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北京爱数智慧科技有限公司正式更名「晴数智慧」,高质量数据集助力AI大模型发展

北京爱数智慧科技有限公司品牌升级,中文名称正式更名“北京晴数智慧科技有限公司”,英文名称沿用Magic Data,进一步将业务推向高质量数据集的构建和解决方案领域。

张晴晴:对话数据推动AIGC——大模型底层数据探索

“Training data is technology” .数据即科技,OpenAI的联合创始人Ilya Sutskever在与知名科技媒体The Verge访谈中提到。ChatGPT自发布以来热度席卷全球,一周前惊艳亮相的GPT-4更是让人感叹我们迎来了AI发展的历史性时刻。然而我们也困惑,OpenAI为何不开源GPT-4?在我们看来,更多的奥秘或许存在于数据之中......本文是Magic Data创始人兼CEO张晴晴博士关于数据、大模型与生成式AI的观点分享。

MagicThoughts|让ChatGPT变得更智能的Finetuned数据集

尽管就目前来看ChatGPT对大部分问答都能基本做到“对答如流”。但是,ChatGPT本质上依旧是预训练模型驱动的产物,模型的成熟度、完善度对它回答的准确度有着很大的影响。

数据开源 | Magic Data开源基于ChatGPT的可扩展的对话数据集

在过去的一月里,人工智能领域中最火的话题莫过"ChatGPT"。MagicHub数据开源社区已开源部分基于ChatGPT的可扩展的对话数据集。

开源 | MagicData-RAMC :180小时中文对话式语音数据集正式发布

Magic Data联合中科院声学研究所、上海交通大学和西北工业大学,在Magichub开源社区正式开源180小时中文对话式语音数据集MagicData-RAMC。MagicData-RAMC是一批高质量且标注丰富的训练数据,可以很好地支持开发者完成语音识别和说话人日志相关的研究。

在过去的一年里,大语言模型一路高歌猛进,让人惊艳的产品不断被推出。语音大模型也迎来突破,其中就包括还原度越来越高的声音复刻技术。

产品推介|LLM多领域超自然SFT多轮对话文本数据集

晴数智慧深耕对话式AI领域多年,构建了累计千万轮LLM多领域超自然SFT多轮对话文本数据集,覆盖近20个语种及方言,语料话题分布广泛,涉及休闲娱乐、衣食住行、教育医疗等近20个领域。

勇立潮头!高品质SFT语音数据实现Zero-Shot语音复刻大模型

文本到语音合成(Text to Speech,TTS)作为生成式人工智能(Generative AI 或 AIGC)的重要课题,在近年来取得了飞速发展。为了实现高效合成既自然又高质量的人类语音,有不少机构及企业都进行了相关项目的研究,包括微软亚洲研究院机器学习组和微软 Azure 语音团队去年推出的NaturalSpeech(https://speechresearch.github.io/naturalspeech2/)还有Meta今年发布的Voicebox(https://voicebox.metademolab.com/),都是利用大数据、大模型和零样本(zero-shot)合成技术,实现语音合成的音色、韵律、风格的多样性的代表

巴别塔再现?高质量端到端数据助力Meta推出AI模型SeamlessM4T

追求卓越与无限的精神一直流淌在人类的基因里。圣经中有故事:在古代,人们说着同一种语言,决定建造一座高耸入云,塔顶能触及天堂的塔,被称为巴别塔,以彰显人类的力量和创造力。然而上帝看到人类的意图,并认为这个塔的建造是人们的傲慢和自大的表现。上帝让人类的语言变得不同,使他们无法相互理解。这导致了混乱和分裂,无法继续合作建造塔。语言不通让人类的沟通变得低效和困难。近日,Meta推出AI模型SeamlessM4T,该模型可翻译和转录近百种语言,似乎将破除因语言不同而导致的沟通障碍。可谓是人类构建“巴别塔”的又一次尝试。

助力数据要素市场标准化,晴数智慧发布大模型数据集企业标准

数据确权授权的标准制定,首先是对数据进行分级分类。结合在高质量数据上多年积累,晴数智慧首发了大模型数据集企业标准。晴数智慧将大模型数据集生产分为L1到L3三个标准,级别越高,数据精度越高。晴数智慧希望通过这套企业标准划分不同的数据处理层级,规范并提升数据质量,并确保数据的可靠性、有效性和知识产权的清晰性。

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