2022年底，ChatGPT的横空出世彻底点燃了全球对大语言模型的热情，各大科技巨头紧随其后，纷纷投身于这一领域。不仅局限于自然语言技术，更是将多模态技术如文生图、文生音频、文生视频、图生视频等推向了新的高度。

全球大模型领域中，OpenAI无疑是领跑者。其在数据标注方面拥有独特的方法论，即先构建预训练模型，再利用强化学习和人工反馈进行调优，这种被称为RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）的技术，为OpenAI的数据标注工作提供了有力支持。

为了确保数据标注的质量，OpenAI与多家数据公司合作，共同完成了大量的标注工作。此外，还组建了一个由数十名哲学博士构成的专业质检团队，对标注好的数据进行严格检查。这种检查并非简单的对错判断，而是通过多人多轮的结果排序，选出最符合常人思维的结果，甚至在某些专业领域，要求结果达到中等以上知识水平。OpenAI成立仅8年，就花费了10亿美元用于模型训练，这足以体现他们对数据质量的极高要求。

可见，数据标注作为大模型数据能力链条上的核心环节，也受到了前所未有的重视。数据作为大模型的“食物”和“基石”，为大模型提供了源源不断的养分，模型的性能、准确度和泛化能力在很大程度上取决于训练的数据：

在当前的AI研发格局中，传统的“重训练”小模型时代已经悄然让位于“重数据”驱动的大模型时代。众多大模型厂商经过实践探索发现，当模型架构逐渐成熟和稳定时，单纯依赖代码优化带来的性能提升变得相对有限。相比之下，优化训练数据的质量却能显著增强模型的准确率，进一步推动AI技术的前进。

因此，在AI研发投入的分配上，业界开始倾向于将大部分资源（约占80%）集中用于获取和处理高质量的训练数据，以确保模型能够得到最充分的训练。而剩余部分（约占20%）的资源则用于模型的训练和优化，以微调模型的性能并适应各种应用场景。这一转变不仅体现了数据在AI研发中的核心地位，也预示着未来AI技术发展的新趋势。

基于此，知道创宇特别推出「高效、优质、迅捷、经济」的一站式生成式AI数据合规/内容安全应用解决方案，希望加速各行业的大模型场景落地：

知道创宇积极投入，已建立多个数据标注基地，为当地带来了数千个稳定且具有发展潜力的就业岗位。标注基地的成功构建与运营，关键在于对三大核心指标的全面评估与协同优化：

1. 专业的人才梯队

当面对语言类大模型对数据标注的严苛要求时，对标注者的专业技能和语言理解能力提出了更高的标准要求。在这样的背景下，知道创宇重庆基地凭借其对人才选拔的严格把控，现拥有数百名专职人工智能训练师，覆盖多专业领域，精通主流语言，而且保证团队本科率100%。这既确保了团队在数据标注领域的全面性和专业性，也彰显了知道创宇对人才质量的重视，为其在语言类大模型的数据标注领域提供了坚实的人才保障。

2. 高效的标注工具

知道创宇凭借多年互联网领军企业的数据标注服务经验积累，自主研发一站式人工智能数据辅助标注平台。支持文本、图片、视频、音频等多类型数据，实现人机协同半自动化标注与质检，操作流畅，体验出色。结合了历经考验的人机协同标注和多轮智能审核等智能化工具，大幅提升了数据标注的产能和质量。

3. 严格的数据安全要求

知道创宇始终将质量控制作为核心任务。首先建立基于培训和质检的质量控制手段，通过小流量测试验证需求、培训-练习-考试筛选合适项目人员、探针和质检、多轮审核确保质量等机制，确保数据处理的每一个环节都达到最高标准。此外，还投放指定数量的数据包，设置一定比例的探针数据。探针数据如果被精准标注，质检通过；探针数据如果被漏标误标，立即复查与修正，分析原因、优化流程、提升标注人员能力。

知道创宇始终把安全作为交付的重要要素，基于安全、合规、隐私、连续、透明，建立严格的业务交付团队管理综合规范，为企业提供有技术、有未来、可信赖的云服务。

知道创宇已为国内多个领先的中文大模型提供数据标注服务，并凭借在大模型领域的科技创新和优质服务，获央视《经济半小时》特别报道。报道中，特别提到重庆创宇后天信息技术有限公司，将会在2024年增加招聘200名以上的新一代智能化岗位——“人工智能训练师”。

未来，知道创宇将继续深化大模型标注服务的研发与应用，不断探索新的标注技术和方法，以适应快速发展的AI领域。同时，也将加强与客户的沟通与合作，深入理解客户需求，提供更加个性化、定制化的标注服务。