聲正式推出其專為自動駕駛場景設計的全棧式數據標注平臺“DOTS-AD自動駕駛標注平臺”。

差距依舊存在

賀琳曾就職于中國科學院聲學研究所,從事語音識別、語音合成、漢語語言理解、語音心理測試等方面的研究工作,成立于2005年的海天瑞聲,最初誕生于賀琳在這份工作中捕捉到的行業痛點。

隨著技術的發展,智能語音從實驗室走向大規模應用階段,更多場景的覆蓋需求,意味著數據需求隨之大規模增加。與此同時,在與一些就職于大型企業或研究機構的前同事交流時,賀琳發現,大家都在關注數據的問題。

時至今日,賀琳覺得,彼時促使她創業的瓶頸依舊存在。在她看來,數據的需求是跟著技術的發展而變化的,隨著技術在各個行業中落地,就會有更多的數據需求爆發。

賀琳稱,現在很多人都認為,數據差距是一個造成系統性差距的非常重要的原因,所以大家認為數據還是很重要的要素,這個瓶頸依然存在。不同的是,自己創業之初,國內競爭對手少,海天瑞聲得以在市場快速突圍。而如今,國內已經出現一批新的數據公司,先發優勢成為當下數據公司核心競爭力的基礎。

龐大參數支撐

海量數據如何最終成功支撐起龐大參數的大模型運行?答案就是數據集。賀琳介紹,數據集的產生是一個非常復雜的過程,其中包括設計階段、采集階段、處理階段以及最后的質檢階段。

在設計環節,需要先去了解數據集是為了解決哪個問題,這個問題需要什么樣的數據,需要多大的量,需要什么樣的場景,以及采集的樣本、規模、內容,包括采集的設備、標注的規范等等;采集環節則是按照設計的方案,到大千世界采集,有可能是聲音,有可能是圖像、圖片,又或是手寫的字、道路的場景。

采集完成后則需要進入清洗、標注環節。最后生產出的數據集需要通過雙層的質檢流程,最終才能生產出一個合格的數據集。這其中,清洗規則的好壞、標注的準確性都會極大地影響數據集的質量,進而影響模型的效果。

賀琳舉例說,海天瑞聲的大模型數據清洗率是5%,即清洗出來正確的數據僅僅占原數據的5%,這也印證了數據清洗環節的重要性。而標注的流程則主要是解決準確性和一致性問題。

賀琳認為,高質量的數據包括了數據的豐富度,場景的豐富度,數據的準確性、一致性等,這都是衡量高質量數據的標準。她也認同,高質量數據的提供,需要高質量人工的支持。

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