AI模型的质量和准确性取决于所使用的数据。如果数据质量低下,则可能影响AI模型的性能。因此,确保数据质量高且准确是至关重要的,如何保障数据质量和模型训练成果
数据质量管理是一个集方法论、管理、技术和业务为一体的解决方案,不是一时的数据治理方法,是一个不断循环的管理过程。
对于大模型采用的预训练模型来说,主要是收集数据的过程,有几个办法可以参考:
1.采用比较高评价的数据集。
部分来自于chatGPT。
以上是一些保证数据质量的方法,当然,具体的方法还需要根据不同的场景和需求来确定。
在银行行业中,确保数据质量和模型训练成果的关键措施如下:
总之,确保数据质量和模型训练成果需要从数据采集、清洗、标注、验证、管理、模型评估、优化、持续监控和更新等多个方面入手,银行行业需要加强数据质量管理和模型训练过程的监管,以确保AI模型的质量和准确性。