科技行业：AI大模型需要什么样的数据
AI大模型发展离不开高质量、大规模、多样性的数据集。
**一、AI大模型对数据集的需求**
高质量、大规模、多样性的数据集是AI大模型成功的关键。与GPT-2相比，GPT-3、ChatGPT模型架构类似，均通过增加高质量数据集来提升模型训练效果。
**二、数据集的生产与应用**
1. **数据集的产生**：主要分为数据采集、数据清洗、数据标注和模型训练。
* **数据采集**：主要有系统日志采集、网络数据采集和ETL三种方式。
* **数据清洗**：通过处理缺失值、噪声数据、重复数据来提高数据质量。
* **数据标注**：是关键环节，包括文本、语音和图像标注等。
* **模型训练**：利用标注好的数据训练模型。
2. **数据集的类型**：通用类型数据（维基百科、书籍、期刊等）和垂直行业数据（行业应用）。
3. **数据来源**：
* **海外**：高校、互联网巨头研究部门、非盈利研究组织。
* **国内**：高校、互联网巨头、非盈利机构。
4. **数据集的重要性**：高质量数据集能够提高模型精度与可解释性，减少训练时长。
5. **数据的耗尽**：高质量语言数据或于2026年耗尽，视觉数据或于2030~2060年耗尽，合成数据有望缓解数据耗尽的隐忧。Gartner预测2030年大模型使用的绝大部分数据或由AI合成。
**三、国内外数据集的特点**
1. **海外**：开源数据集积累丰富，例如维基百科、书籍期刊、Reddit链接、Common Crawl等。
2. **国内**：开源数据集数量少、规模小，高质量数据集需要高资金投入、相关公司开源意识较低、学术领域中文数据集受重视程度低。
3. **数字中国战略**：有望激活数据要素产业链，促进数据流通。
**四、数据产业链投资机会**
1. **数据生产环节**：通用数据（百度百科、中文在线、视觉中国等）、垂直行业数据（中国电信、海康、大华等）。
2. **数据处理环节**：模型研发企业的外包需求，例如Appen、Telus International、Scale Al等。
3. **监管与技术手段**：个人数据的采集、存储和处理引发了对AI时代数据隐私保护的关注。隐私保护可从监管（如《中华人民共和国个人信息保护法》、欧盟《通用数据保护条例》）和技术角度着手（隐私保护计算）。
**五、中国大模型数据集发展**
1. **国内数据资源丰富**：但优质中文大模型训练语料稀缺。
2. **数字中国战略**：将促进数据要素市场完善，推动数据要素流通。
3. **大模型训练的数据集来源**：互联网抓取、网络百科全书、书籍等，并借助高质量开源数据集，例如Common Crawl。
4. **垂直领域数据集**：对于AI大模型，尤其是行业大模型的训练和落地至关重要。
5. **变现方式**：通用类型数据或通过开发自有模型/应用、售卖数据两种方式；行业数据或更偏好基于基础模型，使用自有数据来训练自有模型，并可能规避售卖数据。
6. **发展趋势**：随着各地数据交易所的建立，数据流通将更加顺畅，为国内大模型数据集发展注入新动力。未来专业及垂直内容平台有望成为国内优质中文数据集的重要来源。
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