Die flexible Crowdsourcing-Plattform unterstützt hochwertige Daten und eine effiziente menschliche Ausrichtung für die Modellindustrie im großen Maßstab

Am 23. August wurde Dr. Wu Runze, technischer Direktor der NetEase Fuxi User Portrait Group, zur Teilnahme am großen Themenforum der Modellindustrie mit dem Thema „Boiling Capital, AGI Riding the Waves“ eingeladen. Im Forum hielt er einen Vortrag zum Thema „Effiziente menschliche Ausrichtung für große Modellimplementierungsanwendungen“. Er stellte den relevanten Unternehmen in der großen Modellbranche vor, wie NetEase Fuxi dabei hilft, einen geschlossenen Kreislauf großer Modelldaten zu erstellen, und teilte diese mit wie man zu geringen Kosten einen großen, datenbasierten Datenkreislauf aufbaut.

Unter den drei Elementen großer Modelle – Daten, Rechenleistung und Algorithmen – sind die Stärkung des Maßstabs vorab trainierter Modelle und die Verbesserung der Datenqualität Schlüsselmethoden, um bessere Effekte der künstlichen Intelligenz zu erzielen. Allerdings führt eine einfache Vergrößerung der Modellgröße nicht zwangsläufig zu besseren Ergebnissen. Im Kontext der Subjektivität, die bei vielen Aufgaben in der realen Welt vorhanden ist, kann die Skalierung des Modells zu unzuverlässigen und fragwürdigen Ergebnissen führen. Um die Glaubwürdigkeit und Wirksamkeit künstlicher Intelligenz sicherzustellen, ist daher eine umfassende Optimierungsstrategie erforderlich, die Daten, Rechenleistung und Algorithmen umfassend berücksichtigt.

Als Reaktion auf die oben genannte Situation sagte Dr. Wu Runze in seiner Rede, dass NetEase Fuxi als erstes inländisches Forschungslabor für künstliche Intelligenz im Bereich Spiele die umfangreiche Daten- und Simulationsumgebung der Spieleplattform nutzen kann, um die Entwicklung voranzutreiben der Technologie der künstlichen Intelligenz. Nachdem NetEase Fuxi in das „Pioneer Project“ der Provinz Zhejiang aufgenommen wurde, das sich auf das Projekt „Ultra-large-scale Pre-training Cloud Platform“ stützte, versuchte es, Technologie aus verschiedenen Aspekten wie Daten, Algorithmen, Systemen, Anwendungen usw. zu sammeln und zu erforschen Angesichts des Problems, die Fähigkeiten großer Modelle zu verbessern, wurde beschlossen, eine Richtungsführung durch menschliche Ausrichtung durchzuführen, positives, gut gemeintes menschliches Feedback in das große Modell einzuführen und einen „Massenkonsens“ als Feedbacksignal einzuführen.

Derzeit hat sich die Crowdsourcing-Plattform NetEase Fuxi Youling der Bereitstellung hochwertiger Datenlösungen für generative KI verschrieben. Wir stützen uns auf die umfangreiche Erfahrung und tiefe Integration von NetEase in den Bereichen Game Engines und KI und unterstützen große Modellhersteller aktiv bei der Lösung der Closed-Loop-Probleme umfangreicher Rechenleistungsdaten und Pre-Training-Modelle. Unser Ziel ist es, der Branche zu helfen, qualitativ hochwertigere Daten zu geringeren Kosten zu erhalten und so die gesunde Entwicklung der Branche zu fördern.

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