隨著GPT-4o、Gemini等多模態(tài)大模型的出現(xiàn),對訓練數(shù)據(jù)的需求呈指數(shù)級上升。無論是自然語言文本理解、計算機視覺還是語音識別,使用精心標注的數(shù)據(jù)集能帶來顯著的性能提升,同時大幅減少所需的訓練數(shù)據(jù)量。但目前多數(shù)模型的數(shù)據(jù)處理流程嚴重依賴于人工篩選,不僅費時、費力并且成本
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