主要观点总结
文章主要介绍了数据标注产业的重要性及其发展。文章指出,数据标注不仅是人工智能算法训练的基石,还有助于释放数据要素的价值。为促进数据标注产业高质量发展,需要从需求牵引、创新驱动、生态培育等方面着手。
关键观点总结
关键观点1: 数据标注产业的重要性
数据标注是人工智能算法训练的基石,有助于释放数据要素的价值。高质量的标注数据对于提升人工智能系统的性能和准确性至关重要。
关键观点2: 我国数据标注产业的现状
我国虽是全球第二大数据资源国,但数据质量低、大量数据被浪费等问题制约了数据资源价值的发挥。全面提升中文语料质量,已成为破解我国大模型发展的关键环节之一。
关键观点3: 促进数据标注产业高质量发展的必要性
全球主流基础大模型中,中文语料占比低,高质量中文数据不足是我国基础大模型能力的短板。因此,打造具有国际影响力的数据标注企业和品牌,对于构建完整的人工智能产业链、提升我国在全球人工智能领域的市场份额和话语权具有重要意义。
关键观点4: 数据标注产业的特点和趋势
数据标注产业正逐步从传统的劳动密集型产业向知识密集型产业转变,具有自动化、专业化和高端化的特点。同时,数据标注的应用领域也在不断拓展深化,标注的内容更加丰富多彩。
关键观点5: 促进数据标注产业高质量发展的措施
需要在需求牵引、创新驱动、生态培育等方面着手。具体措施包括释放公共数据标注需求、加强关键技术攻关、培育建设数据标注领域重点实验室、推动产业规模化发展、优化支撑体系等。
文章预览
点击上方蓝字,关注网信河北 推动数据标注产业化,不仅夯实了人工智能算法训练的基石,也有助于释放数据要素的价值。新形势下,促进数据标注产业高质量发展,需要在需求牵引、创新驱动、生态培育等方面找准发力点。 日前,一份名为《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》的文件,迅速让“数据标注产业”跃入大众视野,也引发很多人的好奇:“数据标注”究竟是个什么样的产业?国家为何如此重视这个新事物? 对于“数据标注”,专家的解释很直接:就是给文本、语音、图片、视频等各种各样的数据“打标签”。但别小看这些标签,正是有了它们,数据才可以更好地被人工智能算法理解和使用,人工智能系统的性能与准确性才能有效提升。从某种意义上说,没有高质量的数据标注,就没有高性能的人工智能系统。 通常情况下
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