由世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)和浙江省人民政府主辦的2023年世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)“互聯(lián)網(wǎng)之光”博覽會(huì)于11月7日在中國(guó)浙江烏鎮(zhèn)開(kāi)幕。海天瑞聲CTO黃宇凱在“互聯(lián)網(wǎng)之光”博覽會(huì)上正式發(fā)布DOTS-LLM大模型服務(wù)平臺(tái)。該平臺(tái)提供大模型開(kāi)發(fā)全生命周期管理服務(wù)，覆蓋從數(shù)據(jù)采標(biāo)、數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、模型評(píng)測(cè)在內(nèi)的全棧能力。為大模型企業(yè)提供更加高效卓越的數(shù)據(jù)處理服務(wù)，助力大模型產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。

海天瑞聲CTO黃宇凱在“互聯(lián)網(wǎng)之光”博覽會(huì)現(xiàn)場(chǎng) 發(fā)布DOTS-LLM大模型數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)

大模型發(fā)展浪潮的背后是數(shù)據(jù)、算法、算力的合力推動(dòng)。隨著數(shù)據(jù)處理技術(shù)的不斷發(fā)展，能夠獲取和處理的數(shù)據(jù)量更大、質(zhì)量更高、種類(lèi)更多，數(shù)據(jù)為大模型的訓(xùn)練提供了豐富的“養(yǎng)分”。同時(shí)，大模型的發(fā)展也為數(shù)據(jù)的利用開(kāi)辟了新的可能，使得我們能夠更有效地挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，進(jìn)一步推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。

數(shù)據(jù)賦能大模型性能躍遷

數(shù)據(jù)采集階段

大模型的訓(xùn)練需要大規(guī)模數(shù)據(jù)集，以確保模型的覆蓋性和準(zhǔn)確性。這一階段的數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)量和質(zhì)量都十分重要，需要確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信度。

數(shù)據(jù)預(yù)處理階段

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和去噪，以去除噪音和異常值，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。并進(jìn)行特征提取和轉(zhuǎn)換，以使數(shù)據(jù)適合模型訓(xùn)練，提高模型的性能和效率。這些步驟是構(gòu)建高效、準(zhǔn)確大模型的關(guān)鍵。

模型訓(xùn)練階段

為了確保模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，需要無(wú)偏數(shù)據(jù)集，避免數(shù)據(jù)偏見(jiàn)導(dǎo)致模型偏差。此外，超參數(shù)調(diào)整也是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，通過(guò)調(diào)整和優(yōu)化模型的超參數(shù)，我們可以獲得更好的訓(xùn)練效果。同時(shí)也需要大規(guī)模的計(jì)算資源加速訓(xùn)練過(guò)程。

模型評(píng)測(cè)階段

使用數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)測(cè)，以確保模型在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上具有良好的泛化能力。同時(shí)，選擇和應(yīng)用適當(dāng)?shù)脑u(píng)測(cè)指標(biāo)，如知識(shí)性、安全性、邏輯推理能力等，來(lái)全面評(píng)測(cè)模型的性能。為了獲得更準(zhǔn)確、可靠的評(píng)測(cè)結(jié)果，需要在大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行評(píng)測(cè)，以確保模型在訓(xùn)練和測(cè)試過(guò)程中的覆蓋性和準(zhǔn)確性。

目前，大模型領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

首先，數(shù)據(jù)獲取和標(biāo)注過(guò)程需要投入大量的人力物力，增加了開(kāi)發(fā)成本。其次，由于版權(quán)數(shù)據(jù)及垂類(lèi)數(shù)據(jù)收集難度較大，進(jìn)一步加大了數(shù)據(jù)獲取的難度。此外，數(shù)據(jù)偏見(jiàn)和多樣性覆蓋不足的問(wèn)題也不容忽視，會(huì)在一定程度上影響模型的性能和準(zhǔn)確性。最后，如何在利用數(shù)據(jù)的同時(shí)保護(hù)個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全，是大家重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。為了更好的推動(dòng)大模型數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展，亟需解決以上痛點(diǎn)問(wèn)題。

DOTS-LLM 核心功能點(diǎn)

海天瑞聲DOTS-LLM大模型服務(wù)平臺(tái)匯集了海天瑞聲多年積累的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)技能，通過(guò)深度優(yōu)化的算法技術(shù)，賦能大模型開(kāi)發(fā)全生命周期管理。

大模型開(kāi)發(fā)全生命周期管理

數(shù)據(jù)采標(biāo)

高質(zhì)量文本數(shù)據(jù)集及專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)

隨著數(shù)據(jù)需求急劇增長(zhǎng)，安全合規(guī)的獲取數(shù)據(jù)變得愈發(fā)關(guān)鍵，同時(shí)也更具挑戰(zhàn)。卓越高效、安全合規(guī)的采標(biāo)能力是海天瑞聲的核心技術(shù)之一。海天瑞聲以多年積累的數(shù)據(jù)采標(biāo)能力為基礎(chǔ)，并通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化平臺(tái)進(jìn)行精準(zhǔn)的標(biāo)記、清洗，支持RLHF、分類(lèi)、改寫(xiě)、生成等任務(wù)，為大模型的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)管理

內(nèi)置數(shù)據(jù)處理算法，高效精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)管理體驗(yàn)

通過(guò)內(nèi)置多種處理算法，顯著提升數(shù)據(jù)處理流程的效率。支持多維度條件檢索，使用戶(hù)能夠快速、準(zhǔn)確地獲取特定數(shù)據(jù)，減少查找和篩選數(shù)據(jù)的時(shí)間。同時(shí)，該模塊還提供了豐富的可視化方案，幫助用戶(hù)更好地理解數(shù)據(jù)的特征、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)性。這使得用戶(hù)能夠更直觀地了解數(shù)據(jù)分布情況，并根據(jù)這些信息做出優(yōu)化決策。

模型訓(xùn)練

全面的模型訓(xùn)練和管理體驗(yàn)

海天瑞聲DOTS-LLM大模型服務(wù)平臺(tái)支持20多種第三方大型模型的接入。針對(duì)大模型應(yīng)用場(chǎng)景，以高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)和SFT&RLHF等方法對(duì)大模型進(jìn)行微調(diào)。同時(shí)，通過(guò)多種可視化方案，幫助用戶(hù)更好地理解模型訓(xùn)練過(guò)程和決策依據(jù)，從而更好地調(diào)整模型參數(shù)和優(yōu)化模型性能。此外該平臺(tái)還支持多機(jī)多卡并行訓(xùn)練和增量訓(xùn)練，以提高訓(xùn)練效率。

模型評(píng)測(cè)

模型準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性多維評(píng)測(cè)

海天瑞聲的專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)提供全面的模型評(píng)測(cè)服務(wù)，通過(guò)通用語(yǔ)言能力與安全可靠性?xún)纱缶S度展開(kāi)，主要涵蓋閱讀理解、邏輯推理、知識(shí)運(yùn)用、生成創(chuàng)作、安全性、魯棒性六大能力以及19個(gè)子能力，以確保模型在不同場(chǎng)景下的穩(wěn)健性和魯棒性。更好的驗(yàn)證模型的實(shí)用性，并使其更加符合客戶(hù)的需求和預(yù)期。

作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)商，海天瑞聲一直致力于為人工智能企業(yè)提供高品質(zhì)的數(shù)據(jù)。此次推出的DOTS-LLM大模型數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，以期更好的滿足大模型企業(yè)在數(shù)據(jù)方面的需求。

未來(lái)，海天瑞聲將繼續(xù)深耕數(shù)據(jù)領(lǐng)域，不斷完善和拓展我們的服務(wù)，以應(yīng)對(duì)快速變化的數(shù)據(jù)環(huán)境，助力客戶(hù)在大模型時(shí)代取得更大的成功，為人工智能產(chǎn)業(yè)提供更加堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基石，推動(dòng)人工智能技術(shù)的快速發(fā)展。

免責(zé)聲明：市場(chǎng)有風(fēng)險(xiǎn)，選擇需謹(jǐn)慎！此文僅供參考，不作買(mǎi)賣(mài)依據(jù)。