OpenAI創始人山姆·奧特曼曾說:“十年前的傳統觀點認為,人工智能首先會影響體力勞動,然后是認知勞動,再然后,也許有一天可以做創造性的工作。現在看起來,它會以相反的順序進行。”ChatGPT的出現印證了這一點!

ChatGPT的一炮而紅即將為OpenAI帶來約290億美元的融資,然而這樣的成功背后不止有技術天才和資金,2022年OpenAI的預訓練語言模型在技術路線上作出了新的選擇:“基于人工標注數據+強化學習的推理和生成”。據美國《時代》雜志調查發現,為訓練ChatGPT,OpenAI招募了大量數據標注人員,甚至還投入了大量博士級別的專業人士來完成高質量的標注任務,著眼長遠,將大量資金投入在人工數據標注上是OpenAI成功的關鍵決策。

OpenAI在博客中寫道,ChatGPT是從GPT3.5系列中的模型進行微調而誕生的。以往的預訓練模型都是為了減少監督學習對高質量標注數據的依賴。而正是ChatGPT在GPT-3.5大規模語言模型的基礎上,又開始依托大量人工標注數據,才得以實現理解人類指令,更精準更有“人味”的自動輸出。

業內普遍認為,ChatGPT是人工智能里程碑,更是分水嶺,這意味著AI技術發展到臨界點。在人工智能領域深耕數十年的百度能否乘其東風完成自我變革,引發業界關注。在外界看來,ChatGPT或成為下一代搜索產品的雛形。

另一方面,互聯網在擁有知識的同時也存在惡意和偏見的內容,通過數據標注建立一個額外的人工智能驅動的安全機制,運用文本分類標注、對話語料構建等標注類型來幫助模型調優,OpenAI才能控制這種危害,生產出適合日常使用的聊天機器人,避免出口成臟,性別歧視或者發表種族主義言論的出現。

盤石數據標注助力AI語音模型的進化發展

盤石數據深耕數據標注業務,積累了豐富的文本標注經驗并針對語音模型訓練提供優質的標注服務,包括:

對話評價——從多個方面針對自動生成的對話進行評價,如情感、正確性、流暢性等多個方面。

故事改寫——根據情節對自動生成的故事進行改寫,使其語義通順,邏輯完整。

摘要抽取——針對長文本進行摘要抽取,保證情節完整,篇幅簡短,表達流暢。

邏輯推理——根據推理題目的信息,給出正確答案并提供解題思路。

角色扮演——構建角色并與該角色進行對話,避免出現邏輯錯誤、人設不符、不通順、錯字等情況。

以下為ChatGPT關于“數據標注”的觀點

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