云测数据推出的垂直大模型数据解决方案，通过阶段划分、工具链集成和行业经验结合，为垂直大模型落地提供了高效、高质量的数据支持，解决了国内大模型数据稀缺和清洗难题。垂直大模型数据解决方案的阶段划分持续预训练阶段：此阶段需向通用大模型注入垂直行业知识，要求具备场景化数据采集处理能力，并保证数据质量稳定持续。云测数据基于已有数据集积累，如不同产品信息、商家评分、用户评论等，为模型持续提供高质量数据。下游任务微调阶段：根据企业需求进行任务端到端定制。云测数据标注平台集成传统标注工具（如语音分类、语音撰写、文生图、视频标注）和大模型特定标注工具（如问答对编写、Prompt编写、多轮对话），通过人机协同运作，满足多样化标注需求。灰度发布联调阶段：邀请特定垂直领域人员和专家进行评测评估，搭建真实还原的使用场景。遇到bad case时，数据通过平台回流至清洗标注和调优阶段，形成数据闭环，确保模型性能持续优化。垂直大模型数据解决方案的特点持续订阅：满足大模型持续迭代升级和时效性需求，确保企业数据持续高质量输入。专业定制：在保证高效高质的前提下，满足大模型垂直场景落地的特性需求。云测数据在下游任务微调和灰度发布联调阶段，拥有特定领域专家池，评估有效交互内容，提供精准定制服务。云测数据在垂直大模型领域的优势技术积累与迭代：云测数据基于AI数据处理经验和行业经验，持续输出方案和标准。从2020年宣布项目最高交付精准度达到99.99%，到2021年发布“采、标、管、存”一站式服务，再到2022年发布面向AI工程化的新一代数据解决方案，云测数据不断迭代升级，满足AI技术发展趋势。工具链集成与数据安全：云测数据解决方案以工具链集成方式，帮助企业根据自身需求快速本地部署处理数据，保证数据不出外网，保障数据资产安全性。数据处理工作台支持持续任务处理、人机协作，以标准API接口与各类系统对接，提升AI数据训练综合效率200%。行业经验与场景化数据：云测数据在汽车、安防、手机、家居、金融、教育等多行业多场景的优势，能满足大模型高质量、多样性、时效性的数据需求。同时，云测数据结合软件测试业务上的ToB服务经验，迁移沉淀至AI数据服务中，提质增效作用显著。云测数据在垂直大模型领域的实践案例电商中文案生成：在持续预训练环节，云测数据基于已有数据集积累提供持续数据支持；在微调环节，结合企业实际使用需求生成相关文案；在联调评测阶段，由专业功能测试专家和标注人员对生成内容进行评价和评分。其他领域合作：云测数据在保险、智驾、智能家居领域均已有大模型合作落地案例，展现了其在垂直大模型领域的广泛适用性和实力。数据之于大模型时代的重要性数据价值提升：大模型加速人工智能朝着以数据为中心的方向转变，数据价值来到前所未有的高度。从大模型预训练、监督微调、强化学习到迭代、应用，数据贯穿整个流程。数据标注人才需求增加：各家招聘网站上数据标注人才成为刚需，市场火热。数据服务公司需不断提升技术能力，满足高质量、多领域和多模态的数据需求。技术密集型与知识密集型转变：大模型将数据标注从劳动密集型变为知识密集型、技术密集型。只有掌握行业Know-how、持续技术创新的AI数据公司才能站到最后。