生成式AI项目：数据管理的“坑”和“诀窍”
InfoQ 直播预告：11月13日晚20:00，三位行业专家深度解析生成式AI项目数据管理之道
生成式AI的热潮席卷全球，从文本生成到图像创作，AI正在改变着我们的生活和工作方式。然而，随着生成式AI项目规模的不断扩大，数据管理也面临着前所未有的挑战。如何平衡合规和隐私保护，如何优化数据质量，如何提升模型表现，这些问题都成为摆在开发者和企业面前的难题。
为了帮助大家更好地理解和应对这些挑战，InfoQ将于11月13日晚上20:00举办一场主题为“生成式AI项目，数据管理的“坑”和“诀窍””的直播活动。届时，来自阿里国际、ProtonBase和矩阵起源的三位资深专家将分享他们在生成式AI项目数据管理方面的实战经验，并与大家探讨数据管理的“坑”和“诀窍”。
嘉宾阵容：
- 邵轶琛，ProtonBase 首席科学家：人工智能行业连续创业者、信息和数字技术产业老兵，近二十年服务于大型政企信息化 – 数字化 – 智能化升级、转型的科技实践、管理及战略咨询经历；在人工智能、智慧城市和高性能计算等领域具备丰富的知识和经验。
- 赵晨阳，矩阵起源研发副总裁：从 Google到 Shopee 的深度学习与中台技术专家，在多模态和深度学习数据管理上拥有资深背景。
- 李海军，阿里国际 AI Business 高级数据技术专家：拥有丰富的数据平台和数据架构建设经验。目前专注于 AI Business 的数据科学与数据工程，负责大语言模型和多模态大模型的数据研发工作。
核心话题：
- 数据管理在生成式AI项目中的独特需求是什么？
- 多模态数据的管理与优化
- 生成式AI项目规模扩展后，数据管理面临哪些新挑战？
- 如何评估数据管理的投入产出比？
直播亮点：
- 深入解析生成式AI项目的数据管理痛点
- 业内专家分享实战经验，揭开数据治理关键
- ROI 评估：数据管理的投入如何见效
如何看直播？
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生成式AI项目数据管理的挑战与机遇
生成式AI项目的兴起，为数据管理带来了新的挑战和机遇。一方面，生成式AI模型需要海量高质量的数据进行训练，这对于数据获取、清洗、标注和管理提出了更高的要求。另一方面，生成式AI模型的应用场景也更加多元化，需要根据不同的场景进行数据定制和优化。
数据管理的“坑”：
- 数据质量问题：生成式AI模型对数据质量要求极高，任何错误或偏差都可能导致模型输出结果的偏差甚至错误。
- 数据安全和隐私问题：生成式AI模型的训练和应用涉及大量用户数据，如何保护用户隐私，防止数据泄露，是数据管理面临的重要挑战。
- 数据规模和复杂性：生成式AI模型通常需要处理海量数据，如何高效地管理和处理这些数据，是数据管理面临的另一大挑战。
数据管理的“诀窍”：
*数据质量优先：数据质量是生成式AI模型成功的关键，需要建立完善的数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。
* 数据安全和隐私保护：需要采用先进的数据安全技术，例如数据脱敏、加密等，保护用户隐私，防止数据泄露。
* 数据管理平台：需要构建高效的数据管理平台，支持数据的存储、管理、清洗、标注、分析和可视化，提高数据管理效率。
* 数据治理：需要建立完善的数据治理体系，明确数据责任、数据标准、数据安全策略等，确保数据管理的规范性和合规性。
结语：
数据管理是生成式AI项目成功的关键。通过合理的数据管理策略，可以有效提升模型性能，降低开发成本，并确保模型的安全性、可靠性和可解释性。InfoQ的这场直播将为广大开发者和企业提供宝贵的经验和见解，帮助大家更好地理解和应对生成式AI项目数据管理的挑战。
欢迎大家扫描二维码或点击预约按钮，参加本次直播活动！
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