2024语料风云榜及优秀案例报告-亿欧智库-202407.pdf
这份报告探讨了2024年语料风云榜及优秀案例，核心内容围绕以下几个方面：
**1. 语料基础概念与重要性：**
* 语料是发展人工智能的关键要素，尤其是自然语言处理和机器学习领域。
* 高质量的语料数据对于模型的训练、评估和泛化能力至关重要。
* 广义的语料包括文本、语音、图片、视频等多种形式。
* 高质量语料需要具备多样性、准确性、大规模、干净和一致性等特征。
* 语料数据的发展也需要进行转化为结构化数据并参与数据资产市场化。
**2. 语料数据应用现状与挑战：**
* 语料数据需转化为结构化数据并参与数据资产市场化。
* 高质量语料在训练AI方面具备独特优势，但数量正在枯竭。
* 高质量语料预计将在2028年用尽，常规语料数据面临诸多痛点。
* 中外语料数据发展呈现差异，中国已跨入“数据要素”时代。
**3. 大模型开发过程中的语料数据需求：**
* 语料数据贯穿大模型开发始终，是推动模型从概念到实际应用的核心要素。
* 设计阶段，语料帮助明确目标和方向；训练阶段，大量标注的语料是模型学习的基石；评测阶段，测试集确保实用性和可靠性；迭代阶段，数据用于优化模型。
**4. 2024语料风云榜评选细则：**
* 评选标准包括经营能力、品牌能力、产品能力、创新能力、基础能力、规范能力等。
**5. 语料数据应用现状与发展趋势：**
* 高质量语料短缺是国际性的普遍问题，对模型训练、泛化能力和应用造成影响。
* 非结构化数据利用率低，数据价值难以体现，且存在偏见和数据质量问题。
* 高质量语料预计将在2028年左右耗尽，常规语料数据面临诸多痛点。
* 中国在语料数据发展上，已跨入“数据要素”时代，强调数据确权、评估、分配和交易。
**6. 优秀案例分析：**
* 报告选取了标贝科技、云测数据、Scale AI、CloudFactory等公司进行案例分析，展示了它们在AI数据服务领域的实践和创新。
**7. 语料产业发展模式：**
* 中外语料发展模式存在差异，中国强调政府引导、企业参与、市场运作，重视数据要素创新。
* 中国数据要素市场化的关键在于数据确权、评估、交易、利益分配机制的建立。
总而言之，该报告强调了语料数据对人工智能发展的重要性，分析了当前语料数据面临的挑战，并对行业内的优秀案例进行了总结，旨在为行业发展提供参考。
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