2025年人工智能高质量数据集建设指南.pdf
这份《人工智能高质量数据集建设指南》旨在为业界建设高质量数据集提供实操指导和参考。
**背景与必要性：**
* 强调数据是人工智能发展的核心要素，高质量数据集是推动人工智能应用落地的关键。
* 阐述了政策、技术和产业层面对高质量数据集的需求。
* 指出目前高质量数据集建设面临目标定位模糊、实施路径碎片化、技术底座薄弱等挑战。
**指南核心内容：**
* **定义高质量数据集：** 指用于训练、验证和优化人工智能大模型而收集、整理、标注形成的覆盖行业核心专业知识和生产经营活动信息的数据资源集合。
* **“三高”特征：** 高价值应用、高知识密度、高技术含量。
* **分类维度：** 从数据应用、模型训练阶段、数据模态等方面进行分类。
* **建设主体：** 数据集开发和治理主体、数据资源提供和应用主体、能力支持与生态发展主体。
* **“五大核心要素”：** 管理体系、开发维护、质量控制、资源运营、合规可信。
* **“三步走”战略：**
* **体系规划阶段：** 构建知识索引、锚定智能场景、搭建标准体系。
* **工程建设阶段：** 建立高效数据工厂模式、探索前沿技术路线、构建生态协作机制。
* **质量监测阶段：** 量化评估模型和工具、动态评估机制、持续优化闭环。
* **“炼化”流程和技术：** 阐述了数据设计和采集、数据治理、数据标注、数据质检、数据运营等环节的关键技术和流程。
**行业实践：**
* 展示了教育、科学、通信、交通、工业、医疗、文化、商贸等领域的高质量数据集建设案例。
**展望与建议：**
* 建立AI数据工程体系，包括服务平台、标准规范、团队建设、项目管理。
* 推动AI数据技术创新，包括合成数据、自动化标注、高效存储等技术。
* 搭建全流程AI数据质量管理体系。
* 加快AI数据开发利用机制突破。
这份指南旨在帮助业界更好地理解和构建高质量数据集，从而推动人工智能的创新和应用。
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