景联文科技推出大语言模型SFT&RLHF数据解决方案

随着 ChatGPT 等强大模型的推出，大语言模型（LLMs）正以前所未有的速度普及，并逐渐融入日常生活中。

现阶段的LLMs正面临一些挑战。最突出的问题之一就是“幻觉”现象，即模型会生成不准确或不合逻辑的回复。此外，LLMs在理解和执行复杂指令方面的表现也有待提升，有时它们会遗漏指令中的细节，仅满足用户的部分需求。

监督微调（SFT）和人类反馈强化学习（ RLHF）是大模型在模型训练阶段最常用的微调和训练方式，已成为提升大语言模型性能和实用性的关键技术手段。

•SFT是指在已经训练好的大模型基础上，使用一组带有标签的数据集对模型进行进一步的训练，以使其更好地适应特定任务或场景。

•RLHF是一种结合了强化学习（RL）与HF（人类反馈)的方法，通过人类提供的反馈来指导模型的学习过程，使模型输出更加符合人类期望。

两者都依赖于数据驱动，SFT需要标注的数据，而RLHF需要基于人类反馈的数据。

在构建高质量的SFT和RLHF数据集过程中，会遇到许多挑战，如数据的质量把控、标注工作的复杂性以及模型训练中的技术难题。景联文科技通过运用恰当的策略和技术方案，有效应对这些挑战，提升数据集的质量，从而增强模型的性能和可靠性。

数据解决方案

景联文科技通过研发自动化预标注技术和构建高质量大模型数据集，以降低高质量数据获取成本。

一、一站式处理的数据采集标注平台

自研集数据处理、项目管理和数据安全管控等各环节于一体，并且能对图像、语音、文本、视频、3D点云数据及4D数据做到一站式处理的数据采集标注平台。

•搭载SAM相关算法以提升标注效率，研发自动化辅助标注功能。

•文本OCR：支持中、英文、韩文、手写体等OCR识别。

•图像自动识别：支持图像数据自动识别，采取粗分类、细分类多次分类策略，将图像分类性能提升到商用。为标注人员提供准确类别建议。

•图像自动拉框：针对项目质检中出现的矩形框贴合不紧密、肉眼区分性不强等问题，开发了自动拉框算法。将误差精度有效控制在2px以内，大幅提升标注效率。

•图像自动贴边：针对项目中不规则多边形顶点标注繁琐、不准确的问题，开发了基于语义分割的自动贴边算法。标注人员只需要定位大致ROI区域即可快速完成分割的任务。

•图片-AI智能识别：自动化或半自动化地精准标注图片中的目标对象、场景特征等。

•视频-AI内容理解：具备强大的视频处理能力，能够识别视频中的关键信息，如物体、场景、行为等，并自动为其添加描述性标签。

•点云-车辆3D框-AI预识别：数据标注平台的点云智能识别能够高效、精准处理和分析三维点云数据，具备实时处理能力和高鲁棒性。

•文本-AI智能识别：自动化或半自动化地理解和标注文本数据中的关键信息、情感倾向、实体关系等，大幅提高标注效率与准确性，为文本分析、情感分析、信息抽取等任务提供强有力的支持。

•语音-ASR AI智能识别：对语音数据进行高效、精准的自动化处理，自动识别语音内容中的关键信息、情感倾向、说话者特征等，并转化为可训练的标注数据，为智能语音助手、语音识别、语音合成等应用提供强有力的支持。

•优秀的显存分配机制，支持处理更大更复杂的图像，支持多种分割结果输出；

•可根据通用型数据标注的需求设计，还可提供平台定制化开发的服务。

二、专业数据标注团队

通过构建多层次的标注团队——包括粗标、精标及专业级标注人员， 根据企业问题和优化目标快速制定AI解决的用例，有效满足各种特定任务和专业领域对于RLHF数据的需求，帮助客户解决RLHF中的数据处理难题。

三、标准化反馈收集流程

为解决不同个体反馈不一致的问题，景联文科技采用标准化的反馈收集流程，并且通过多轮验证来确保反馈的一致性和准确性，以提高训练数据的整体质量。

四、构建高质量大模型数据集

景联文科技提供海量优质大模型数据集，可用于SFT和RLHF数据服务。

•世界知识类期刊及高价值社区文本数据数千万篇

•教育题库数亿道

•多轮对话数千万

•音频数据数十万小时

•图片生成及隐式/显示推理多模态数据数百万

•生物数据数千万

•药学数据数亿

•化学数据数亿

•材料数据数十万

•专利数据数亿

•医疗器械数据数千万。

景联文科技还拥有强大数据处理引擎以及巨量的行业优质基础语料，快速安全处理企业私有数据并提供模型训练。

在数据安全与合规方面，景联文科技已通过ISO9001质量、ISO27001信息安全、ISO27701国际隐私安全管理认证，积极参与8项国家数据交换格式和数据安全标准制定，牢固构筑数据保护的基石。

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