大語言模型在各類LLM新技術的融會貫通下，不斷加速Instruction-tuning、RLHF、思維鍊等新技術在大語言模型中的深度應用，人工智能技術以驚人的速度不斷進化。
大語言模型（LLM）是一種基于深度學習技術和海量文本資料，它們是由海量的資料和大量的計算資源訓練而成的，可以了解和生成自然語言的人工智能模型，依賴于高品質和豐富的訓練資料集。
資料标注可以提供大量帶有标簽的資料，這些資料可以作為訓練大型語言模型的監督信号。通過對文本進行分詞、命名實體識别、句法分析、語義分析等處理，幫助模型更好地了解文本，并輸出更加準确的結果；可以更好地了解文本的語義和語境，生成更符合語境、更連貫的文本；可以學習到更多的語言規律和知識，幫助大型語言模型更好地泛化到新的語境和任務中；可以幫助大型語言模型更好地避免生成有害、不真實或不連貫的文本；通過對資料進行标注和處理，模型可以學習到正确的價值觀和道德标準，進而在生成文本時避免産生負面影響。
人工智能領域的權威學者吳承恩發起了“以資料為中心的AI”運動，它主張在模型架構相對固定的前提下，通過提升資料的品質和數量來提升整個模型的訓練效果。
資料品質是模型效果的必要條件，優質的标注人員是資料品質的保障。景聯文科技擁有豐富的專家資源，有代碼、醫學、高等數學、世界常識、翻譯、文學創作等領域專家可對垂直領域資料資訊進行标注，滿足目前标注需求。
目前景聯文科技累計處理AI圖像資料超過500TB，自然語言文本資料超過15億條。
景聯文标注平台支援GPT相關标注業務，具備成熟的标注、稽核、質檢機制，完全能夠滿足針對大型語言模型訓練的标注需求 。
在圖像生成和了解方面，景聯文科技通過采用文本描述或問答的方式處理圖像，幫助模型了解圖像的内容和特征，生成與使用者描述相符合的圖像；幫助模型了解圖像中的各種元素和關系，可以提高模型的創造力和認知能力。
在”AI+教育領域“，景聯文科技利用自研的文本标注工具對教育知識資料進行文本分類、摘要、關系标注和翻譯撰寫等操作，以訓練一個具備文本生成、文本摘要、翻譯和校對等能力的大語言模型，進而提高教育品質和效率。
在金融領域的風險評估、輿情分析、智能投顧等場景，以及法律領域的合同解讀、法律文書分類等場景，景聯文科技運用文本标注工具，例如拼寫糾錯、指代消歧、實體标注等标注工具，對大量文本資料的标注，可以訓練模型提取關鍵資訊、了解語義，提高自動化處理和決策的準确性。
在”AI+醫療“領域，景聯文科技對醫療報告、病例記錄、藥物說明等資料進行清洗，在文本中标注實體、關系、情感、類别等資訊，可以幫助模型更好地了解醫學文本，這有助于模型了解醫學文本的含義和意圖，進而提高醫學文本分析的準确性和效率。同時，還可以幫助模型進行疾病診斷和預測。通過對患者的症狀、檢查報告、診斷結果等資料進行标注和分析，可以幫助醫療系統更好地了解患者的健康狀況和需求，進而提供更加精準和及時的診斷和治療建議。
基于人類回報優化語言模型的強化學習方法（RLHF）已經成為資料标注領域的新範式。它是一種通過與環境的互動來學習的機器學習方法。這種學習方法利用人類回報作為獎勵信号，引導大型語言模型不斷調整自己的行為政策，使其能夠适應不同任務目标并在互動過程中不斷改進。
景聯文科技研究人員利用GPT模型進行半自動化的資料采集和标注，用工具進行預先标注，準确率可達97%，再由人工幹預進入修改，提高标注效率，以減輕人工标注者處理複雜結構化資料所需的時間和專業知識負擔，用最快的速度傳遞合格的資料。
此外，景聯文科技基于LaTeX算法在短時間内生成複雜的科技文獻、數學公式、化學式、電路圖等各種格式統一、美觀、高品質的專業文檔，保證公式轉寫準确性和可讀性。
景聯文科技提供的産品為全鍊條AI資料服務，從資料采集、清洗、标注、到駐場的全流程、垂直領域資料解決方案一站式AI資料服務，滿足了不用應用場景下的各類資料采集标注業務的需要，協助人工智能企業解決整個人工智能鍊條中資料采集标注環節的相對應問題，推動人工智能在更多地場景下實作落地應用，建構完整的AI資料生态。
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