8月14日上午,国务院新闻办公室举行新闻发布会六六配资,介绍“十四五”时期数字中国建设发展成就。
国家发展改革委党组成员、国家数据局局长刘烈宏介绍,在人工智能时代,Token,也就是通常所说的词元,作为处理文本的最小数据单元,如同互联网时代大家所说的“流量”。2024年初,我国日均Token的消耗量为1千亿,截至今年6月底,日均Token消耗量已经突破30万亿,1年半时间增长了300多倍,这反映了我国人工智能应用规模的快速增长。
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刘烈宏。图/国新网
刘烈宏表示,我国人工智能的快速发展,与我国高度重视数据工作是密不可分的。我国是第一个把数据作为生产要素的国家,多措并举促进数据资源的开发利用。“人工智能+”行动到哪里,高质量数据集的建设和推广就要到哪里。国家数据局大力推动高质量数据的供给,出台了高质量数据集建设相关文件六六配资,多部门联合推动相关工作。指导全国数据标准化技术委员会研究制定了相关标准和技术文件,组织了高质量数据集建设先行先试工作和典型案例征集活动,分行业、分领域树立了一批典型的解决方案。
国家数据局持续推进高质量数据集建设工作。截至今年6月底,我国已经建设高质量数据集超过3.5万个,总体量超过了400PB(1PB可存储约5亿张2MB大小的高清照片,400PB的总量相当于中国国家图书馆数字资源总量的140倍左右)。人工智能模型的训练也推动了数据交易需求的攀升,截至今年6月底,各地高质量数据集累计交易额近40亿元,数据交易机构挂牌的高质量数据集总规模达到了246PB。以北京数交所为例,高质量数据集占交易总量的比例从去年的10%跃升到目前的近80%。上海、天津、安徽等地正在试点“数据语料作价入股”等新模式,引导企业将高质量数据集折算为股权投入到相关企业。高质量数据集的发展需要数据标注产业的支撑,国家数据局已布局了成都、沈阳、合肥等7个数据标注基地,助力高质量数据集的建设。
中文数据在国内大模型的训练性能提升方面发挥着重要作用,国内多数模型训练使用的中文数据占比已经超过了60%,有的模型已达到80%。中文高质量数据的开发和供给能力持续增强,推动我国人工智能模型性能的快速提升。
下一步,国家数据局将通过体系化布局持续推进高质量数据集建设,加快打造具身智能、低空经济、生物制造等重点领域数据高地。推动全社会强化数据要素价值认同,加快推进数据要素价值共创,培育“为优质数据买单”的市场共识。
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