無監(jiān)督數(shù)據(jù)清洗
在文本大模型和多模態(tài)大模型場景的定制服務(wù)
數(shù)據(jù)堂支持大模型的數(shù)據(jù)處理任務(wù),如圖視/文本描述、問答撰寫、對(duì)話撰寫、對(duì)齊、prompt和生成答案打分等任務(wù), 能夠?yàn)槟P吞峁└哔|(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),幫助客戶持續(xù)優(yōu)化大模型。
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成功案例

無監(jiān)督數(shù)據(jù)清洗
客戶是國內(nèi)知名的大模型企業(yè),希望數(shù)據(jù)堂能夠協(xié)助完成1000萬篇不同格式和排版的PDF論文解析工作,打造高質(zhì)量的無監(jiān)督數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)堂采用高準(zhǔn)確率的自動(dòng)化解析工具,配合人工處理,在短時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)交付,從而幫助客戶在模型預(yù)訓(xùn)練階段就能展現(xiàn)出較好的效果。

大模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)標(biāo)注
客戶是國內(nèi)知名的人工智能上市企業(yè)。為了提升大模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,希望數(shù)據(jù)堂針對(duì)用戶問題、機(jī)器回復(fù)進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)注,同時(shí)對(duì)機(jī)器回復(fù)進(jìn)行評(píng)分、同分檔回復(fù)排序。目前,已完成標(biāo)簽標(biāo)注500萬條,RLHF標(biāo)注300萬條,項(xiàng)目持續(xù)進(jìn)行中。








