高质量数据集构建与模型评测，我们是这样做的 | AICon

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高质量的数据集对于大模型的性能至关重要。获取这样的数据集需要经过精心的数据收集、清洗、标注、增强和平衡处理。同时，数据安全和隐私保护也是不可忽视的环节。大模型的评测同样重要，它包括准确性、鲁棒性、泛化能力、效率、可解释性以及伦理和偏见的考量。 AICon 全球人工智能开发与应用大会针对这些关键议题，策划了【数据集构建以及评测】论坛。这个论坛将聚焦于数据集的构建策略、模型的评测方法，以及如何确保模型的公平性和透明度。目前已经有几个精彩的议题   精 彩 推荐 议题一： 如果有一个分享，可以带你了解全栈式行业数据处理和模型训练的方法，那你应该听听！ 近年来，闭源大语言模型（LLMs）和开源社区在通用领域取得了显著进展，甚至在某些方面超越了人类。然而，在医学、政务等专业领域，语言模型的表 ………………………………