【ITBEAR】9月13日消息，近日，由阿里云與NVIDIA攜手舉辦的“天池Better Synth-多模態(tài)大模型數(shù)據(jù)合成挑戰(zhàn)賽”在京圓滿收官。此項(xiàng)AI盛事自今年8月啟動(dòng)以來(lái)，便吸引了眾多國(guó)內(nèi)頂尖高校、科研機(jī)構(gòu)及科技企業(yè)的積極參與，經(jīng)過(guò)激烈競(jìng)爭(zhēng)，最終有10支隊(duì)伍脫穎而出，斬獲各項(xiàng)榮譽(yù)。
隨著大模型技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)質(zhì)量在AI性能中的決定性作用日益凸顯。據(jù)ITBEAR了解，中科院聲學(xué)所的張博士指出，在AI系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)性能的影響高達(dá)80%，而算法本身的貢獻(xiàn)僅占20%。這一背景下，如何解決多模態(tài)大模型訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)需求與資源有限性之間的矛盾，成為了業(yè)界和學(xué)界共同關(guān)注的焦點(diǎn)。
“天池Better Synth-多模態(tài)大模型數(shù)據(jù)合成挑戰(zhàn)賽”作為Data-Juicer for LLMs系列賽的第四場(chǎng)，旨在通過(guò)集思廣益，探索數(shù)據(jù)合成的新技術(shù)與策略，以推動(dòng)多模態(tài)大模型的創(chuàng)新進(jìn)步。比賽采用了線上初賽與線下決賽相結(jié)合的賽制，為參賽者提供了與頂尖技術(shù)專家面對(duì)面交流的機(jī)會(huì)，并在統(tǒng)一的設(shè)備環(huán)境下進(jìn)行研發(fā)與調(diào)試，確保了賽事的公平與高效。
本次大賽的一大亮點(diǎn)是阿里巴巴通義實(shí)驗(yàn)室提供的一站式大模型數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)Data-Juicer，該系統(tǒng)為參賽隊(duì)伍提供了強(qiáng)大且易用的數(shù)據(jù)處理與生成工具，顯著提升了數(shù)據(jù)合成的效率。同時(shí)，NVIDIA的TensorRT-Model-Optimizer等工具和FP8訓(xùn)練框架的引入，進(jìn)一步優(yōu)化了模型訓(xùn)練和推理過(guò)程。
在為期兩個(gè)月的激烈角逐中，大賽共吸引了來(lái)自清華大學(xué)、北京大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)等知名學(xué)府的1066支隊(duì)伍參與。經(jīng)過(guò)層層選拔，最終誕生的10強(qiáng)隊(duì)伍在決賽中展示了他們的創(chuàng)新方案。例如，VLM隊(duì)采用SSIM指標(biāo)來(lái)衡量合成數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)難度，以提升模型在小數(shù)據(jù)量下的學(xué)習(xí)效果；而dxm小分隊(duì)則嘗試運(yùn)用前沿的ImageTextualization技術(shù)來(lái)消除圖文內(nèi)容的不對(duì)齊問(wèn)題，增強(qiáng)模型的模態(tài)間對(duì)齊能力。
“天池Better Synth-多模態(tài)大模型數(shù)據(jù)合成挑戰(zhàn)賽”的成功舉辦，不僅為參賽者提供了寶貴的實(shí)踐與交流平臺(tái)，更激發(fā)了科研生態(tài)的創(chuàng)新活力，有望助力多模態(tài)大模型技術(shù)的產(chǎn)業(yè)落地與發(fā)展。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們期待未來(lái)能夠看到更多“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能”應(yīng)用場(chǎng)景的涌現(xiàn)。
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