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李荪指出,当前国内数据标注产业还比较初级,大部分标注工作以人工为主,劳动密集型特点比较突出。但是,在通用人工智能时代,传统手工标注或简单自动化标注方法无法满足大模型对大规模、高质量、多样化数据的需求,特别是具备模型训练知识、行业领域知识的专业化数据标注人才也相对匮乏。
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柏文喜对《环球时报》记者举例称,金融领域的故障可能导致交易中断和资金损失,而医疗领域的故障则可能影响诊断准确性,甚至危及患者生命。此外,大模型在数据处理过程也面临数据安全和隐私保护的挑战,因此确保数据的安全性和合规性至关重要。
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