构建智能基石 · 释放模型潜能

为下一代AI提供高质量、合规、多维度的数据引擎

什么是AI大模型数据训练？

 

AI大模型数据训练是通过系统化处理海量数据，为模型提供“高质量养分”的核心过程。覆盖数据审核、标注、质检、创作全链路，确保数据具备真实性、多样性、合规性，从根本上提升模型的认知能力、泛化能力与安全边界。

审核：

过滤噪声，保障数据安全与纯净

 

数据筛选（去重/去噪）

合规检查（版权/隐私）

内容审核（敏感信息过滤）

数据分类（场景化分级）

四大核心板块：打造数据精炼工厂

标注：

赋予数据机器可读的语义价值

 

文本标注（实体/情感）

图像标注（目标/3D标注）

音频标注（语音转写/声纹）

视频标注（行文识别）

多模态标注（跨媒体关联）

质检：

确保标注结果的精确与一致性

 

抽样检查（分层抽样）

一致性校验（多标注员对比）

错误修正（反馈闭环）

标注规范动态优化

创作：

突破数据稀缺，构建高价值场景

 

数据生成（合成文本/图像）

数据增强（对抗样本/风格迁移）

场景模拟（虚拟交互环境）

知识注入（领域知识库构建）