| 术语 | 描述 |
|---|---|
| 提示信息 Prompt | 引导生成式人工智能模型完成特定任务并提供合理输出内容的输入信息。 |
| 响应信息 Response | 在生成式人工智能数据标注中,按照提示信息要求形成的符合人类认知的应答信息,用于训练模型形成对提示信息输出相应内容、模式或风格的响应的能力。 |
| 生成式人工智能数据标注 Generative Artificial Intelligence Data Annotation | 通过人工操作或使用自动化技术机制,基于对提示信息的响应信息内容,将特定信息如标签、类别或属性添加到文本、图片、音频、视频或者其他数据样本的过程。 |
| 功能性数据标注 Functional Data Annotation | 用于训练生成式人工智能模型具备完成特定任务能力的数据标注。 |
| 安全性数据标注 Security Data Annotation | 用于训练生成式人工智能模型提升输出响应信息安全性的数据标注。 |
| 数据标注平台或工具 | 用于数据标注活动的软件系统或自动化工具。 |
在生成式AI(人工智能)时代,数据安全的出路可能会是“用魔法打败魔法”,知识产权保护也可能要提前到token(字符串)层面。4月26日,在2024中关村论坛上,人工智能企业与学者就AI大模型的数据安全问题进行了讨论。中关村论坛数据安全治理与发展论坛现场? 澎湃新闻记者 秦盛 摄“在生成式人工智能时代...
目前,单细胞多组学技术日益成熟,测序数据也在不断增长。然而,不同组学组合、不同测序技术、不同测序样本的“马赛克”式单细胞数据的整合是该领域的巨大挑战。 2024年1月23日,军事医学研究院应晓敏团队和伯晓晨团队在 Nature Biotechnology 期刊发表了题为:Mosaic...
研究提出了一种用于单细胞多组学数据马赛克整合及知识迁移的计算工具——MIDAS,首次实现了通用的单细胞多组学马赛克数据的模态对齐、数据补全、批次校正等整合功能。 军事医学研究院应晓敏团队和伯晓晨团队在 Nature Biotechnology 期刊发表了题为:Mosaic...
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