نظرًا لأن الصين والولايات المتحدة تتنافس في مجال النماذج الكبيرة بشكل متزايد ، فإن عمالقة التكنولوجيا الصينية مثل Baidu و Bytedance يقومون بتجنيد "مراجعات بيانات AI" على نطاق واسع لتحسين جودة بيانات التدريب النموذجية. الراتب الشهري لهذه المواقف مرتفع يصل إلى حوالي 20،000 يوان ، حيث يجذب عدد كبير من الباحثين عن عمل. على الرغم من أن محتوى العمل ممل نسبيًا ، إلا أن آفاق الرواتب والصناعة العالية تجعل هذا الموقف شائعًا للغاية.
تتمثل المسؤولية الرئيسية لمراكز بيانات AI في تقييم الإجابات التي تم إنشاؤها تلقائيًا من خلال النموذج الكبير والحكم عليها تلقائيًا لضمان دقة البيانات والجودة العالية. على الرغم من أن هذه العملية مرهقة ، إلا أنه من الأهمية بمكان تحسين أداء النموذج. مع تطور النماذج الكبيرة في الصين ، أصبحت جودة البيانات عاملاً رئيسياً يقيد اختراقاتها الإضافية.
في الوقت الحاضر ، لم تصل النماذج الكبيرة في الصين بعد إلى مستوى GPT-4 ، ويقع عنق الزجاجة الرئيسي في جودة البيانات. من خلال التعاقد مع عدد كبير من مراجعات بيانات الذكاء الاصطناعي ، تأمل شركات التكنولوجيا في تحسين هذا الموقف وتحقيق اختراقات جديدة في منافسة النموذج الكبير المستقبلي. لا تعمل هذه الاستراتيجية على تحسين جودة البيانات فحسب ، بل توفر أيضًا قوة دفع جديدة لتطوير تقنية الذكاء الاصطناعي في الصين.
تعكس ظاهرة التوظيف المرتفع لعلامات بيانات الذكاء الاصطناعي طموحات شركات التكنولوجيا الصينية في مجال النماذج الكبيرة. مع تكثيف المنافسة بين الصين والولايات المتحدة ، أصبحت أهمية جودة البيانات بارزة بشكل متزايد. من خلال تحسين دقة شرح البيانات ، من المتوقع أن تحقق النماذج الصينية الكبيرة قفزة نوعية في المستقبل وتضيق الفجوة مع المستوى المتقدم الدولي.
بشكل عام ، لا توفر طفرة التوظيف لعلامات بيانات الذكاء الاصطناعي للباحثين عن عمل فرص رواتب عالية فحسب ، بل تضخ أيضًا حيوية جديدة في تطوير النموذج الكبير في الصين. مع التحسين المستمر لجودة البيانات ، ستزداد القدرة التنافسية للصين في مجال النماذج الكبيرة تدريجياً ، ومن المتوقع أن تشغل موقعًا أكثر أهمية في مرحلة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعى العالمي في المستقبل.