海天瑞聲:大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)需要高質(zhì)量人工支持
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(shí)表示,大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)的提供,需要高質(zhì)量人工的支持。同時(shí),數(shù)據(jù)的清洗和標(biāo)注流程對于模型的質(zhì)量至關(guān)重要,它們可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性,幫助模型更好地去學(xué)習(xí),也為模型的評估奠定了一個(gè)很好的基礎(chǔ)。
據(jù)每經(jīng)報(bào)道,海天瑞聲是國內(nèi)最早投入AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)的專業(yè)服務(wù)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(jǐn)慎。
對預(yù)期審慎樂觀
ChatGPT的出現(xiàn),讓這家數(shù)據(jù)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(fā)言稿,80%由ChatGPT完成。開年以來,海天瑞聲股價(jià)一路走高,3月一度漲至191.96元/股,較其2021年8月上市時(shí)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(dòng)平臺發(fā)布提示,稱公司與OpenAI沒有合作,也尚不能預(yù)期大模型業(yè)務(wù)將帶來多少收入。賀琳認(rèn)為,合適的入局時(shí)機(jī)應(yīng)該是當(dāng)這項(xiàng)技術(shù)能夠真正在行業(yè)中落地的時(shí)候,這意味著其有真正的應(yīng)用場景,而非偽場景。
同時(shí),當(dāng)行業(yè)落地時(shí)刻到來,數(shù)據(jù)的需求量也會迎來大規(guī)模提升。4月18日,海天瑞聲正式推出其專為自動(dòng)駕駛場景設(shè)計(jì)的全棧式數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺“DOTS-AD自動(dòng)駕駛標(biāo)注平臺”。
差距依舊存在
賀琳曾就職于中國科學(xué)院聲學(xué)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(yè)痛點(diǎn)。
隨著技術(shù)的發(fā)展,智能語音從實(shí)驗(yàn)室走向大規(guī)模應(yīng)用階段,更多場景的覆蓋需求,意味著數(shù)據(jù)需求隨之大規(guī)模增加。與此同時(shí),在與一些就職于大型企業(yè)或研究機(jī)構(gòu)的前同事交流時(shí),賀琳發(fā)現(xiàn),大家都在關(guān)注數(shù)據(jù)的問題。
時(shí)至今日,賀琳覺得,彼時(shí)促使她創(chuàng)業(yè)的瓶頸依舊存在。在她看來,數(shù)據(jù)的需求是跟著技術(shù)的發(fā)展而變化的,隨著技術(shù)在各個(gè)行業(yè)中落地,就會有更多的數(shù)據(jù)需求爆發(fā)。
賀琳稱,現(xiàn)在很多人都認(rèn)為,數(shù)據(jù)差距是一個(gè)造成系統(tǒng)性差距的非常重要的原因,所以大家認(rèn)為數(shù)據(jù)還是很重要的要素,這個(gè)瓶頸依然存在。不同的是,自己創(chuàng)業(yè)之初,國內(nèi)競爭對手少,海天瑞聲得以在市場快速突圍。而如今,國內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)一批新的數(shù)據(jù)公司,先發(fā)優(yōu)勢成為當(dāng)下數(shù)據(jù)公司核心競爭力的基礎(chǔ)。
龐大參數(shù)支撐
海量數(shù)據(jù)如何最終成功支撐起龐大參數(shù)的大模型運(yùn)行?答案就是數(shù)據(jù)集。賀琳介紹,數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生是一個(gè)非常復(fù)雜的過程,其中包括設(shè)計(jì)階段、采集階段、處理階段以及最后的質(zhì)檢階段。
在設(shè)計(jì)環(huán)節(jié),需要先去了解數(shù)據(jù)集是為了解決哪個(gè)問題,這個(gè)問題需要什么樣的數(shù)據(jù),需要多大的量,需要什么樣的場景,以及采集的樣本、規(guī)模、內(nèi)容,包括采集的設(shè)備、標(biāo)注的規(guī)范等等;采集環(huán)節(jié)則是按照設(shè)計(jì)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(jìn)入清洗、標(biāo)注環(huán)節(jié)。最后生產(chǎn)出的數(shù)據(jù)集需要通過雙層的質(zhì)檢流程,最終才能生產(chǎn)出一個(gè)合格的數(shù)據(jù)集。這其中,清洗規(guī)則的好壞、標(biāo)注的準(zhǔn)確性都會極大地影響數(shù)據(jù)集的質(zhì)量,進(jìn)而影響模型的效果。
賀琳舉例說,海天瑞聲的大模型數(shù)據(jù)清洗率是5%,即清洗出來正確的數(shù)據(jù)僅僅占原數(shù)據(jù)的5%,這也印證了數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)的重要性。而標(biāo)注的流程則主要是解決準(zhǔn)確性和一致性問題。
賀琳認(rèn)為,高質(zhì)量的數(shù)據(jù)包括了數(shù)據(jù)的豐富度,場景的豐富度,數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性等,這都是衡量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)。她也認(rèn)同,高質(zhì)量數(shù)據(jù)的提供,需要高質(zhì)量人工的支持。
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