随着技术的发展,即便是非专业人士也能够轻松上手进行数据处理与分析。通过先进的人工智能技术,能够识别和解析各种格式的文件,包括文本、图像、音频和视频,从而提取出有价值的信息,大幅提升数据处理效率。对自己动手处理数据你想尝试一下吗?
本方案通过百炼的多模态大模型推理服务,能够识别和解析文本、图像、音视频等不同模态的数据,根据用户需求进行结构化信息挖掘、提取、分析和摘要等,并支持批处理模式下的离线作业,提高大规模数据处理效率,降低 50% 的业务落地成本。点击链接查看解决方案:多模态数据信息提取
本期话题:你认为大模型处理数据vs人工处理数据,哪个更靠谱?
本期奖品:截止2025年2月18日18时,参与本期话题讨论,将会选出 5 个优质回答获得护眼灯,奖品前往积分商城进行兑换。快来参加讨论吧~
优质讨论获奖规则:不视字数多,结合自己的真实经历分享,回答非 AI 生成。
未获得实物礼品的参与者将有机会获得 10-100 积分的奖励,所获积分可前往积分商城进行礼品兑换。
注:楼层需为有效回答(符合互动主题),灌水/同人账号/复制抄袭/不当言论等回答将不予发奖。阿里云开发者社区有权对回答进行删除。获奖名单将于活动结束后5个工作日内公布,奖品将于7个工作日内进行发放,节假日顺延。奖品发放后请中奖用户及时关注站内信并领取兑换,若超时未领取则默认放弃领奖,逾期将不进行补发。
大模型数据处理和人工处理数据各有优劣,很难一概而论哪个更"靠谱",但结合我在医疗影像分析领域的真实经历,我认为两者是互补关系而非替代关系。
一、从临床诊断场景看两者的协作模式
去年参与某三甲医院的AI辅助诊断项目时,我们使用大模型处理CT影像的日均量达到2000例,是人工处理效率的15倍。但在实际应用中:
二、关键性能指标的对比分析
三、实战中发现的核心痛点
在部署某省基层医疗数据平台时发现:
四、效率与质量平衡的解决方案
我们目前采用的混合工作流:
五、行业发展趋势观察
从FDA近三年审批的45个医疗AI产品来看:
对于标准化程度高、数据规模大的场景(如医保结算、流行病统计),大模型具有明显优势;但在涉及复杂判断、模糊语义、创新研究的场景,人工处理仍不可替代。最理想的模式是构建"AI预处理-规则引擎校验-人工重点复核"的三级数据处理体系,这种架构在实际项目中能使综合处理效率提升3-8倍,同时将错误率控制在0.5%以下。
大模型处理数据的优势:
效率与规模:支持多模态数据批量处理,如文本解析、图像识别、音视频分析等,可在短时间内完成人工难以企及的数据量(如百万级文档分析仅需数小时)。
成本控制:通过自动化流程可降低50%以上的数据处理成本,特别适合标准化程度高的业务场景。
模式识别能力:在结构化信息提取(如合同关键条款抓取)和规律性数据分析(如销售报表趋势预测)方面表现稳定。
人工处理数据的优势:
语义理解深度:能精准把握语境中的隐含信息(如法律文件中的潜在风险点),处理歧义表述时更具判断力。
创造性分析:在需要跨领域知识融合的场景(如市场趋势与文化因素关联分析)中展现独特价值。
伦理敏感性:对数据隐私、文化禁忌等问题的处理更符合人类价值观。
综合建议:
基础数据处理:推荐采用"大模型预处理+人工复核"模式,如舆情监测中先用AI完成90%的基础信息提取,再由人工进行情感倾向校准。
复杂决策场景:建议以人工分析为主导,如战略规划制定时,可将大模型作为数据支撑工具而非决策主体。
新兴领域探索:需建立人机协作机制,例如医疗影像诊断中,AI负责病灶初筛,专家团队进行最终临床判断。
当前技术发展阶段,二者呈现明显的互补特性。根据Gartner 2024年报告,采用人机协同模式的企业,其数据分析决策准确率比纯人工或纯AI模式分别提升27%和41%。建议根据具体业务需求(数据敏感性、处理时效、精度要求等)设计混合工作流。
从我的实际经验和观察来看,大模型数据处理和人工数据处理各有优劣,适用场景也有所不同。以下是我结合真实经历的一些分享:
我曾尝试使用大模型进行数据处理,比如通过一些在线工具将PDF文件中的表格数据提取出来,或者从一段视频中提取关键信息并生成摘要。这些工具确实节省了很多时间,但在处理一些复杂或非标准化的数据时,结果并不总是准确,需要人工二次校对。
总的来说,我认为大模型数据处理更适合大规模、标准化的场景,而人工处理在灵活性和深度分析上更具优势。如果能够结合两者的优点,比如用大模型完成初步处理,再由人工进行校对和优化,可能会是最佳的选择。
大模型处理数据和人工处理数据各有优劣,具体选择取决于任务的性质和需求。
在实际应用中,大模型和人工处理数据往往结合使用,以发挥各自的优势:
有幸使用了阿里百炼的多模态场景落地,真实比较了大模型和人工的对比:大模型在通用场景下的识别率已经达到80%-90%,比如垃圾桶、帽子、工服的识别。但在不常见的场景中准确率在50%-70%之前。人工的准确率在90%左右。
结论:个别场景已经可以代替人工,但是大模型更多复杂场景需要更多的数据训练。(相信大模型会越来越优秀,最终识别准确率越来越高)
另外:使用大模型需要解决幻觉问题,不然结果有很多的随机性。
应该说都没有绝对的,应该根据不通的需求选择不同的处理方式:
1、常规场景
大模型数据处理:更靠谱。例如在互联网公司处理海量用户行为数据,分析用户的浏览偏好、购买习惯等,大模型可以快速对大规模数据进行挖掘和分析,发现其中的潜在规律和趋势,效率高且能处理复杂的数据关系,人工处理如此大规模的数据几乎不可能完成。
人工数据处理:难以应对大规模数据的常规分析,效率低且容易出错,在这种场景下不如大模型数据处理靠谱。
2、对数据准确性和可解释性要求极高的场景
人工数据处理:更靠谱。在医疗诊断、金融风险评估等领域,对数据的准确性和可解释性要求极高。比如医生在诊断疾病时,需要对患者的各项检查数据进行仔细分析和判断,依据自己的专业知识和经验给出准确的诊断结果,并且能够清楚地向患者解释诊断依据。
大模型数据处理:虽然准确性较高,但由于其黑盒性质,可解释性差,在这些对可解释性要求极高的场景中,可能会让使用者对结果的信任度降低,不如人工数据处理靠谱。
3、处理具有特殊情况或复杂情境的数据场景
人工数据处理:更具优势。例如在处理一些历史档案数据时,可能存在数据格式不统一、内容模糊不清、存在特殊的历史背景等情况,人工可以根据对历史背景的了解和专业知识,灵活地对这些数据进行解读和处理,做出合理的判断。
大模型数据处理:通常是基于已有的数据模式和规律进行处理,对于超出其训练范围的特殊情况和复杂情境,可能无法准确处理,需要大量的额外数据和调整才能适应,在这种场景下不如人工数据处理灵活和靠谱。
以上是通过不同的场景,不同的需求对于大模型数据处理和人工数据处理的选择;
核心优势对比
大模型数据处理:
效率与规模:可秒级处理百万级数据(如GPT-3单次输入支持数万字),适合舆情监控、金融高频交易等场景。
模式识别能力:在NLP任务中,BERT等模型对文本情感分类准确率可达90%以上,远超人类平均75%的水平。
持续学习:通过在线学习技术(如Meta的LLAMA),模型可实时更新知识库,保持信息时效性。
人工数据处理:
复杂决策:在医学影像诊断中,资深放射科医生对罕见病变的识别准确率比当前最佳AI模型高15%-20%。
伦理判断:法律文书审核时,人类律师对「合理注意义务」等模糊概念的判断误差率比AI低30%。
创造力:广告创意测试显示,人类团队产生的爆款方案数量是AI生成内容的3倍。
理想的情况往往是两者的结合。例如,人工可以用于大模型的结果验证、数据的清洗和初步分析,而大模型则可以处理大量的重复性和自动化的任务。所以,哪种方式“更靠谱”取决于任务的性质。如果数据复杂、量大且标准化程度高,大模型更有优势;如果涉及到复杂的决策、伦理判断或数据量不大,人工处理可能会更加稳妥。
理想的情况往往是两者的结合。例如,人工可以用于大模型的结果验证、数据的清洗和初步分析,而大模型则可以处理大量的重复性和自动化的任务。
所以,哪种方式“更靠谱”取决于任务的性质。如果数据复杂、量大且标准化程度高,大模型更有优势;如果涉及到复杂的决策、伦理判断或数据量不大,人工处理可能会更加稳妥。
你认为大模型处理数据 vs 人工处理数据,哪个更靠谱?
总体来说大模型处理更靠谱,但是取决于模型的质量,模型搭建及训练的好,就能提供更为好的合理的建议及解决问题的办法。
在房产数据分析这行当里,咱们天天跟数据打交道,不是用这个模型就是那个方法来挖掘信息的价值。说到大模型数据处理和人工数据处理,哪个更靠谱,这事儿还真得结合咱们的实际业务场景来聊聊。下面,我就从两个大伙儿都关心的问题上说说我的看法。
一、处理速度与效率
首先得提的是处理速度和效率。咱们这行,时间就是金钱,效率就是生命。
大模型数据处理:
说白了,就是用电脑程序,特别是那些高级的算法和模型,来快速处理和分析数据。这些模型就像是个不知疲倦的机器人,给它一堆数据,它能嗖嗖地给你算出结果来。特别是在处理大规模数据集时,比如整个城市的房价走势分析,大模型能迅速给出个大概的轮廓,让咱们快速了解市场概况。
人工数据处理:
这个呢,就得靠咱们数据分析师一双肉眼和一颗聪明的大脑了。虽然咱们也能分析数据,但速度上肯定没法跟大模型比。不过,人工处理的好处在于,咱们能更细致地检查数据,有时候数据里有些小细节或者异常情况,模型可能会忽略,但咱们人眼就能捕捉到。
二、分析深度与理解
再来说说分析深度和对数据的理解。
大模型数据处理:
大模型虽然快,但它毕竟是个“黑箱”,有时候咱们并不清楚它到底是怎么得出结论的。而且,模型是基于历史数据训练的,如果历史数据里有偏差或者不完整,那模型给出的结果可能也会有问题。所以,在某些需要深入理解数据背后逻辑和原因的场合,大模型可能就不那么靠谱了。
人工数据处理:
咱们数据分析师呢,因为长期跟数据打交道,对数据背后的逻辑和市场情况都比较了解。所以,在处理数据时,咱们不仅能给出结果,还能解释这个结果是怎么来的,背后的原因是什么。这种深度理解和解释能力,是模型很难替代的。
大模型处理数据与人工处理数据各有优势,适用的场景也不尽相同。
大模型处理数据:
人工处理数据:
综上所述,哪个更“靠谱”取决于具体的应用场景和目标。对于需要高速处理大量信息的任务,大模型可能是更好的选择;而对于需要深度理解、个性化处理或涉及伦理考量的任务,人工处理则显得更为合适。在很多情况下,将两者结合使用(即人机协作)能取得最好的效果。
大模型数据处理的优势:
高效性:大模型能快速处理海量数据,适合大规模任务。
一致性:模型处理结果稳定,不受情绪或疲劳影响。
自动化:可自动完成复杂任务,减少人工干预。
模式识别:擅长从数据中发现复杂模式和关联。
大模型数据处理的局限:
理解力有限:缺乏人类的深度理解和推理能力。
数据依赖:依赖高质量数据,数据偏差可能导致错误结果。
灵活性不足:难以处理高度复杂或模糊的任务。
成本高:训练和运行大模型需要大量计算资源。
人工数据处理的优势:
理解力强:人类能深入理解复杂情境,处理模糊信息。
灵活性高:能适应各种复杂任务,灵活调整处理方式。
创造力:具备创造性思维,能解决非常规问题。
低资源需求:不需要大量计算资源,适合小规模任务。
人工数据处理的局限:
效率低:处理大规模数据时速度慢。
一致性差:结果可能受情绪、疲劳等因素影响。
成本高:长期依赖人工处理会增加人力成本。
主观性:处理结果可能带有主观偏见。
总结:
大模型数据处理适合大规模、自动化、模式识别任务。
人工数据处理适合复杂、模糊或需要深度理解的任务。
实际应用中,两者常结合使用,以发挥各自优势。
从我的理解来看,对于标准化程度较高、规模较大的数据集来说,采用大模型进行处理往往更为高效可靠;而对于那些需要深入理解背景知识、具备较强主观判断要求的任务,则更适合由专业人士手工完成。在特定时机二者可以一起使用。
从近期的我个人的实际应用中,生物医学类背景的我需要对部分图片进行标注,我一般会结合两者之长——即利用大模型快速处理大部分常规工作,初步标记一遍,同时保留关键环节由人工复核或补充,抽查标记结果并及时更正反馈——可能是最理想的解决方案。因为这种混合模式既保证了效率又兼顾了准确性,我觉得应该也是当前许多企业和研究机构所采取的做法。
在大规模、重复性任务中,大模型更靠谱,因为它效率高而且一致性比较强。 在复杂性、创造性任务中,人工数据处理更靠谱,因为它灵活,可以应对复杂事情的决策,解释过程,具有创造力。 在实际应用中,两者结合往往能取得更好效果,大模型处理大量数据,人工负责处理复杂决策和结果审核。
大模型数据处理的优势:
它能快速处理海量数据,大规模的任务。它不受疲劳情绪影响,处理的结果一致。它能自动完成大量复杂的任务,可以减少人工成本。 大模型数据处理的局限: 1. 解释性差 模型决策过程难以解释。 2. 数据依赖:模型结果依赖于固定数据的质量和数量。 3. 缺乏常识:缺乏人类常识,出现不合理的结果。 4. 成本高:需要训练部署,需要大量的计算资源。 人工数据处理的优势: 1. 灵活性强 :人工能根据经验和常识灵活处理复杂问题。 2. 解释性好:人工能清晰解释决策过程,给出更合理结果,能灵活应对新问题。 3伦理判断:人工能更好地处理涉及伦理和道德的问题,更灵活应对。
人工数据处理的局限性: 1. 效率低:处理大规模数据时速度较慢,时间长。 2. 一致性差:不同人或同一人在不同时间可能得出不同结果。 3. 易受情绪影响:情绪和疲劳可能影响判断。 4. 成本高:长期依赖人工处理会增加各种人力成 本。
在大模型处理数据与人工处理数据之间,哪个更靠谱,取决于具体的应用场景、数据类型、需求精度以及业务目标。
场景 | 大模型更优 | 人工更优 |
---|---|---|
数据批处理 | ✅ | ❌ |
结构化信息提取 | ✅ | ❌ |
文本摘要 | ✅ | ❌ |
语义理解 | ⚖️ | ⚖️ |
复杂推理 | ❌ | ✅ |
需要创造力的任务 | ❌ | ✅ |
细微情感分析 | ❌ | ✅ |
🚀 最佳方案:人机结合
未来趋势可能是“AI 负责数据处理,人类负责策略决策”,让大模型自动化完成重复性工作,而人类则聚焦于高阶分析和决策,从而提升整体生产力。
你怎么看?在你的工作或学习中,大模型的数据处理能力能给你带来哪些帮助?😊
大模型处理数据vs人工处理数据,哪个更靠谱?主要还是从两者之间的优缺点进行综合考虑
效率高:大模型处理方式主要是服务器本身来处理数据,对于海量文档、图片等数据处理优势非常明显。极大的减轻了数据处理的时间成本。
客观性强:没有主动思维,通过机器的方式来处理数据,客观性非常强。不受人为的干扰,所以失误率也非常低。
灵活性:完全依赖机器相对固定的思维,灵活性稍微差一些。
服务器成本:因为大模型处理数据,需要高性能的处理器支持,服务器成本较高。
效率低:完全依赖人工来处理数据,如果数据规模不大还好,数据规模如果数以万计的情况下,人工处理数据的成本是巨大的。
主观性强:受人为的干扰,容易出现数据处理的失误情况。
灵活性:没有固定的思维限制,通过人工处理数据,灵活性非常强。
人工成本:涉及到海量数据的话,人工成本会非常大。
具体选用哪个方式来处理来处理数据,还是要参考数据规模、企业本身的情况来决定。数据规模较小的情况下,可以采用人工处理方式。反之建议采用大模型来处理数据。
大模型处理数据和人工处理数据各有优缺点,选择哪种方式取决于具体的应用场景和需求。以下是对两者的比较:
大模型处理数据
优点:
高效性:大模型能够快速处理大量数据,尤其是在批处理模式下,可以显著提高处理效率。
一致性:机器处理数据的一致性较高,能够保证在相同条件下输出一致的结果。
成本效益:长期来看,使用大模型处理数据可以降低成本,尤其是在大规模数据处理场景下。
多模态处理:先进的大模型能够处理文本、图像、音频和视频等多种数据格式,提取有价值的信息。
247 运行:机器可以在不需要休息的情况下持续工作,适合需要全天候处理数据的场景。
*缺点:
准确性:虽然大模型在很多任务上表现出色,但在某些复杂或特定领域的任务中,可能不如人工准确。
缺乏理解:大模型缺乏对数据内容的深度理解,可能会错过一些需要人类直觉或经验的细节。
伦理和法律问题:在某些敏感领域,如医疗和法律,大模型的处理结果可能需要人工审核,以避免伦理和法律风险。
人工处理数据
优点:
深度理解:人类能够理解数据的背景和深层次含义,能够处理复杂和需要判断的任务。
灵活性:人工处理能够根据具体情况灵活调整处理方法,适应不同的需求和场景。
伦理和法律合规:在敏感领域,人工处理能够更好地保证结果的合规性和伦理性。
缺点:
效率低:人工处理数据的速度相对较慢,尤其是在处理大量数据时,效率较低。
成本高:长期来看,人工处理数据的成本较高,尤其是在大规模数据处理场景下。
一致性差:不同的人处理相同的数据时,结果可能存在差异,一致性较差。
疲劳和错误:人工处理数据容易受到疲劳和情绪的影响,可能导致错误。
结论
大模型处理数据和人工处理数据各有优缺点,选择哪种方式需要根据具体的应用场景和需求来决定。在需要高效、大规模处理数据的场景下,大模型可能是更好的选择;而在需要深度理解、灵活性和高准确性的场景下,人工处理可能更为合适。在实际应用中,也可以考虑将两者结合,发挥各自的优势,达到最佳效果。
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
基于通义系列大模型和开源大模型的一站式大模型服务平台,提供「生成式大模型的全流程应用工具」和「企业大模型的全链路训练工具」。为大模型,也为小应用。 阿里云百炼官网网址:https://www.aliyun.com/product/bailian