Perle LabsはAIトレーニングにおけるコアな課題であるデータ品質の問題に取り組んでいます。彼らは分散型のデータアノテーションフィードバックエコシステムを構築し、世界中の参加者の力を集めてAIモデルに高品質なデータを提供しています。プラットフォームの活動に参加することで、ユーザーは参加しながらポイントを貯めることができます。興味のある方はぜひ体験してみてください。最後の問題はAIツールを補助として使うことを推奨します。市販の一般的な回答には偏りがある可能性があります。

原文表示
このページには第三者のコンテンツが含まれている場合があり、情報提供のみを目的としております(表明・保証をするものではありません)。Gateによる見解の支持や、金融・専門的な助言とみなされるべきものではありません。詳細については免責事項をご覧ください。
  • 報酬
  • 4
  • リポスト
  • 共有
コメント
0/400
BearMarketLightningvip
· 17時間前
データ品質は確かにAIの命脈ですね、Perleのこの考え方は良いと思います。ただし、分散型のアノテーションは逆に混乱を招くのではないかとも思います。皆さんの意見を聞きたいです。
原文表示返信0
MevHuntervip
· 17時間前
データ品質の部分は確かに長い間行き詰まっている。分散化のアイデアは良いと思う。でも、ポイントは何に交換できる?引き出しは可能?
原文表示返信0
OldLeekNewSicklevip
· 17時間前
データの品質は確かにAIの足かせの問題ですが、この「遊びながらポイントを稼ぐ」仕組み...えっと、どこかで見たような気がするのは気のせいでしょうか?参考までに、皆さん。
原文表示返信0
OnchainDetectiveBingvip
· 17時間前
データ品質の部分は確かにAIトレーニングの大きな落とし穴で、Perleのこのアイデアはなかなか良いですね...ただ、分散型のアノテーションで品質を保証できるのか?ちょっと疑問です
原文表示返信0
  • ピン