2023年，ChatGPT的橫空出世讓全球驚嘆于大模型的智能水平。自此，國(guó)內(nèi)也掀起了新一輪的大模型熱潮，首先，百度發(fā)布了文心一言，緊接著，阿里、騰訊、華為、京東等大廠先后入局，更值得一提的是，大模型熱度的居高不下，也吸引了不少創(chuàng)業(yè)公司的加入，零一萬(wàn)物、Kimi、面壁智能....

隨著兩年時(shí)間的發(fā)展，如今大模型的智能水平早已不可同日而語(yǔ)，從在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)與人類(lèi)流暢對(duì)話，到在圖像視頻領(lǐng)域精準(zhǔn)識(shí)別各類(lèi)物體，從最初簡(jiǎn)單的問(wèn)答，到快速且精準(zhǔn)地解決生活、工作、學(xué)習(xí)等在各場(chǎng)景中遇到的問(wèn)題，大模型的表現(xiàn)也在不斷刷新我們的認(rèn)知。

然而，這些卓越表現(xiàn)并非憑空而來(lái)，大模型的強(qiáng)大背后，離不開(kāi)高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)的堅(jiān)實(shí)支撐。如果把大模型比作一座摩天大樓，那么數(shù)據(jù)庫(kù)就是地基。沒(méi)有經(jīng)過(guò)嚴(yán)格治理的數(shù)據(jù)，再先進(jìn)的模型也只會(huì)生成錯(cuò)誤、偏見(jiàn)甚至荒謬的結(jié)果。

大模型時(shí)代，數(shù)據(jù)庫(kù)的含金量仍在上升

AI大模型時(shí)代，數(shù)據(jù)到底有多重要？曾有多位頭部企業(yè)和明星創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)始人曾這樣描述：

“GPU是大模型的計(jì)算引擎，但數(shù)據(jù)庫(kù)才是它的記憶體和知識(shí)庫(kù)——沒(méi)有組織良好的數(shù)據(jù)，再?gòu)?qiáng)大的算力也是徒勞;”

“大語(yǔ)言模型之戰(zhàn)，表面是算法之爭(zhēng)，實(shí)質(zhì)是數(shù)據(jù)之爭(zhēng)。誰(shuí)擁有更優(yōu)質(zhì)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)，誰(shuí)就能訓(xùn)練出更聰明的AI；”

“當(dāng)前大模型的局限性，50%源于數(shù)據(jù)庫(kù)的局限性。未來(lái)的突破將來(lái)自新型神經(jīng)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)；”

“垂直領(lǐng)域大模型的機(jī)會(huì)，本質(zhì)上是對(duì)行業(yè)專(zhuān)屬數(shù)據(jù)庫(kù)的爭(zhēng)奪戰(zhàn)。醫(yī)療、法律、金融數(shù)據(jù)庫(kù)就是新時(shí)代的石油?！?/span>

可以說(shuō)，從AI大模型橫空出世至今，數(shù)據(jù)庫(kù)之于大模型的含金量仍在持續(xù)上升。

但大模型需要的數(shù)據(jù)，不僅是海量的數(shù)量，更需要豐富的種類(lèi)。不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)從不同維度為大模型的學(xué)習(xí)提供支撐，共同提升大模型的能力。

首先是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，它在大模型訓(xùn)練中扮演著提供精準(zhǔn)知識(shí)的角色。它具有明確的格式和組織形式，像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的表格數(shù)據(jù)就是典型代表。在金融領(lǐng)域，結(jié)構(gòu)化的交易數(shù)據(jù)、客戶信息等有著至關(guān)重要的作用。

例如，結(jié)構(gòu)化的交易數(shù)據(jù)、客戶信息等有著至關(guān)重要的作用。大模型可以通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，精準(zhǔn)地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，判斷每一筆交易存在的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，

在電商領(lǐng)域，結(jié)構(gòu)化的商品信息和用戶訂單數(shù)據(jù)，能讓大模型精準(zhǔn)把握市場(chǎng)需求，為商家提供庫(kù)存管理建議和營(yíng)銷(xiāo)策略支持，比如當(dāng)某類(lèi)商品的訂單量持續(xù)上升且?guī)齑娌蛔銜r(shí)，模型會(huì)提醒商家及時(shí)補(bǔ)貨。

其次，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)于大模型的訓(xùn)練也尤為重要，其能極大地豐富了大模型的認(rèn)知。它涵蓋了文本、圖像、音頻、視頻等多種類(lèi)型，格式靈活但處理難度較大。

大量的文本數(shù)據(jù)，包括書(shū)籍、文章、社交媒體內(nèi)容等，讓大模型能夠深入理解人類(lèi)語(yǔ)言的語(yǔ)義和語(yǔ)境，從而實(shí)現(xiàn)與人類(lèi)的順暢交流，不僅能準(zhǔn)確回答問(wèn)題，還能進(jìn)行情感分析，理解人類(lèi)表達(dá)的喜怒哀樂(lè)。

豐富的圖像數(shù)據(jù)，使大模型具備了強(qiáng)大的圖像識(shí)別能力，能夠準(zhǔn)確分辨出不同的物體、場(chǎng)景，甚至能識(shí)別圖像中的細(xì)微差異；而音頻數(shù)據(jù)讓大模型在語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、音樂(lè)分類(lèi)等方面有了長(zhǎng)足的進(jìn)步；視頻數(shù)據(jù)，則結(jié)合了圖像和音頻的特點(diǎn)，通過(guò)對(duì)視頻的分析，大模型能夠理解視頻中的動(dòng)態(tài)內(nèi)容、情節(jié)發(fā)展，甚至能進(jìn)行視頻摘要生成和行為識(shí)別。

拋棄低質(zhì)量，高質(zhì)量才是大模型的生命線

數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)于大模型而言，就像一把 “雙刃劍”，“高質(zhì)量” 是大模型得以持續(xù)發(fā)展的生命線。

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠讓模型的輸出更加準(zhǔn)確、可靠，為用戶提供有價(jià)值的信息和服務(wù)，而低質(zhì)量的數(shù)據(jù)則會(huì)給模型帶來(lái)諸多問(wèn)題，輕則影響模型的性能，重則導(dǎo)致模型做出錯(cuò)誤決策，造成嚴(yán)重的后果。

其一，數(shù)據(jù)錯(cuò)誤會(huì)使模型在學(xué)習(xí)過(guò)程中吸收錯(cuò)誤的信息，進(jìn)而導(dǎo)致輸出結(jié)果失真。這種錯(cuò)誤可能源于數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的失誤，如傳感器故障導(dǎo)致的數(shù)值偏差，也可能是數(shù)據(jù)錄入時(shí)的人為錯(cuò)誤，如輸入數(shù)字時(shí)的筆誤。

比如在醫(yī)療領(lǐng)域，如果用于訓(xùn)練大模型的病例數(shù)據(jù)存在錯(cuò)誤，如將患者的血壓值記錄錯(cuò)誤、診斷結(jié)果標(biāo)注錯(cuò)誤等，那么大模型給出的診斷建議很可能出現(xiàn)偏差，這種偏差可能會(huì)延誤治療時(shí)機(jī)，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)＜盎颊叩纳】怠?/span>

其二，數(shù)據(jù)偏見(jiàn)會(huì)讓模型產(chǎn)生歧視性的輸出，影響模型的公正性。數(shù)據(jù)偏見(jiàn)往往源于社會(huì)中存在的固有偏見(jiàn)，當(dāng)這些偏見(jiàn)被帶入到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中時(shí)，大模型就會(huì)在學(xué)習(xí)過(guò)程中習(xí)得這些偏見(jiàn)。

例如，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在對(duì)某類(lèi)群體的偏見(jiàn)信息，如在招聘相關(guān)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，對(duì)女性求職者的評(píng)價(jià)普遍低于男性，即使兩者的能力相當(dāng)，大模型在處理與該群體相關(guān)的招聘問(wèn)題時(shí)，可能會(huì)帶有同樣的偏見(jiàn)，在篩選簡(jiǎn)歷時(shí)做出不公正的判斷。

其三，數(shù)據(jù)不完整會(huì)限制模型的認(rèn)知范圍，降低模型的泛化能力。當(dāng)模型僅接觸到部分不完整的數(shù)據(jù)時(shí)，它對(duì)事物的理解會(huì)有局限，無(wú)法全面把握事物的本質(zhì)和規(guī)律。

例如，在進(jìn)行疾病診斷模型訓(xùn)練時(shí)，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中只包含了某一類(lèi)疾病的部分癥狀數(shù)據(jù)，而缺少其他關(guān)鍵癥狀信息，那么模型在面對(duì)具有完整癥狀的患者時(shí)，就可能無(wú)法準(zhǔn)確診斷。

由此可見(jiàn)，大模型需要海量數(shù)據(jù)的加持才能使其智能水平持續(xù)攀升，但是其需要的是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，而非低質(zhì)量的。

構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)，知易行難

構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)并非易事，面臨著諸多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)來(lái)源的復(fù)雜性和多樣性，使得數(shù)據(jù)收集工作困難重重。不同行業(yè)的數(shù)據(jù)格式、標(biāo)準(zhǔn)各異，要將這些數(shù)據(jù)整合起來(lái)，需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力。

當(dāng)然，數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)也是不容忽視的問(wèn)題。在獲取數(shù)據(jù)的過(guò)程中，如何保護(hù)個(gè)人隱私和企業(yè)機(jī)密，是大模型必須解決的難題。一旦數(shù)據(jù)泄露，對(duì)個(gè)人和企業(yè)帶來(lái)?yè)p失將不可估量。

此外，數(shù)據(jù)標(biāo)注的成本高、效率低，尤其是一些專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)往往需要專(zhuān)業(yè)人員進(jìn)行標(biāo)注，這不僅增加了標(biāo)注的成本，而且標(biāo)注效率也難以提高。

為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，大部分企業(yè)往往會(huì)在數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)標(biāo)注方面下足功夫。

數(shù)據(jù)收集方面，采用合法合規(guī)的數(shù)據(jù)收集渠道，與數(shù)據(jù)提供方建立良好的合作關(guān)系，確保數(shù)據(jù)的來(lái)源可靠、合法。在數(shù)據(jù)隱私和安全保護(hù)上，運(yùn)用數(shù)據(jù)加密、匿名化等技術(shù)手段，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，防止數(shù)據(jù)泄露。

數(shù)據(jù)標(biāo)注方面，引入自動(dòng)化標(biāo)注工具，結(jié)合人工審核，既能提高標(biāo)注效率，又能保證標(biāo)注質(zhì)量，降低標(biāo)注成本。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)之于大模型發(fā)展的重要性已經(jīng)不言而喻。沒(méi)有它，大模型難以發(fā)揮其真正價(jià)值。隨著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)的需求將更加迫切，數(shù)據(jù)治理和管理也將成為大模型發(fā)展道路上的重要課題。只有不斷完善和優(yōu)化高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)，才能讓大模型在科技的浪潮中穩(wěn)步前行，創(chuàng)造出更多的價(jià)值。