迈入大模型时代,多模态AI通用化成未来趋势,景联文科技提供多模态数据集

带来2023年第一个火爆的风口 。是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,拥有语言理解和文本生成能力 。无论是强大的视频脚本、文案、邮件、翻译、代码等内容生成能力,还是语义推理、情绪分析等对话能力,都让大众眼前一亮,也给所代表的AIGC技术应用带来无限想象空间 。
.0更在原有的文本层面交互上,新增了图像输入和输出图像、音乐、视频回答的功能,从而开启人机交互新时代 。这背后涉及到的“多模态AI通用化技术”更是成为人工智能行业近年来的研究热点 。
多模态AI通用化是什么?
多模态AI通用化指的是将多种感知模态(如声音、图像、文字等)以及各自的语言和格式进行统一化,实现跨模态的信息表达和交互 。通过通用化的多模态AI技术,人们可以使用更加自然和直观的多种输入方式与机器进行交互,充分利用有限的感知资源和信息流,提高交互效率和智能驱动力 。
通用化多模态AI技术所需的核心算法包括多模态语义理解、跨模态推理、多模态生成等,需要对不同模态的语言、结构特点进行深度学习和知识图谱建模,同时需要进行跨模态数据集的构建和标注 。目前,多家AI企业和研究机构都在进行多模态AI通用化的相关研究和实践,已经在多个领域取得了初步的成功 。
【迈入大模型时代,多模态AI通用化成未来趋势,景联文科技提供多模态数据集】

迈入大模型时代,多模态AI通用化成未来趋势,景联文科技提供多模态数据集

文章插图
数据标注对多模态AI通用化的重要性
数据标注对多模态AI通用化的重要性不可忽视 。在多模态场景中,数据来自于不同的模态,比如图像、语音、文本等 。为了实现多模态AI的通用化,需要对这些数据进行标注,以便机器学习模型能够理解和处理这些数据 。数据标注可以为机器学习模型提供有意义的训练数据,从而提高模型的准确度和性能 。
同时,数据标注有助于解决数据稀缺的问题 。在多模态场景中,数据来源是分布在不同模态中的,因此数据量往往比较有限 。通过数据标注,可以利用有限的数据集训练出高性能的多模态AI模型 。
数据标注还可以促进不同领域之间的交叉,从而推动多模态AI的发展 。通过标注来自不同领域的数据,可以促进多领域的交叉应用,进一步推动多模态AI技术的发展 。
景联文科技提供多模态成品数据集
景联文科技提供多模态成品数据集,包含图像、视频、音频、文本等多种类型的数据,并提供丰富的场景和应用场景 。对特定的视频内容切分和筛选,数据集包含平静、高兴、惊奇、悲伤、愤怒、恐惧等情感标签,包含对话文本内容、人物性别、人物ID信息、人物年龄段信息、对话场景(办公室、住宅、医院、餐厅、电话对话、户外、其他)等信息 。
高质量多模态成品数据集可以更好地优化模型,使得模型更加全面和精准地理解和处理任务 。可以更好地应对复杂的应用场景和多样化的需求,从而推动深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的技术进步 。
景联文科技拥有丰富的数据资源采集网络,支持人脸采集、手势采集、步态采集、掌纹采集、情绪表情采集、3D人脸采集、目标检测物品采集、手写体采集、语音识别ASR采集、语音合成TTS采集、唤醒词采集、多人对话采集、普通话采集、方言采集、英语采集、小语种采集、语音VAD采集、知识库、聊天对话采集等 。先后建立杭州数据总部,武汉、金华、衡阳等不同省市数据处理分部,自研数据标注平台和全品类标注工具,自建数据标注平台,支持计算机视觉(拉框标注、语义分割、3D点云标注、关键点标注、线标注、2D/3D融合标注、目标跟踪、图片分类等)、语音工程(语音切割、ASR语音转写、语音情绪判定、声纹识别标注等)、自然语言处理(OCR转写、文本信息抽取、NLU语句泛化)多类型数据标注 。可全方位满足合作方各类数据标注需求,标注精细度达99% 。支持AI算法预处理,支持本地化部署和SAAS服务,可为企业提供一体化数据采集标注方案 。