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垂直行业大模型应用的三大步骤与云测数据的创新解决方案

在人工智能领域，垂直行业大模型的应用正在成为一股新潮流。云测数据近期发布了一套面向垂直行业的大模型AI数据解决方案，旨在为企业的AI应用落地提供关键支撑。这一方案包括基础数据集、数据定制化采集标注及标注平台工具，贯穿了从预训练、微调、评测联调到应用发布整个过程，确保提供高效、高质量的数据。

数据解决方案的关键阶段

云测数据的负责人贾宇航指出，大模型从通用到垂直行业的落地大致分为三个关键阶段：

1. 持续训练：通过垂直行业的数据，使大模型学习并理解特定领域的数据需求。
2. 微调：采用人工干预或特定标注，使大模型适应具体应用场景的需求。
3. 行业联评：通过行业内的评审，确保模型的适用性和可靠性。

实现落地的创新方法

为了支持这些阶段，云测数据提供了全面的解决方案：

• 大规模多样化数据获取：利用专业的数据采集能力和丰富的数据资源，高效获取图像、视频、文本等不同场景所需的数据。
• 微调服务：针对特定应用需求，提供文本类任务（如QA-instruct、prompt）和多模态模型支持，助力模型适应具体场景。
• 评估与优化：通过云测数据的垂直领域人员和专家服务，结合评测体系，对企业各个垂直应用领域进行评估，并通过数据标注平台，提高模型调优效率，实现99.99%的高精度交付。

大模型发展的前景与展望

尽管大模型技术如雨后春笋般涌现，但贾宇航认为，大模型尚未达到“iPhone时刻”。这一概念意味着大模型将如同iPhone一样，彻底改变人类与技术的交互方式。目前，大模型的应用仍处于早期探索阶段，未来可能形成三大类型：

• 用户个性化终端模型：用于记录用户偏好，作为用户ID的延伸。
• 垂直领域专业模型：具备专业知识，为用户提供特定服务。
• 通用型操作系统：类似于操作系统，广泛应用于各类AI应用。

随着技术的不断进步，大模型有望在未来实现更大的变革，引领AI产业的新篇章。