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第 五 维 度 消 除 天 下 难 用 的 数 据 人 工 智 能 大 模 型 训 练 前 的 数 据 清 洗 、 数 据 标 注 、 数 据 扩 充 等 服 务 。 并 提 供 包 括 模 型 预 训 练 、 微 调 、 定 制 化 数 据 库 在 内 的 一 站 式 人 工 智 能 模 型 训 练 解 决 方 案 。 申 请 试 用 向 下 滑 动 了 解 更 多 关 于 D 5 第 五 维 度 专 注 于 利 用 自 研 算 法 将 A I 技 术 融 入 数 据 标 注 与 整 理 ， 将 学 术 科 研 成 果 转 化 为 人 人 可 用 的 定 制 化 数 据 标 注 工 具 与 生 成 式 数 据 整 理 工 具 # 数 据 标 注 # 将 原 始 数 据 通 过 标 注 转 化 为 可 供 模 型 学 习 的 高 质 量 数 据 # 数 据 清 洗 # 将 原 始 数 据 将 被 提 升 为 模 型 训 练 可 以 使 用 的 高 质 量 数 据 # 数 据 扩 充 # 利 用 原 始 数 据 大 幅 提 升 高 质 量 数 据 的 数 量 了 解 更 多 关 于 第 五 维 度 •   点 灵 数 据 标 注 平 台 •   点 灵 数 据 生 成 平 台 •   智 能 传 媒 平 台 •   反 欺 诈 监 测 平 台 1 2 3 4 5 6 7 探 索 A I 给 予 数 据 标 注 的 全 新 方 式 第 五 维 度 通 过 提 升 人 工 智 能 模 型 训 练 所 使 用 的 数 据 质 量 和 数 量 专 注 于 从 数 据 角 度 提 升 人 工 智 能 产 品 的 安 全 性 和 可 靠 性 ， 从 根 本 上 增 强 人 工 智 能 产 品 的 应 用 效 果 多 维 度 数 据 质 量 评 估 相 关 产 品 D a t a G P T 通 过 自 研 算 法 从 多 个 维 度 评 估 数 据 质 量 从 数 据 标 注 准 确 性 、 数 据 集 重 复 性 、 数 据 集 覆 盖 的 信 息 广 泛 度 、 数 据 用 于 主 流 大 模 型 训 练 的 适 用 性 等 方 面 进 行 质 量 评 估 立 即 试 用 数 据 清 理 系 统 相 关 产 品 — d a t a L a b i n g P l a n t f o r m 根 据 用 户 通 过 自 然 语 言 提 出 的 要 求 和 上 传 的 数 据 ， 自 动 清 除 过 于 重 复 的 数 据 ， 对 不 完 整 数 据 通 进 行 补 充 与 补 足 ， 并 对 缺 少 标 识 、 标 注 错 误 的 数 据 进 行 补 充 与 纠 错 立 即 试 用 多 维 度 数 据 质 量 评 估 相 关 产 品 D a t a G P T 第 五 维 度 在 不 断 清 洗 并 标 注 最 新 的 数 据 ， 使 用 者 仅 需 通 过 简 单 的 自 然 语 言 即 可 调 阅 并 下 载 指 定 格 式 和 内 容 的 数 据 集 ， 以 便 模 型 训 练 者 、 科 研 工 作 者 和 广 大 用 户 的 使 用 。 立 即 试 用 A I 标 注 平 台 相 关 产 品 — d a t a L a b i n g P l a n t f o r m 根 据 用 户 通 过 自 然 语 言 提 出 的 要 求 和 上 传 的 数 据 ， 使 用 人 机 结 合 的 方 法 对 数 据 进 行 标 注 大 幅 减 少 人 工 工 作 量 ， 在 提 升 标 注 准 确 性 的 前 提 下 ， 大 幅 缩 短 标 注 所 需 时 间 立 即 试 用 了 解 更 多 关 于 第 五 维 度 © 2 0 2 4 d 5 © 2 0 2 4 d 5

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