法学硕士语言数据的上游性质

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您不能简单地使用您的内容资产来创建大型语言模型 (LLM) 并成功地为人工智能驱动的应用程序提供支持。相反，您需要规划和创建适当的数据集来满足人工智能的内容有效性要求。在转向下游人工智能实施和采用之前，必须重点关注上游语言数据的开发和利用。本文强调了语言数据在有效、可持续地训练人工智能方面的关键作用。 人工智能如何在全球内容管理中发挥作用？ 人工智能（包括生成式人工智能）的快速发展将全球内容推向新的界限，并为全球组织带来新的挑战和机遇。除了围绕人工智能的炒作之外，它还应该被视为一种变革力量，当以价值驱动和包容性的方式采用时，它可以带来真正的价值。

如果使用得当，人工智能有可能改变端到端的内容供应链，并彻底改变已经存在多年甚至数十年的工作方法。 为什么超越关于人工智能的言语和假设很重要？ 许多企业领导者将人工智能视为保持竞争力和 顶级电子邮件列表 赢得新业务的首要任务。关于它是什么、它做什么以及如何在组织中探索或注入它已经有广泛的讨论。然而，关于人工智能给人力资源、业务流程和技术堆栈带来的变化的范围和性质的讨论却很少。 理解人工智能成功的要求以及将组织转变为人工智能驱动的强国所需的转型至关重要。这种理解是语言数据发挥作用的领域。




人工智能如何与淘金热相比？ 就像 20 世纪的淘金热让许多人离开家园和工作去致富一样，今天，人工智能正在吸引那些希望发展公司的领导者。就人工智能而言，有价值的数据集就像金矿。然而，找到这些数据集只是创建可靠人工智能的第一步。安全、正确地提取数据也很重要，就像黄金必须从地球上提取一样。许多组织都坐拥由其内容资产组成的金矿，但他们需要将这些资产转换为数据馈送的大型语言模型（LLM），并使人工智能创造真正的价值。 什么是法学硕士、生成式人工智能和语言数据？ 语言数据构成了大型语言模型 (LLM) 和生成人工智能的基础，它们是密切相关的概念。