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优质数据如何推动卓越模型性能
这是没有人谈论的事情：如果没有正确的燃料，世界上最复杂的 AI 模型也是无用的。这种燃料就是数据——而且不是任何数据，而是高质量、专门构建和精心策划的数据集。以数据为中心的 AI 颠覆了传统的脚本。它不是痴迷于从模型架构中榨取增量收益，而是关于 […] 文章《优质数据如何推动卓越模型性能》首次出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI这是没人谈论的事情：如果没有合适的燃料，世界上最复杂的人工智能模型也是无用的。这种燃料就是数据——而且不是任何数据，而是高质量、专门构建和精心策划的数据集。以数据为中心的人工智能颠覆了传统脚本。
这是没人谈论的事情：世界上最复杂的人工智能模型 如果没有合适的燃料，它是无用的 如果没有合适的燃料，它是无用的 。这种燃料就是数据——而且不是任何数据，而是高质量、专门构建和精心策划的数据集。以数据为中心的人工智能颠覆了传统脚本。不要执着于从模型架构中榨取增量收益，而是让数据承担繁重的工作。这不仅是性能得到改善的地方；它被重新定义。这不是在更好的数据或更好的模型之间做出选择。人工智能的未来需要两者，但一切始于数据。
不要执着于从模型架构中榨取增量收益，而是让数据承担重任。这不仅仅是性能的提升，更是对性能的重新定义。这不是在更好的数据或更好的模型之间做出的选择。人工智能的未来需要两者，但一切始于数据。为什么数据质量比以往任何时候都重要
根据一项调查，48% 的企业使用大数据，但成功使用大数据的企业却少得多。为什么会这样？
根据一项调查， 48% 的企业使用大数据 48% 的企业使用大数据 但成功使用大数据的企业却少得多。为什么会这样？这是因为以数据为中心的人工智能的基本原则很简单：模型的好坏取决于它所学习的数据。无论算法多么先进，嘈杂、有偏见或数据不足都会限制其潜力。例如，产生错误输出的生成式人工智能系统通常会将其局限性归因于训练数据集不足，而不是底层架构。
或数据不足可能会限制其潜力 用于利用人工智能进行勘探 和