📰 蒋艳在第八届数字中国建设峰会高质量数据集合数据标注主题交流活动上的发言_嘉宾观点_数字中国建设峰会
本次报告聚焦行业高质量数据集建设及数据标注产业发展,强调在国家数据局高度重视和政策支持下,通过标准化路径推进数据采集、预处理、标注、增强与产品化等环节,提升数据集质量以提升模型性能。自DeepSeek发布以来,行业对高质量数据集的需求不断增大,大模型在工业制造、文化旅游、交通、医疗等领域的应用加速,优质数据集可显著降低所需训练规模并提升效果。当前挑战包括数据底子不清、加工路径不明确、质量尚需提升,需以标准化建设来统筹治理。中心提出的路径已在新能源、石油化工等行业验证有效,且服务于多家行业龙头企业,推动通用大模型跨行业应用。未来将继续加强理论研究、技术标准、检验检测能力建设,并深化与央企及数据主管部门合作,推动行业高质量数据集建设与应用,提升人工智能为千行百业赋能的能力,助力数字中国建设。
🏷️ #数据集 #标注 #标准化 #人工智能 #行业应用
🔗 原文链接
📰 蒋艳在第八届数字中国建设峰会高质量数据集合数据标注主题交流活动上的发言_嘉宾观点_数字中国建设峰会
本次报告聚焦行业高质量数据集建设及数据标注产业发展,强调在国家数据局高度重视和政策支持下,通过标准化路径推进数据采集、预处理、标注、增强与产品化等环节,提升数据集质量以提升模型性能。自DeepSeek发布以来,行业对高质量数据集的需求不断增大,大模型在工业制造、文化旅游、交通、医疗等领域的应用加速,优质数据集可显著降低所需训练规模并提升效果。当前挑战包括数据底子不清、加工路径不明确、质量尚需提升,需以标准化建设来统筹治理。中心提出的路径已在新能源、石油化工等行业验证有效,且服务于多家行业龙头企业,推动通用大模型跨行业应用。未来将继续加强理论研究、技术标准、检验检测能力建设,并深化与央企及数据主管部门合作,推动行业高质量数据集建设与应用,提升人工智能为千行百业赋能的能力,助力数字中国建设。
🏷️ #数据集 #标注 #标准化 #人工智能 #行业应用
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