2024语料风云榜及案例报告

库帕思2024语料风云榜及优2库阳思序言u语料数据在人工智能系统的开发和运作中起着核心作用,尤其是在自然语言处理和机器学习领域。这些数据不仅为模型提供了必要的训练材料,使其能够通过识别和学习数据中的模式和关联来进行预测和分类,还用于模型的评估和验证,确保模型能够在实际环境中表现良好。更重要的是,丰富多样的语料数据集可以极大地提高模型的泛化能力,使其能够应对各种未见过的情形和数据。此外,随着技术的进步和新需求的出现,持续更新的语料库支持了新应用的开发和现有模型的改进,从而推动了整个领域的创新和发展。因此,高质量的语料数据不仅对模型训练至关重要,也是确保人工智能系统能够有效、准确u本报告梳理了语料基础概念与发展概况,展示了“2024语料风云榜”,并介绍了相关优秀企业案例,以期为广大从业者和各方人士提供有益帮助,促进语料从收集到应用的大发展。本报告核心内容:u语料是发展人工智能的基础要素,可以被视为是人工智能系统能力的“天花板”。数据的质和量直接决定了模型能够达到的性能极限。优质的数据不仅需要具备足够的量,更需要具备多样性、代表性及少量的噪声,这些特点能够确保模型具备良好的泛化能力,即在未见过的数据上也能表现出良好的预测或决u语料数据定义指用于开发和训练人工智能系统的文本或语音数据。然而,在广义的人工智能和自然语言处理领域,图片以及其他形式的数据(如视频等)也可以被视为—种语料。u语料质量决定大模型及人工智能的能力,但其数量正在走向枯竭。u截止到2024年06月09日,合计总征集上百家公司案例。预赛要求该申请公司需为面向国内外人工智能语料的代表企业,围绕经营能力、品牌能力、产品能力、创新能力、基础能力、规范能力等指标进行评价。复赛阶段,20个突围的申报企业根据申报内容进行线上评选。组委会经过多位专家评委的定性定量复选评审,按照综合得分排名Top10的申报企业上榜。库帕思语料基础概念与定义语料基础概念与定义1 2语料数据应用现状2.2高质量语料在训练AI方面具备独特优势,2.3高质量语料预计将在2028年用尽,常规语2.4中外语料数据发展呈现差异,中国已跨入3目录3目录 4语料优秀案例深度分析库阳思语料是发展人工智能的基础要素u在讨论人工智能,尤其是大型模型的能力时,通常会强调算法、算力和数据这三大要素的重要性。这三者相辅相成,共同决定了人工智能系统的性能和效果;u算法可以被看作是人工智能系统的“骨架”规则和程序的集合。不同的算法适合解决不同类型的问题,并且对算力和数据的需求也不同;u算力则是支撑整个人工智能系统运作的基础设施,可以比作是“地板”,没有足够的算力,再先进的算法和庞大的数据集也难以发挥作用。算力决定了模型训练的速度和规模,尤其是在训练大型模型时,需要极高的计算能力来处理亿万级别的参数和复杂的网络结构;u数据的角色尤为关键,它可以被视为是人工智能系统能力的“天花板”。数据的质和量直接决定了模型能够达到的性能极限。优质的数据不仅需要具备足够的量,更需要具备多样性、代表性及少量的噪声,这些特点能够确保模型具备良好的泛化能力,即在未见过的数据上也能表现出良好的预测或决策能力。亿欧智库:大模型三大要素天花板:数据数据的多样性和数量对于大模型的表现至关重要,因为大模型需要大规模的高质量数据进行训练,以提高其理解和生成语言的能力。主体结构:算法主体结构:算法算法是大模型“建筑的主体结构”,任何天花板、地板都不能独立于“建筑主体结构”而存在。如果算法存在代差,会导致高质量的数据与充沛的算力无法发挥效用,所以引入更高效地板:算力地板:算力大模型需要强大的计算资源来进行训练和推理,以处理庞大的参数量和复杂的计算任务。较数据来源:亿欧智库《2023中国AlGC商业潜力报告》4库阳思语料数据的定义概念u语料数据定义:指用于开发和训练人工智能系统的文本或语音数据。然而,在广义的人工智能和自然语言处理领域,图片以及其他形式的数据(如视频等)也可以被视为—种语料。u语料处理方式:对于文本语料进行分词、构建词汇表,并通过自监督学习任务(如掩码语言模型)进行预训练,音频语料则需要特征提取(如梅尔频谱图),通过类似自监督任务(如掩码音频模型)进行预训练,图片语料的处理包括图像增强、标注(如对象检测、分类),然后使用卷积神经网络(CNN)等架构进行训练,与文本和音频不同,图片语料处理侧重于像素级特征提取和空间信息的学习。u高质量的语料是构建大模型的核心能力:高质量语料在提升模型能力方面具有关键作用,它能够准确模拟真实世界,使模型的预测更贴近实际数据分布,借助优化算法减少训练中的损失函数,从而提高模型的精确性和稳定性。另外,由于高质量数据包含丰富且可靠的信息,经过清洗后能消除噪音和错误,增强了训练过程的稳定性。此外,高质量语料数据的多样性有助于降低人工智能模型对特定数据集的依赖性,增强其鲁棒性和泛化能力,减少偏差和错误。因此,—个高质量的语料需要具备多样性、准确性、亿欧智库:语料数据定义数据来源:亿欧智库《2023中国AlGC商业潜力报告》5库帕思大模型开发过程语料数据需求u在大型人工智能模型的开发过程中,语料数据贯穿始终,是推动模型从概念到实际应用的核心要素。在前期设计阶段,语料帮助开发者明确目标和方向;在训练阶段,大量标注的语料数据是模型学习的基石;在评测阶段,代表性的测试集确保模型的实用性和可靠性;最后在迭代阶段,数据用于细化和优化模型,应对现实世界的复杂需求。因此,高质量和大量的语料数据不仅支持模型的开发,更是确保其成功部署亿欧智库:大模型开发流程与语料需求量明确选择算法的核心目标,明确选择算法的核心目标,工智能算法模型,使人工需要收集大量语料来形成—个全面且多样化的数研集,以训练和工智能算法模型,使人工法模型的评测,判别算法法模型的评测,判别算法具体取决于任务的复练性和模型的深度。此外,为了防止过拟合,具体取决于任务的复练性和模型的深度。此外,为了防止过拟合,算法可行性测试验证,例算法可行性测试验证,例在评测阶段需要的数研量比训练阶段少,但测试数研仍然需要覆在评测阶段需要的数研量比训练阶段少,但测试数研仍然需要覆盖所有可能的使用场景,以确保测试结果的广泛适用性和准确性。资料来源:德勤《人工智能基础数据服务白皮书》、公开资料6库帕思1语料基础概念与定义1语料数据应用现状2语料数据应用现状2.2高质量语料在训练AI方面具备独特优势,但2.3高质量语料预计将在2028年用尽,常规语2.4中外语料数据发展呈现差异,中国已跨入3目录3目录 4语料优秀案例深度分析库帕思语料数据需要进行转化为结构化数据并参与数据资产市场化u通常语料数据以非结构化的形式进行存储,而利用至训练等开发流程需要基础数据服务商进行转化,将亿欧智库:大模型语料数据结构转化产业链条数据呈Datatang女u语料数据已成为人工智能开发企业供需价值创造与交换的市场化因素关键,语料数据资源权属清晰之后即为数据资产,通过建立—系列基础设施和政策措施促进数据要素供给方和需求方开展更多价值创造和•需求方免费获取数据 化••共同为供、需双方相互提供数据无—•需求方支付获取费用资料来源:亿欧智库8库阳思高质量语料在训练AI方面具备独特优势,但数量正在枯竭u高质量语料数据与普通质量数据的区别主要体现在准确性、完整性、代表性、—致性和数据丰富性等关键方面。首先,高质量数据的准确性确保了模型可以从中学习到准确的模式和关系;完整性保证了模型不会因为信息的缺失影响模型的决策质量;代表性能广泛反映目标应用的多样性和现实世界的复杂性,从而帮助模型在实际应用中展示更好的泛化能力和适应性;—致性和标准化大大简化了数据预处理的步骤,提高了数据的可用性。相比之下,普通质量的数据可能存在标注不准确、信息缺失、样本偏差严重、格式不—致以及数据单—化等问题,这些都可能导致模型训练效果不佳,并在实际应用中造成预测错误,增加了模型迭代和优化的难度和成本。亿欧智库:语料数据质量对比u高质量语料短缺是国际性的普遍性问题,非中国独有。高质量语料的短缺是全球人工智能研发中普遍存在的—个关键问题,这—挑战并不是中国特有的,而是—个国际性的难题。在全球范围内,从学术研究到商业应用,人工智能的发展都严重依赖于大量高质量、多样化且公正的数据。这些数据是训练精确、可靠和公正的Al系统的基础。第—,数据的采集往往受限于版权、隐私保护法规以及数据来源的限制,使得无法广泛地收集到多样的数据样本。第二,数据的标注工作不仅成本高昂,而且需要大量的人工参与,这在很大程度上限制了数据集的规模和多样性。第三,标注数据的准确性和—致性的维护也是—个挑战,因为不同的标注者可能会有不同的理解和判断标准。高质量语料短缺是全球Al研究与应用领域共同面临的问题,需要国际合作和技术创新共同解决。这不仅仅是中国独有的问题,而是—个全球性的挑战,对于推动人工智能技术的持续进步至关重要。采集难标注难维护难采集难标注难维护难资料来源:亿欧智库9库帕思高质量语料预计将在2028年用尽,常规语料数据痛点痒点多u高质量语料预计于2028年左右枯竭,其实早在2022年就有学者指出高质量语料将会成为AI发展的制约,人在2024年6月4日的研究表明,如下图所示,高质量数研预计将于2028年枯竭,高质量数研的缺位将会亿欧智库:高质量语料数据数量及大模型开发参数增长对比u常规语料数研痛点、痒点较多,无法直接代替高质量数研用于训练,目前AI自动标注仍需要人工标注,且撑练度和精细度较高的需求依旧模全依赖人工,导致大量语料难以体现价值,同时也缺乏高效的语料非结构化数研难用目前尚未被利用的非结构化数研约占数研总量80%;预计到2025年,非结构目前尚未被利用的非结构化数研约占数研总量80%;预计到2025年,非结构化数研将持续提升,结构化数研总量占比将萎缩至20%。数研价值难以体现、难以撑用*:“暗数据”指—次性采集、存储的数据，但却永远不会再次访问它们语料数研充满偏见、有毒库帕思中外语料数据发展呈现差异,中国已跨入“数据要素”时代u中外语料发展模式趋向差异化,欧美在数据要素市场方面通过完善的法律法规、强大的基础设施建设、多方参与的生态圈构建、人才培养、可信流通环境的建立及国际合作,推动数据市场的发展和规范,但缺失数据确权、评估、分配等机制,导致虽然认可语料数据的“资产属性”,但无法进行会计上的处理。u我国在2020年提出了“数据要素”这—概念,这是在认可数据是资产的前提下,进—步把数据提高到了生产要素的高度,成为继劳动力、土地、资本、和科技之后的第五种生产要素,实现“数据资产入表”,亿欧智库:中外语料发展模式趋向中外中外完善数据市场法律法规数据分类分级确权授权机制动计划》等政策法规,欧盟通过的接支配或控制,并不依赖所有权源。推进数据要素市场基础设施建设“资产”属性,但缺失涉及推进数据要素市场基础设施建设“资产”属性,但缺失涉及投入大量资金用于数据基础设施建设,全等各个环节,建立起覆盖广泛、实加工使用权构建数据要素市场生态圈参与。政府通过制定相关政策和法规,业通过投入技术、资金等资源,建设数据要素市场相关的服务,促进数据构建数据要素市场生态圈参与。政府通过制定相关政策和法规,业通过投入技术、资金等资源,建设数据要素市场相关的服务,促进数据产品经营权产品经营权基于数据敏感性考虑,对于不同隐私级别的数据,企业是否享有使用或经营的权利需视场景确定,例如企业持须遵循“告知-同意”原则,同时用户设立数据要素市场监管机构,建立数据分类和风险评估机制,加强数据要素市场退出机制建设,并加强行业自律,建立行业自律组织,促进数据要素市场的规范发展,同时达成“欧“数据”是资产,“数据资产入表”资料来源:国际数据管理协会、亿欧智库11库帕思1语料基础概念与定义1 2语料数据应用现状2.2高质量语料在训练AI方面具备独特优势,2.3高质量语料预计将在2028年用尽,常规目录目录32024语料风云榜榜单 4语料优秀案例深度分析库帕思2024语料风云榜榜单评选细则u在数字化浪潮的推动下,人工智能已成为推动经济社会发展的重要引空,作为三驾马车之—“数研”的高质量提速建设,将大大缓解算力压力,助力AI高效发展。u在2024世界人工智能大会期间,大模型语料数研联盟、副海库帕思科技有限公尽、副海市数商协会、副海市人工智能行业协会,将以“语料筑基,智生时代”为主题举办语料专题论坛,围绕高质量语料数研如何高效赋能大模型产业发展,按照专业化、链接型、前瞻性三个维度,向市场传递重构语料生态的顶层设计锐念。2024语料风云榜、行业优秀案例也将在该论坛副正式发布,主办方希望通过本次风云榜与案例集的评选,遴选语料行业优秀企业和案例,打造标杆示范,鼓励更多的市场主体投身于语料产业生态布局,推动语料全行业提质、增效、降本,有效缓解语料供给难、供给贵问题。亿欧智库:2024语料风云榜榜单评选流程2024年5月21日-6月9日2024年5月21日-6月9日申盟,并提交申盟承诺函技术等介绍(含重点文字介绍、基础信息表,可选提供图片或PPT辅助材料)参考评价体系,对侯选推荐名单进行逐—打分,并语料专题论坛进行发布,库阳思2024语料风云榜榜单评选细则u预赛要求该申请公司需为面向国内外人工智能语料的代表企业,围绕经营能力、品牌能力、产品能力、u复赛阶段,申报企业根据申报内容进行线上评选。组委会经过多位专家评委的定性定量复选评审,按照亿欧智库:2024语料风云榜评选维度库帕思2024语料风云榜榜单·海外Top10scale备注:按企业简称首字母排列,排名不分先后15库帕思2024语料风云榜榜单·务国Top10标贝(青岛)科技有限公尽midli数据堂数研堂(北京)科技股份有限公尽Datatang天娱数字科技(大连)集团股份有限公尽星环信息科技(副海)股份有限公尽整数智能信息技术(杭州)有限责任公尽备注:按企业简称首字母排列,排名不分先后16库帕思1语料基础概念与定义1 2语料数据应用现状2.2高质量语料在训练AI方面具备独特优势,2.3高质量语料预计将在2028年用尽,常规2.4中外语料数据发展呈现差异,中国已跨3目录3目录4语料优秀案例深度分析4语料优秀案例深度分析库阳思标贝科技：AI赋能数字世界u标贝科技成立于2016年2月，是一家基于技术驱动的专业AIu标贝科技拥有业内先进的AI语音交互技术及高精度数据采方案，包括通用场景的语音合成和语音识别，以及TTS音色定制，声音复刻，情感合成和声音转uAI数据服务方面，标贝科技还可以提供包括通用及垂直领自动驾驶智能客服自动驾驶智能客服TTS标注高精度采标技术自动化标注能力多语种采集能力数研安全保障体系高效高精度采标技术自动化标注能力多语种采集能力数研安全保障体系高效交付能力技术与数据协调发展拥有专业AI算法团队,能够很好的理解数研和模型的关系,通过不断优化AI模型能力,持续提升数研生产数据采标和处理能力多语言多场景多类型的数研采标处理能力,覆盖语音、定制化标注工具组合自研的标注平台可以实现多种标注工具的组合标注,专业的项目管理团队具备丰富项目经验,专属项目经理全程多维度管控,更有预见性的规避项目风险,独立的质检小组确保数资料来源：标贝科技库阳思标贝AI数据平台u标贝科技聚合多年AI技术沉淀和业务流程积累，推出一体化及点云等全数据类型的采标业务，覆盖数据生产的全链路，并通过高效的人机协作实现数据生产图,并进行强度调节和疏密调图,并进行强度调节和疏密调可自行配置标注标签,支持多ASR模型搭配手动画段,进行实时音频转写,可用于训练高回答,支持自问自答。手动调整,实现多手动调整,实现多搭配人工补点,实现注,支持给单点添加模型,可以对latex视频标注内容审核对社交媒体平台上的视频进行审核,识别和过滤违规内内容审核对社交媒体平台上的视频进行审核,识别和过滤违规内容医学图像对医学图像和手术视频进行标注,以用于医学研究、分析教育培训对教育和培训视频进行标注,以支持学生的学习和培训情感分析标注视频中人物的情感状态,包括面违规检测用于识别和分类违规内容,如暴力、场景分类将视频划分为不同的场景或类别,帮助模型理解视频动作识别标注视频中的同动作或行为,帮助模型理解视频对象的关键元素,从而改资料来源：标贝科技库帕思云测数据：高质量、场景化AI数据服务u云测数据以高质量、场景化的AI训练数据服务为基u云测数据深度合作伙伴覆盖汽车、安防、手机、多世界500强企业、高校科研机构、政府机构、头部AI企业和大型互联网企业，涵盖计算机视觉服务能力服务能力行为监控场景采集行为监控场景采集智能驾仓场景采集道路数据场景采集家庭场景样本采集语音交互场景采集商超场景样本采集宠物动物场景采集美食数据集…对话数据集多语种数据集控制词语料对话数据集多语种数据集控制词语料…亿欧智库：适用于新一代AI工程化数据处理的云测通过标准API接口与其他业务系统集成数据库处理数据支持模型预处理提效数据库处理数据支持模型预处理提效数据池数据标注平台(逻辑流)数据标注平台(逻辑流)资料来源：云测数据库帕思云测数据：高质量、场景化AI数据服务系统集成系统集成调用实时交互结果可视化调用实时交互结果可视化预标注效果分析数据场景库管理预标注效果分析数据场景库管理行业交付能力行业交付能力服务体系服务体系 数据管理数据质检数据标注人员培训体系绩效量化体系数据质量看板人员培训体系绩效量化体系数据质量看板语义标注语义标注招聘体系业务培训体系招聘体系业务培训体系下游任务微调灰度发布联调下游任务微调灰度发布联调定向垂直场景的数据服务能力基于下游任务微调的人机耦合标注能力资料来源：云测数据库帕思ScaleAI:语料数据注解和模型训练平台公尽uScaleAI是—家总部位于美国旧金山的公尽,成立于2016年,由AlexandrWang和LucyGuo创立,专注于为机器学习模型提供高质量的数研标注和管锐服务。该公尽通过其先进的平台提供多种数研标注服务,包括图像标注、文本标注、视频标注和3D点云标注等,结合自动化工具与人工审核,确保数研标注的高精度和高效性。技术平台包括ScaleNucleus,—个端到端的数研管锐平台,帮助企业从数研采集、标注到分析和模型训练,实现—站式解决方案,以及ScaleRapid,提供快速数研标注服务,满足企业大规模uScaleAI的客户遍及多个行业,如自动驾驶、计算机视觉、自然语言处锐和机器人技术,知名客户包括OpenAI、Google、Lyft等,其服务在自动驾驶汽车环境感知系统和智能助手的自然语言锐解等前沿技术的多轮融资,公尽在短时间内迅速成长,估值已达到数十亿美元,显示出其在市场副的巨大影响力和发亿欧智库:ScaleAI大模型服务框架亿欧智库:ScaleAI数研引擎资料来源:ScaleAI22库阳思CloudFactory:语料数据注解和模型训练平台公尽于2010年创立,总部位于北⼦罗来纳州的达勒姆市,并在尼泊尔、肯尼亚和英国设有办事处。核心服务包括AI辅助的数研标注、数研注释、数研管锐以及各种其他数研处锐解决方案,这些服务对金融、医疗保健、保险、零售和地锐空间等行业至关重要,帮助企业高效、准确地管锐和处锐大量数研。uCloudFactory商业模式围绕虚拟生产线的概念展开,这—概念借鉴了传统制造业的装配线方法,这种方法使他们能够将撑练的数研任务分解为可管锐的步骤,确保高质量和高效的结果。这个模型由他们的专有劳动力管锐平台支持,该平台增强了团队协作、实时质量可视化和安全的数研访问,现在为超过700亿欧智库:CloudFactoryAI标资料来源:CloudFactory库帕思团队介绍u亿欧智库(EOIntelligenc投资分析和创新咨询服务。亿欧智库对前沿领域保持着敏锐的洞察,具有独创的方法论和模型,服务能u亿欧智库长期深耕新科技、消费、大健康、汽车出行、产业/工业、金融、碳务和等领域,旗下近100名分析师均毕业于名校,绝大多数具有丰富的从业经验;亿欧智库是务国极少数能同时生产务英文深度分析和专业盟告的机构,分析师的研究成果和洞察经常被全球顶级媒体采访和引用。u以专业为本,借助亿欧网和亿欧国际网站的传播优势,亿欧智库的研究成果在影响力副往往数倍于同行。同时,亿欧内部拥有—个由数万名科技和产业高端专家构成的资源库,使亿欧智库的研究和咨询有强大支撑,更具洞察性和落地性。报告作者Email:报告审核Email:Email:库阳思版权声明u本报告所采用的数据均来自合规渠道,分析逻辑基于智库的专业理解,清晰准确地反映了作者的研究观点。本报告仅在相关法律许可的情况下发放,并仅为提供信息而发放,概不构成任何广告。在任何情况下,本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。本报告的信息来源于已公开的资料,u本报告版权归亿欧智库所有,欢迎因研究需要引用本报告部分内容,引用时需注明出处为“亿欧智库”。对于未注明来源的引用、盗用、篡改以及其他侵犯亿欧智库著作权的商业行为,亿欧智库将保留追究其关于亿欧u亿欧是—家专注科技+产业+投资的信息平台和智库;成立于2014年2月,总部位于北京,在上海、深圳、南京、纽约设有分公司。亿欧立足中国、