ChatGPT促进中国大语言模型发展，底层标注数据质量成关键

自开年以来，ChatGPT的热浪带来了一场全民的科技狂欢，同时打开了业内对NLP发展的想象空间，拉开了大语言模型产业和生成式AI产业飞速发展的序幕。

海外市场中OpenAI、微软、谷歌、Meta等巨头都在积极争抢布局ChatGPT，中国市场中百度、阿里、华为、商汤、京东、科大讯飞、腾讯、360、字节跳动、昆仑万维等头部厂商也争相宣布研发或发布大语言模型产品。

3月百度推出对标Chat GPT的应用文心一言；4月9日，360官方正式宣布基360GPT大模型开发的“360智脑”落地搜索场景；4月10日，商汤科技发布“日日新SenseNova”大模型体系；同天，昆仑万维宣布即将推出“天工”大模型；4月11日，阿里巴巴大语言模型“通义千问”正式亮相，同时华为也宣布即将上线“盘古系列AI大模型”......国内市场呈现出一片欣欣向荣的景象。

ChatGPT作为生成式AI，通过使用自然语言交互，颠覆了原本固有的人机交互方式。让每个人通过命令计算机来解决问题成为可能。每个人都可借助生产工具、对话引擎、个人助理等应用来处理相关问题。

在ChatGPT出现以前，文本机器人、语音机器人、多模态数字人等对话式AI产品普遍存在知识结构不完善、只能对简单问题进行回答、对语义与情感理解不到位等问题，较大程度上降低了用户的交互体验感。将对话式AI与大语言模型产品结合，相当于给对话系统安装了一个更富有人类知识、智慧、情感的大脑，可改善以往对话式AI的产品痛点，完善产品功能，添加产品新卖点。

当然ChatGPT仍然存在着很多不足，例如事实检索性和数学计算性效果较差，难以实现某些实时性、动态变化性的任务等，特别是中文语料库，更是成为ChatGPT难以逾越的壁垒。想要提高性能就需要不断通过人类反馈来强化学习。

ChatGPT大语言模型对于数据质量和数据类别多样性的要求非常高。需要先根据样本数据进行人工编写答案，再对答案的分类、质量进行标注，最后对模型给出的多个答案输出进行排序，使得模型可以更好地与人类指令保持一致。数据的质量和多样性成为模型优化的关键。

景联文科技是AI基础数据行业的头部企业，拥有千人从业经验丰富的数据标注团队及丰富的图像和文本标注经验，可为ChatGPT大语言模型提供图像和NLP相关数据采集和数据标注服务，并根据客户需求迅速调配有相关经验的标注员。景联文科技拥有丰富的专家资源，拥有代码、医学、高等数学、世界常识、翻译、文学创作等领域专家可对垂直领域数据信息进行标注，从而保证数据质量，满足当前标注需求。

针对数据定制标注服务，景联文科技拥有先进的数据标注平台与成熟的标注、审核、质检机制，支持计算机视觉：语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、3D立方体标注、2D3D融合标注、目标追踪、属性判别等多类型数据标注；支持自然语言处理：文本清洗、OCR转写、情感分析、词性标注、句子编写、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、NLU语句泛化、机器翻译等多类型数据标注。

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