【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及ai模型生产，特别是涉及一种基于元宇宙数据标记的ai模型生产方法及系统。
技术介绍
1、ai模型是一种基于人工智能技术的数学模型，能够接收输入数据并自动进行处理和分析，然后返回相应结果。ai模型通常由多种算法和程序构成，能够通过训练和学习来提高自己的准确性和效率。ai模型可以分为不同的类型，包括基于深度学习的模型和大型语言模型(llm)，能够处理海量数据并学习复杂的模式和关系。ai模型广泛应用于各个领域，如医疗、教育、娱乐和商业等，ai模型以一种野蛮的方式，闯入日常生活之中，并且进步的速度一日千里，从问答对话到辅助编程，从图画解析到自主创作，使各行各业越来越离不开ai模型。
2、目前ai模型的生产方法存在一些弊端，包括：1)数据隐私和安全性：ai模型的训练通常需要大量的数据，而这些数据可能涉及用户的隐私信息，在传统的数据集中心化存储和处理方式下，存在数据泄露和滥用的风险。2)数据质量和真实性：训练ai模型所使用的数据可能存在质量问题，包括数据缺失、错误标注等，影响模型的准确性和可靠性。3)数据所有权和控制：在传统的数据集中心化管理下，数据的所有权和控制权通常集中在数据提供者或数据平台方，用户往往缺乏对自己数据的控制权等。
3、通过采用元宇宙和数据标记等新技术，可以一定程度上缓解这些弊端，提高数据的安全性、可信度和透明度，为ai模型的生产和应用带来更多优势。因此，本专利技术提出来一种基于元宇宙数据标记的ai模型生产方法及系统。
技术实现思路
1、
2、为实现上述目的，本专利技术采用了一种基于元宇宙数据标记的ai模型生产方法，包括以下步骤：
3、收集并整理数据集，将所述数据集存储在区块链上；
4、根据所述数据集的类型选择ai模型框架，并利用所述数据集进行训练，得到初始ai模型；
5、将所述初始ai模型部署到元宇宙平台中进行测试和优化，得到ai模型。
6、可选的，收集并整理数据集的具体过程为：
7、收集数据，处理数据异常值、缺失值和重复值；
8、利用数据标记工具，根据数据类型，标记处理后的数据，完成初次标记；
9、利用抽样检查和交叉验证来评估所述初次标记后的数据是否准确，若准确，则导出所述初次标记后的数据，若不准确，则利用所述数据标记工具重新进行标记；
10、根据导出的所述初次标记后的数据，建立数据标签，得到一类数据标签，所述一类数据标签用于后续数据的快速标记；
11、选择数据导出的格式，使其与所述ai模型框架相匹配，得到初次标记后的数据集。
12、可选的，将所述数据集存储在区块链上的具体过程为：
13、利用区块链技术，将所述初次标记后的数据集进行二次标记，二次标记的内容包括数据来源、时间戳和数据所有者，根据所述二次标记后的数据，得到二类数据标签，所述二类数据标签用于后续数据的快速标记；
14、利用区块链智能合约，通过授予用户权限，使只有授权用户才能访问和使用数据，实现数据访问控制；
15、利用数据交易和授权机制，记录存储数据交易的每步操作；
16、将二次标记后的数据集和数据交易信息存储在所述区块链上，进行实时监管，若发现有违规行为，则自动发送警告信息。
17、可选的，根据所述数据集的类型选择ai模型框架，并利用所述数据集进行训练，得到初始ai模型的具体过程为：
18、基于所述二次标记后的数据集，利用损失函数训练所述ai模型框架，得到第一样本模型和第一损失值，再利用所述损失函数和所述第一损失值训练所述第一样本模型，得到第二样本模型和第二损失值，最后利用所述损失函数、所述第二损失值和优化器训练所述第二样本模型，得到所述初始ai模型；
19、训练过程中通过反向传播算法实时更新模型参数，并将更新后的模型参数同步到所述区块链中。
20、可选的，将所述初始ai模型部署到元宇宙平台中进行测试和优化，得到ai模型的具体过程为：
21、选择并确定在元宇宙中所述初始ai模型的测试目标和指标，所述测试目标包括所述初始ai模型的性能、稳定性和可扩展性，所述指标为基于所述初始ai模型不同的测试目标，设置的相应的测试阈值；
22、利用虚拟现实、增强现实技术，搭建一个仿真的元宇宙环境；
23、基于所述二次标记后的数据集，在所述元宇宙环境中部署所述初始ai模型，并进行测试和评估；
24、收集并分析所述初始ai模型在所述元宇宙中的输出和行为数据，得到测试结果；
25、将所述测试结果与相应的所述测试阈值进行比较，得到比较结果，再根据所述比较结果，通过调整模型参数、增加训练数据和改进算法的方式，对所述初始ai模型进行优化和调整，得到所述ai模型。
26、本专利技术还采用了一种基于元宇宙数据标记的ai模型生产系统，包括：
27、数据标记模块，用于收集并整理数据集，将所述数据集存储在区块链上；
28、模型训练模块，用于根据所述数据集的类型选择ai模型框架，并利用所述数据集进行训练，得到初始ai模型；
29、模型优化模块，用于将所述初始ai模型部署到元宇宙平台中进行测试和优化，得到ai模型。
30、本专利技术通过提供一种基于元宇宙数据标记的ai模型生产方法及系统，公开了以下技术效果：
31、1、本专利技术通过数据标记，可以为机器学习模型训练提供高质量的标记数据集，使模型实现高效学习；并且通过两次标记和建立数据标签的方式，使数据标记的过程更加准确和快速，保证了数据的一致性，确保标记数据的质量，满足模型训练的要求。
32、2、本专利技术通过利用区块链存储和标记ai模型中的数据，可以提高数据的安全性和可信度，确保数据的真实性和完整性，为ai模型的训练和应用提供更加可靠的数据支持。
33、3、本专利技术通过多次训练的方式进行训练，减小模型损失和模型误差，确保模型在训练过程中逐渐收敛，提高了模型的性能和泛化能力，使模型能够更好地解决实际问题。
34、4、本专利技术通过搭建元宇宙平台，可以不断测试和优化ai模型，提高模型在虚拟环境中的表现和适应性，为解决实际问题提供更好的支持。
35、下面通过附图和实施例，对本技术的技术方案做进一步的详细描述。
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1.一种基于元宇宙数据标记的AI模型生产方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于元宇宙数据标记的AI模型生产方法，其特征在于，收集并整理数据集的具体过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于元宇宙数据标记的AI模型生产方法，其特征在于，将所述数据集存储在区块链上的具体过程为：
4.根据权利要求3所述的一种基于元宇宙数据标记的AI模型生产方法，其特征在于，根据所述数据集的类型选择AI模型框架，并利用所述数据集进行训练，得到初始AI模型的具体过程为：
5.根据权利要求4所述的一种基于元宇宙数据标记的AI模型生产方法，其特征在于，将所述初始AI模型部署到元宇宙平台中进行测试和优化，得到AI模型的具体过程为：
6.一种基于元宇宙数据标记的AI模型生产系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于元宇宙数据标记的ai模型生产方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于元宇宙数据标记的ai模型生产方法，其特征在于，收集并整理数据集的具体过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于元宇宙数据标记的ai模型生产方法，其特征在于，将所述数据集存储在区块链上的具体过程为：
4.根据权利要求3所述的一种基于元宇宙数...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐毅，廖友娣，庸安意，吴虓，
申请(专利权)人：苏州和数智能软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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