AI浪潮之下，互联网大厂“内卷”的赛道尤为默契，一致将目标锁定大模型。从百度的文心一言到阿里的通义千问，从腾讯混元到字节豆包……各厂均卷出了自家的大模型。而在大家疯狂训练大模型的背后，数据这一“硬通货”尤为重要。

毕竟，数据是大模型的“粮食”。数据的质量和数量将直接影响着大模型的性能和准确度。随着大模型赛道的加速“内卷”，未来对于数据的需求量只会越来越多，质量要求也会越来越高。

一、数据将是未来AI大模型竞争的关键要素

人工智能发展的突破得益于高质量数据的发展。例如，大型语言模型的最新进展依赖于更高质量、更丰富的训练数据集：与GPT-2相比，GPT-3对模型架构只进行了微小的修改，但花费精力收集更大的高质量数据集进行训练。ChatGPT与GPT-3的模型架构类似，并使用RLHF（来自人工反馈过程的强化学习）来生成用于微调的高质量标记数据。

人工智能领域以数据为中心的AI，即在模型相对固定的前提下，通过提升数据的质量和数量来提升整个模型的训练效果。提升数据集质量的方法主要有：添加数据标记、清洗和转换数据、数据缩减、增加数据多样性、持续监测和维护数据等。未来数据成本在大模型开发中的成本占比或将提升，主要包括数据采集，清洗，标注等成本。

以数据为中心的 AI：模型不变，通过改进数据集质量提升模型效果

二、AI大模型需要什么样的数据集

1、高质量： 高质量数据集能够提高模型精度与可解释性，并且减少收敛到最优解的时间，即减少训练时长。

2、大规模： OpenAI 在《Scaling Laws for Neural Language Models》中提出 LLM 模型所遵循的“伸缩法则”（scaling law），即独立增加训练数据量、模型参数规模或者延长模型训练时间，预训练模型的效果会越来越好。

3、丰富性： 数据丰富性能够提高模型泛化能力，过于单一的数据会非常容易让模型过于拟合训练数据。

三、总结：大模型所需的数据类型

1、 大规模多样性数据：大模型追求的是泛化能力和深度理解能力，因此需要涵盖广泛主题、领域和语境的大规模数据集。这包括但不限于文本、图像、音频、视频等多种形式的数据，以确保模型能够理解和生成多样化的内容。

2、 高质量标注数据：对于监督学习任务，高质量的标注数据至关重要。这要求数据不仅准确反映真实世界的情况，还需要标注细致、一致，以提高模型的训练效率和准确性。对于语言模型，这可能意味着需要精确到词或句子的语义标注；对于图像识别，则是像素级的标签或边界框。

3、 无监督学习数据：随着自监督学习和预训练-微调范式的兴起，大量未标注数据成为训练大模型的重要资源。这类数据帮助模型学习语言的统计规律、图像的底层特征等，为后续特定任务的学习打下坚实基础。

4、 对话与交互式数据：对于旨在实现人机交互的大模型，如聊天机器人，收集真实的对话数据尤为重要。这些数据应包含各种对话场景、用户意图和情绪反应，有助于模型学习自然流畅的对话生成和理解能力。

5、 跨模态数据：随着多模态AI的发展，能够将文本、图像、声音等多种信息融合理解的大模型日益受到重视。因此，收集并整合这些不同模态的数据，促进模型在不同维度上的学习和关联，成为新的趋势。

四、数据集如何产生

建立数据集的流程主要分为
1、数据采集；
2、数据清洗：由于采集到的数据可能存在缺失值、噪声数据、重复数据等质量问题；
3、数据标注：最重要的一个环节；
4、模型训练：模型训练人员会利用标注好的数据训练出需要的算法模型；
5、模型测试：审核员进行模型测试并将测试结果反馈给模型训练人员，而模型训练人员通过不断地调整参数，以便获得性能更好的算法模型；
6、产品评估：产品评估人员使用并进行上线前的最后评估。

数据采集： 采集的对象包括视频、图片、音频和文本等多种类型和多种格式的数据。数据采集目前常用的有三种方式，分别为：1、系统日志采集方法；2、网络数据采集方法；3、ETL。

数据清洗： 数据清洗是提高数据质量的有效方法。由于采集到的数据可能存在缺失值、噪声数据、重复数据等质量问题，故需要执行数据清洗任务，数据清洗作为数据预处理中至关重要的环节，清洗后数据的质量很大程度上决定了 AI 算法的有效性。

数据标注： 数据标注是流程中最重要的一个环节。管理员会根据不同的标注需求，将待标注的数据划分为不同的标注任务。每一个标注任务都有不同的规范和标注点要求，一个标注任务将会分配给多个标注员完成。

模型训练与测试： 最终通过产品评估环节的数据才算是真正过关。产品评估人员需要反复验证模型的标注效果，并对模型是否满足上线目标进行评估。

五、数据如何使用

预训练阶段：利用大规模的无监督或自监督学习数据，通过大规模的语言建模、图像生成等任务预训练模型，使其具备基本的理解和生成能力。这一阶段的数据应注重多样性和规模，以充分捕捉语言的统计规律和世界的多样性。

精细标注数据的利用：在预训练基础上，通过特定任务的精细标注数据进行微调，使模型针对特定应用场景（如情感分析、物体识别）达到高精度。微调时，高质量标注数据的准确性和一致性是关键。

数据增强与扩增：通过数据增强技术（如文本同义改写、图像变换）和合成数据生成，增加训练集的多样性和丰富度，尤其是在真实标注数据稀缺的情况下，可以有效提升模型性能。

持续学习与更新：随着新数据的不断产生，模型应能持续学习，适应新的语言习惯、流行文化等变化。这要求建立有效的数据更新机制和在线学习流程，确保模型保持与时俱进。

多模态融合训练：对于多模态大模型，需要设计专门的训练策略，如联合嵌入空间的学习、跨模态注意力机制等，以有效利用跨模态数据，促进模型在不同模态间的信息整合和理解。

六、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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