第一个是以模型为中心,不怎么关注数据,不断地优化模型的结构; 第二个是以数据为中心(Data-Driven),也是目前做算法的一个共识,算法本质上是在做数据,核心是说模型不变,通过改进数据质量来提升模型效果,不断提升训练数据的质量。 以数据为中心的 AI 核心在于训练数据开发,推理数据开发以及数据维护。 训练数据开发包...
第一个是以模型为中心,不怎么关注数据,不断地优化模型的结构;第二个是以数据为中心(Data-Driven),也是目前做算法的一个共识,算法本质上是在做数据,核心是说模型不变,通过改进数据质量来提升模型效果,不断提升训练数据的质量。 以数据为中心的 AI 核心在于训练数据开发,推理数据开发以及数据维护。 训练数据开发包括...
第一个是以模型为中心,不怎么关注数据,不断地优化模型的结构;第二个是以数据为中心(Data-Driven),也是目前做算法的一个共识,算法本质上是在做数据,核心是说模型不变,通过改进数据质量来提升模型效果,不断提升训练数据的质量。 以数据为中心的 AI 核心在于训练数据开发,推理数据开发以及数据维护。 训练数据开发包括...
1.大模型研发中的数据工程,起底当前一些大模型的数据构造以及360的构造方案 2.大模型研发中的自动化评估,快速低成本迭代大模型的方案 3.大模型与知识图谱的结合,是大模型促进知识图谱的研发,还是用知识图谱去构造数据给到大模型,帮助大模型解决模型幻觉,提高时效性和准确性 4.总结 分享嘉宾|刘焕勇 360人工智能研究...
1.大模型研发中的数据工程,起底当前一些大模型的数据构造以及360的构造方案 2.大模型研发中的自动化评估,快速低成本迭代大模型的方案 3.大模型与知识图谱的结合,是大模型促进知识图谱的研发,还是用知识图谱去构造数据给到大模型,帮助大模型解决模型幻觉,提高时效性和准确性 ...
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