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。

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基于此，人工智能领域的权威学者吴承恩发起了“以数据为中心的 AI”运动，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。因此，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。

AI 大模型需要高质量、大规模、多样性的数据集。

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。

数据集如何产生出来？

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。

流程#1：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。

流程#2：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。

流程#3：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。

流程#4：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。

数据产业链包括生产、处理等环节。数据生产可以分为通用数据和行业数据：1）海外主要数据集的通用数据来自维基、书籍期刊、高质量论坛，国内相关公司包括文本领域的百度百科、中文在线、中国科传、知乎等，及视觉领域的视觉中国等。

2）数据是垂直行业企业的护城河之一，相关公司包括城市治理和 ToB 行业应用领域的中国电信、中国移动、中国联通，CV 领域的海康、大华等。数据处理环节，模型研发企业的外包需求强烈，利好卡位优质客户、技术赋能降低人力成本的数据服务企业，如 Appen、Telus International、Scale AI。

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