摘要:在人工智能的浪潮中，大模型训练数据已成为推动技术进步的核心动力。
大模型其成功背后是海量且高质量的数据支撑。报告显示，数据类型包括网页、书籍、新闻、论文期刊、对话文本、代码等，这些语料库对模型的泛化能力和知识理解至关重要。
一个常见的误解是大模型训练依赖于大量用户个人信息。但报告明确指出，大模型训练并不依赖用户个人信息。相反，它需要的是对知识性内容的强烈需求，模拟人类思维活动，生成可理解的内容。
对于中文大模型，语料短缺常被视为发展瓶颈。但通过机器翻译和训练技术的新方法，可以弥补中文语料供给不足的问题，报告也强调了中式价值观类语料的重要性，这对于反映中文使用者的文化背景和价值取向至关重要。
高质量数据对大模型至关重要。它不仅提升了模型的准确性和稳定性，还增强了模型的泛化能力和鲁棒性。高质量数据的标准具有三重不确定性，包括语料种类的不确定性、语料形态的演化以及不同数据类型之间的有效搭配。
随着高质量数据供给的挑战日益增加，合成数据提供了一种新的解决方案。合成数据通过算法和数学模型创建，模拟真实数据中的统计模式和关系。它在提升数据多样性、经济高效性以及隐私保护方面展现出巨大潜力。
面向未来，报告建议，应以更开放和务实的方式解决高质量训练数据供给问题。这包括鼓励公共数据的开放、促进科研数据的共享、以及推动合成数据的发展。制度设计应给技术发展预留空间，促进数据的合规流通与高效利用。
来源:阿里研究院
报告内容
专题
