Поскольку Китай и Соединенные Штаты все чаще соревнуются в области крупных моделей, китайские технологические гиганты, такие как Baidu и Bytedance, набирают «аннотаторы данных AI» в больших масштабах, чтобы улучшить качество их модельных данных обучения. Ежемесячная зарплата этих должностей составляет около 20 000 юаней, что привлечет большое количество соискателей. Хотя рабочее содержание относительно скучно, высокая зарплата и перспективы отрасли делают эту позицию чрезвычайно популярной.
Основная ответственность аннотатора данных ИИ - оценить и судить ответы, автоматически сгенерированные большой моделью, чтобы обеспечить точность и высокое качество данных. Хотя этот процесс громоздкий, крайне важно улучшить производительность модели. С разработкой крупных моделей Китая качество данных стало ключевым фактором, ограничивающим его дальнейшие прорывы.
В настоящее время крупные модели Китая еще не достигли уровня GPT-4, и его основное узкое место заключается в качестве данных. Нанимая большое количество аннотаторов данных искусственного интеллекта, технологические компании надеются улучшить эту ситуацию и сделать новые прорывы в будущей конкуренции с большими моделями. Эта стратегия не только улучшает качество данных, но и обеспечивает новый импульс для разработки технологии искусственного интеллекта Китая.
Феномен высокооплачиваемого набора маркеров данных ИИ отражает амбиции китайских технологических компаний в области крупных моделей. Поскольку конкуренция между Китаем и Соединенными Штатами усиливается, важность качества данных становится все более заметной. Повысив точность аннотации данных, ожидается, что крупные модели китайцев достигнут качественного скачка в будущем и сократят разрыв с международным продвинутым уровнем.
В целом, рекрутирующий бум маркеров данных ИИ не только предоставляет ищущим работу с высокой заработной платой, но и внедряет новую жизненную силу в развитие большой модели Китая. С постоянным улучшением качества данных конкурентоспособность Китая в области крупных моделей будет постепенно увеличиваться, и ожидается, что в будущем он займет более важную позицию на глобальной стадии технологии ИИ.