永不耗竭的训练数据

为人工智能的每个阶段量身定制的网络规模数据集,可为基础模型和专用 大语言模型(LLM)的预培训、评估和微调提供助力。

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支持支付宝等多种支付方式

让网络为人工智能做好准备

模型训练
  • 访问预先收集的海量数据集,包括文本、图片、视频和音频。
  • 收集和注释来自多个来源的数据,以区分您的模型。
  • 利用当前和历史网络档案数据改进模型。
  • 利用人工智能驱动的工具实现大规模数据收集自动化。
评估和微调
  • 使用文本、图片和视频等多种格式来扩充训练数据。
  • 利用预标记数据或注释服务加强培训。
  • 利用实时公共网络数据,打破幻想。
  • 利用不断更新的数据集防止模型漂移。
真实数据
  • 使用文本、图片和视频等多种格式增强培训数据。
  • 使用真实世界的数据创建优质的合成数据集。
  • 利用不同的特定领域样本提高模型的通用性。
  • 通过合规、高质量的数据确保人工智能符合道德规范。

让网络为人工智能做好准备

  • 访问预先收集的海量数据集,包括文本、图片、视频和音频。
  • 收集和注释来自多个来源的数据,以区分您的模型。
  • 利用当前和历史网络档案数据改进模型。
  • 利用人工智能驱动的工具实现大规模数据收集自动化。
  • 使用文本、图片和视频等多种格式来扩充训练数据。
  • 利用预标记数据或注释服务加强培训。
  • 利用实时公共网络数据,打破幻想。
  • 利用不断更新的数据集防止模型漂移。
  • 使用文本、图片和视频等多种格式增强培训数据。
  • 使用真实世界的数据创建优质的合成数据集。
  • 利用不同的特定领域样本提高模型的通用性。
  • 通过优质、合规的数据确保人工智能符合道德规范。

人工智能训练数据拥有空前的范围和规模

超过 100B 网页,每天 +500M
180 多种语言的 70T+ 词库,每天 +5T
200 多个预先收集的数据集,每月更新一次
365B 个图片 URL,每天 +1.5B。

优化数据采集管道

经人工智能优化的可扩展的合规网络数据解决方案

不断增长的网络数据储存库
海量历史数据网络档案
端到端数据整理和标记
多步骤工作流程的灵活输出结构
100% 合规且合乎道德
降低大规模数据收集的总体拥有成本(TCO)
灵活定价,批量折扣
为增强模型而定制的网页抓取
compliance

完全符合道德和合规要求

在2024年,Bright Data在与Meta和X的诉讼中获胜,成为首家在美国法院受到审查并两次胜诉的网页抓取公司。

我们的隐私实践符合数据保护法律,包括欧盟数据保护法规框架、GDPR,以及2018年《加州消费者隐私法案》(CCPA)。

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