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AI训练数据

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OpenAI最近宣布了DataPartnerships计划,旨在与第三方机构合作,创建用于AI模型训练的公共和私有数据集。这一举措旨在解决现有AI模型训练数据集中存在的问题,其中包含有毒语言和偏见。在克服数据集偏见等挑战方面,OpenAI是否能做得更好,仍有待验证。...

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  • 反盗版组织下线AI训练数据集 “Books3” Meta大模型也曾使用

    反盗版组织成功要求在线盗版书籍资源库TheEye下线AI训练数据集"Books3"的事件。"Books3"数据集是一个大规模的盗版书籍资源,包含了37GB的文本,用于训练人工智能模型。Books1和Books2都占GPT-3训练数据的近15%。

  • 谷歌和OpenAI呼吁修改版权法以获取AI训练数据

    本文概要:1.Google和OpenAI利用他们的机器人从互联网上收集数据,但最近的版权法对他们的数据抓取工作提出了障碍。2.AI模型需要人类生成的内容来提高,但公司应该支付还是从互联网获取这些内容是一个问题。OpenAI还与美联社合作,以获取实时数据进行未来的模型训练,并寻求避免法律纠纷并补偿创作者。

  • 英国情报机构希望放宽关于AI训练数据的法律限制

    英国情报机构正在争取放宽人工智能数据使用的法律限制,以便更轻松地训练人工智能模型。英国情报机构GCHQ、MI6和MI5正在游说政府放宽监控法规,他们认为这些法规对他们使用大量个人数据训练人工智能模型的能力构成了“繁琐的”限制。政府正在考虑这些建议,并将在今年晚些时候发布其回应。

  • 为什么说好的AI训练数据平台对人工智能至关重要?

    人工智能技术正应用到各个行业当中,并对推动人类科技经济发展起着加速作用。麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)的一项预测显示,随着人工智能技术越来越成熟,能力越来越强,预计它将极大地推动世界经济,到2030年将创造约13万亿美元的附加价值。作为人工智能产业的内部驱动力,数据、算法和算力三大要素对人工智能技术的升级发展至关重要。受政策利好、技术发展迅猛、场景需求剧增的影响,人工智能在各个行业逐渐落地的过程中

  • AI落地场景暴增 头部企业如何解决AI训练数据难题?

    近年来,随着大数据和云计算等新一代信息技术的不断进步,人工智能场景应用中加速落地,并快速向各个行业和领域渗透。其中,数据是人工智能开发和应用的基础,当前以机器学习为主的人工智能技术的高速发展依赖于底层大数据的丰富程度。强大的模型需要含有大量样本的数据集作为基础,数据的质量、多样性将对算法模型的成败产生重大影响。高质量的AI训练数据越多,模型的准确度和重复性就越好。《 2020 年中国AI基础数据服务行业发展

  • 人工智能这么火 这款提效200%的AI训练数据工具你怎么还不知道?

    数据标注作为人工智能落地应用实现的重要环节,其标注后的数据精度和效率影响着人工智能算法模型的最终效果,AI数据的采集、标注与价值挖掘是人工智能技术得以在实际应用场景中大展拳脚的重要基石。因此,如何通过技术层、工具层的优化,高效、高质的做好数据标注,成了AI训练数据服务商们的重要议题。日前,在第二届深圳(国际)人工智能展上,云测数据正式发布了其针对 AI 数据训练服务的平台产品——云测数据标注平台4.0。作为实?

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  • AI训练中的缺陷:算法决策或成为未来生活的威胁

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  • 一句话吓坏网友!金山WPS深夜道歉:所有用户文档不会被用于任何AI训练

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  • Alluxio推出AI训练平台,GPU利用率提高4倍

    Alluxio最近推出了一款全新的企业AI平台,通过使用高速缓存,可以将GPU设置的工作效率提高4倍。由于采用了数据虚拟化平台和全新的DORA架构,整体模型培训流程的速度提高了20倍。这将有助于提高深度学习项目的效率,降低成本。

  • 微软发布新型AI训练法“思想算法” 使AI更具人类思维能力

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    只需一句话,描述你想要大模型去做什么。就有一系列AI自己当“模型训练师”,帮你完成从生成数据集到微调的所有工作。只需上传一个产品文档,就能自动训练出一个可以回答有关该产品问题的聊天机器人。

  • ReplicaStudios:用AI训练属于个人的旁白声音

    ReplicaStudios是领先的平台,用于制作和训练个人的旁白声音,适用于游戏开发者、视频创作者和普通用户。旁白合成技术广泛应用于电子游戏开发和电视节目配音等领域。角色试镜:可以试听不同声音,指导表演,并将音频导出到项目所需的格式。

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    Zoom最近更新的服务条款遭到不少公司的强烈反对,这些条款允许Zoom使用客户数据进行AI训练。StackDiary的一篇报道指出,这些变化是在3月份悄无声息地推出的,似乎赋予了公司对客户数据进行AI训练的广泛控制权。”Hashim写道。

  • NVIDIA DGX Cloud现在可强化Genative AI训练

    NVIDIADGXCloud作为今年3月推出的一项人工智能超级计算服务,现在可以强化GenativeAI训练,它为企业提供了训练生成性人工智能和其他开创性应用所需的基础设施和软件的即时访问。MoorInsights&Strategy的首席分析师PatMoorhead表示:“生成性人工智能使得人工智能的快速采用成为每个行业领先公司的商业必需品,推动许多企业寻求更加加速的计算基础设施。且DGXCloud包括NVIDIAAIEnterprise,

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    华为发布面向大模型的存储产品,包括OceanStorA310深度学习数据湖存储和FusionCubeA3000训/推超融合一体机。这两款产品性能密度创新纪录,具备高效率和高性能的特点。华为还强调了硬件及软件生态的开放,并与多个合作伙伴共建生态。

  • 沐曦GPU芯片功能测试完成 用于AI训练及通用计算

    上海的GPU创新企业沐曦MetaX宣布,仅仅5个小时就完成了曦云MXC500芯片的功能测试,并且MXMACA2.0计算平台的基础测试也完成了。沐曦致力于为异构计算提供安全可靠的GPU芯片及解决方案,打造全栈GPU芯片产品,其中MXN系列GPU用于AI推理,MXC系列GPU用于AI训练及通用计算,以及MXG系列GPU用于图形渲染。沐曦的所有产品都采用完全自主研发的GPUIP,并且拥有完全自主的指令集和架构,同时也配备了兼容主流GPU生态的完整软件栈。

  • 日本政府表态:不会对AI训练使用的数据实施版权保护

    日本政府方面,最近重申不会对人工智能训练中使用的数据实施版权保护。该政策允许AI使用任何数据,“无论是出于非营利或商业目的,是否是复制以外的行为,也无论是从非法网站或其他方式获得的内容。可见日本的立场很明确——如果西方用日本文化来训练人工智能,那么西方文学资源也应该可以用于日本人工智能。

  • 加速对话体验迭代,腾讯云智能车载语音助手推出场景化AI训练方案

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    针对部分网友有关“文心一言文生图功能”的反馈,百度官方回应称,文心一言完全是百度自研的大语言模型,文生图能力来自文心跨模态大模型ERNIE-ViLG。“在大模型训练中,我们使用的是互联网公开数据,符合行业惯例。由于发布时间仓促,百度对于画图AI的中文输入词还没完全搞定,后续应该会根据用户反馈,把中文的提示词与英文的训练素材更好对应上。

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    高昂的+AI+训练成本一直是+AI+采用的障碍之一,阻碍了许多公司应用+AI+技术。根据2017年+Forrester+咨询报告,48%+的公司强调高昂的技术成本是没有采用人工智能驱动解决方案的主要原因之一。训练模型将开发出处理估计162万亿单词或216万亿token的能力。

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    MLU370-X8搭载双芯片四芯粒思元370,集成寒武纪MLU-Link™多芯互联技术,主要面向训练任务,在业界应用广泛的YOLOv3、Transformer等训练任务中, 8卡计算系统的并行性能平均达到350W RTX GPU的155%...MLU370-X8智能加速卡提供250W最大训练功耗,可充分发挥AI训练加速中常见的FP32、FP16或BF16计算性能......

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