在人工智能领域,数据、算法和算力是构建AI系统的三大核心要素,三者的协同使现代AI技术实现了从理论到应用的飞跃。数据是AI的基础,大量高质量的数据不仅能够提高现有模型的准确率,还能促进模型的优化和创新。以ImageNet数据集为例,该数据集及相关挑战赛推动了计算机视觉算法的快速发展,2017年是挑战赛的最后一年,物体分类冠军的准确率在7年时间里从71.8%上升到97.3%。近年来,Transformer等预训练大模型在语言理解及生成等领域表现出色,大模型背后的Scaling Law(规模定律)进一步揭示了模型性能与数据量、算力之间的关系,强化了数据在提升AI表现中的关键作用。
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