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【卢菁老师说】评价大模型数据的三个维度
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大模型的推出 有机会让更多人能够普惠的使用到人工智能技术 落地到千家万户千行百业 那在这里,大模型技术 或者说是生成式技术 更加的关注数据的价值 数据驱动了人工智能的发展 大家都开始慢慢的从曾经关注 数量走到了今天关注质量 那大家会来问说 什么样的数据叫好数据呢 高质量的数据 又是从哪些维度来去看它呢 那我们今天来跟大家做一个分享 高质量数据在我们看来 关键是要从 三个维度来对数据进行一个关注 第一个维度是数据的通识性 也就是说,例如 一个人从小到大 我们在学习的过程当中 很重要的一点是理解世界 理解社会,理解万事万物 这是一种叫做通识性 或者也可以称之为叫做常识性的知识储备 这个部分是作为大模型的基底 也就是我们所谓的预训练的部分 最关注的一块 那么有了这样的能力之后 未来我们才有机会让大模型 具备一定的举一反三能力 第二个部分呢 就是我们称之为叫做情感交互部分 任何的人和人的社会进行交互的过程 不可能脱离情感 我们不可能只是很机械的传递知识 而不去顾及对方的情感 以及自身的情感 这是一个非常反人性的状态 那么,对于大模型要和人类发生交互 非常重要的一块就是专注情感 那么对于情感的了解,情感的捕获 也将是大模型的一个非常重要的维度 同样对于数据环节 我们也要去关注 如何能够让高质量的数据 更好的反应 我们的这种情感交互的需求 那么第三点呢 则是我们称之为叫做 垂直领域专业知识 最终大模型还是要落地到千行百业 为我们的各行业提供真正的价值 而在这一块呢一定脱离不开千行百业 各个行业各自的一些垂域的知识 这一块呢知识的深度,就有可能会越来越深了 我们说一个法律的专家 或者是一个金融的专家 他要成为专家 有可能要走10年20年的时间 那么大模型要去学习这个人10年20年的这些专业知识 也将耗费很长的时间进行学习 所以这部分是我们在大模型真正商业落地时 非常需要关注的一点 只有具备上述这三种知识的时候 我们说我们才能称之为一个大模型是一个能够落地的好模型 与此同时,对于数据的关注,也将从这三个方向入手
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