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关注大模型数据价值观问题，推动大模型正向发展

风云数据

2023-11-07

导读：大模型数据价值观问题，推动大模型正向发展, 提供AI数据服务，包括结构化数据、跨模态数据、通用领域数据、垂类领域数据、RLHF和SFT数据，舆情监测数据，提供定制化数据采集服务与数据标注服务，赠送看图

前几日 “科大讯飞吃了“审查”的亏，一天没了120亿”一文报道：有家长称，在自家孩子使用的科大讯飞学习机中，发现文章《蔺相如》中含有诋毁伟人、扭曲历史等违背主流价值观的内容。

此事件一经爆出，便迅速发酵，引起社会各界的广泛讨论，10月24日下午，科大讯飞股价跳水跌停，盘中跌幅超10.01%；截至收盘，报46.7元/股，成交额超53亿元，总市值蒸发约120亿元。在对科大讯飞一事议论纷纷时，大模型的价值观问题又一次引起了社会各界的广泛关注。

早在7月10日， “姚前：关于大模型生态建设的若干思考”一文中，中国证监会科技监管局局长姚前就为保障产业安全健康发展、规避数据和技术风险以及构建可持续发展的大模型生态提供了相关思路。

姚前提出，需要建立一个各类模型健康交互和协同进化的生态，以保证大模型相关人工智能产业可以在各个应用领域成功落地。

10月8日，科技部等10部门日前印发的《科技伦理审查办法（试行）》（以下简称《办法》）正式公布，并自2023年12月1日起施行。其中要求，算法、模型和系统的设计、实现、应用等遵守公平、公正、透明、可靠、可控等原则，符合国家有关要求，伦理风险评估审核和应急处置方案合理，用户权益保护措施全面得当等。

解决大语言模型数据隐私、模型的偏见和不公平性等问题，即大模型的价值观问题势在必行！

风云数据同样早早地对大模型数据的价值观问题进性了深入细致的思考，并提出以下解决方案以助力解决大模型的价值观问题，推动构建一个可控、可靠的大模型时代。

数据标注服务助力大模型数据的发展

数据训练集在机器学习和深度学习中起着关键作用，它是模型训练的基础，直接影响模型的性能和泛化能力。只有良好的训练集，才能输出可靠、可控的结果。

优质的数据训练集需要对原始数据中的特定信息、特征或类别进行标记、注释或分类，这就需要优质的数据标注服务，以帮助模型更好地理解和处理不同类型的信息，从而提高了各种应用的性能和准确性。

风云数据拥有受过严格训练并注重数据价值观的高学历的精英标注团队，涵盖了各个领域的人才，用认真细致的态度，对相关数据进行详细、准确的标注，践行公司的数据标注要求，对数据标注从多方面严格把控，满足各类客户群体的各种需求。

目前我们的数据标注服务有图像标注、文本标注、音频标注、视频标注等方方面面，为训练监督学习模型、优化模型的性能、改进自然语言的处理、提高计算机视觉应用提供保障。

高品质训练数据集推动大模型的发展

风云数据经多年的积累，形成了诸多高品质的数据集，以供大语言模型的训练，目前我们已经形成了PB量级的庞大数据训练集和一级市场资源，包括图片、文本、音频、视频等各种格式的数据，包括：结构化数据、跨模态数据、通用领域数据、垂类领域数据、舆情监测数据等。

风云数据的各类数据集都对数据进行了识别、纠正或删除数据集中的错误、不一致或不完整的数据，以确保数据的质量和一致性，保证数据质量问题，如缺失值、重复记录、异常值、格式不一致等。

风云数据的高品质数据集更适合进行数据分析、建模和可视化，有助于减少噪声对模型性能的负面影响。

看图写话数据辅助大模型的发展

"看图写话" 数据是指一种常见的自然语言处理（NLP）和计算机视觉任务，其中模型被要求根据给定的图像生成相关的文本描述。这种任务通常涉及到图像到文本的生成模型，如图像标注或图像描述生成。

最近NeurIPS 2023收录的一篇论文，解决了大模型做目标检测时识别误差的问题，论文提出了一种基于多模态查询的目标检测方法MQ-Det，只需要给输入加上一个图片示例，就能让大模型找东西的准确率大幅提升。"看图写话"数据无疑迎来了新的生机，各大数据公司开始加紧对看图写话数据的收集与整理。

风云数据一直注重看图写话数据集，并采取了一系列的措施，现今已经形成了优质的看图写话数据集。该数据集包含了图片类型、图片、简短描述、详细描述，以及情感描述几部分，是计算机视觉和自然语言处理模型之间的桥梁，可用于图像搜索、智能助手、虚拟现实等领域，每个图片数据包含多种描述信息适用于不同需求的人群，可应用于各种领域。

“成功是在每一天的逐渐累积的结果。”风云数据正是在每天的积累中走向客户。

为了将优质的数据提供给广大的客户群体，践行“助力大模型发展”的愿景，风云数据将在本月为社会各界免费提供5000 张优质的看图写话数据。

扫描下方二维码，关注风云数据，联系相关人员即可获取数据。

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