数据存储和处理是大模型对数据平台的主要影响之一。大模型对于数据的需求量大,带来了数据存储和处理的挑战。如何有效地存储、获取和分析这些数据?如何处理这些数据以供模型训练?如何优化数据架构来满足大模型的需求?这些问题将是我们交流会的讨论焦点。
同时,数据标注和质量管理也是大模型时代的关键。大模型的数据量越大,对数据标注的精度和质量的要求也越高。如何在保证数据标注准确的同时,有效管理数据质量?如何使用新技术和方法提高数据标注的效率和准确性?我们也将在此次会议中寻找答案。
我们欢迎各位专家和研究者加入我们,共同探讨这些问题。我们相信,通过集思广益,可以为行业发展提供新的视角和解决方案。在大模型的浪潮中,我们必须了解和适应新的挑战。让我们在这次技术交流会上,共同为未来的数据平台献上您的智慧和见解。
温馨提示:闭门交流会,仅对购票听众开放申报,名额有限。您可点击“阅读原文”进行报名。
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