来源@刘辉妙老师
在AI大模型时代里,数据将变得无比重要,无论是“数据集的质量”还是“覆盖到世界知识的可收集维度”都分别在微调和预训练两个阶段产生巨大的影响,其影响甚至远远超过了模型本身。
那么当企业欠缺高质量数据时,应该如何提升大模型应用效果?以下是阿里云生态方案架构负责人刘辉妙老师给出的6种解决方案。
刘辉妙也是6月21日商派与阿里云通义AI大模型研讨沙龙的主讲嘉宾。他将全面解答分析企业在构建专属大模型应用的相关问题。感兴趣的朋友可以拉到下面报名此次沙龙。
1、利用开源数据和公共数据集
企业可以使用开源或公共数据集作为训练数据的起点。这些数据集通常由研究机构、大学或技术社区提供,并且已经经过一定程度的清洗和标注。
2、采用数据增强技术
通过数据增强技术,如旋转、缩放、翻转图像等方法,可以在有限的数据基础上创造出更多的训练样本,从而提高模型的泛化能力。
3、使用迁移学习
企业可以利用预训练的大模型,通过迁移学习的方式进行 微调(Fine-tuning)。这样,模型可以利用在大规模数据集上训练获得的知识,并在此基础上针对特定任务进行优化。
4、探索小样本学习和零样本学习
Few-shot Learning(小样本学习) 和Zero-Shot Learning(零样本学习)技术允许模型在数据较少的情况下进行有效的学习和推理,这对于数据稀缺的企业尤其有用。
5、与外部机构合作与共享资源
企业可以考虑与高校、研究机构或其他企业合作,共享外部的高质量数据资源,共同开发大模型。
6、构建数据资源池,加强数据整合和数据治理
企业要加强数据治理、存储、安全、整合、分析和挖掘等能力,同时内部进行数据的开源共享, 形成涵盖重点行业领域的数据资源池,为大模型的训练提供数据保障。
其他方式
此外,对于特定领域的应用,如果实际数据难以获取,可以考虑使用合成数据。例如,在自动驾驶领域,可以通过模拟软件生成各种驾驶场景下的图像和传感器数据,为AI模型提供丰富的训练材料。这种方法能够根据需要定制化数据特征,帮助模型学习到更广泛的模式。
最后应该建立一个持续的数据收集、模型训练与评估的反馈循环。随着模型在实际应用中不断运行,可以通过用户反馈、模型预测结果的分析来识别数据中的偏差或不足,进而指导更有针对性的数据采集和模型优化工作。
通过上述方法,即使企业在初始阶段面临高质量数据短缺的问题,也能有效地提升AI大模型的应用效果,逐步实现模型性能的迭代升级。
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