GEN AI 合规 FAQs（二） | 如何合规地建立大模型预训练数据集？

主要观点总结

文章介绍了关于“GEN AI 合规 FAQs”系列第二期的相关内容，主要围绕大模型训练数据的合规性问题展开。文章提到了训练数据的主要来源和合规使用的重要性，以及针对不同数据来源的合规要点，包括公开数据、开源数据集、采购数据、合成数据、用户输入内容、作品等的使用和合规审查要点。同时，也介绍了训练数据的安全风险和相应的安全要求，以及相关的法律法规要求。

关键观点总结

关键观点1: 大模型训练数据的来源和合规性问题

文章介绍了大模型训练数据的主要来源，包括公开数据、开源数据集、采购数据、合成数据等，并强调了合规使用的重要性。

关键观点2: 不同数据来源的合规要点

文章详细阐述了针对不同数据来源的合规要点，包括公开数据的爬取、开源数据集的合规审查、采购数据的合规审查等。

关键观点3: 训练数据的安全风险和相应安全要求

文章指出了训练数据的安全风险，包括包含违反社会主义核心价值观的内容等，并介绍了相应的安全要求。

关键观点4: 相关法律法规要求

文章提到了相关的法律法规要求，如《生成式人工智能服务管理暂行办法》等，并强调了合规的重要性。

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欢迎点击上方  TMT法律论坛  关注我们 专栏 GEN AI ★ 导读 ★ 自Open AI掀起生成式人工智能的狂潮以来，大模型在各行各业的应用日益广泛，成为推动企业创新与新质生产力发展的重要力量。与此同时，合规挑战亦如影随形。在此背景下，我们推出系列“ GEN AI 合规 FAQs ”。 每期，我们都将聚焦 企业应用Gen AI相关的核心话题 ，从产品备案到训练数据集构建，从电信业务许可到内容安全管理，从数据安全保护到知识产权风险应对……全方位 覆盖不同合规领域及应用场景 ，以期帮助Gen AI应用企业妥善应对潜在的法律风险。 本期为"GEN AI 合规 FAQs"第二期 “如何合规地建立大模型预训练数据集？” 注：专栏配图均由AI生成 训练数据的数量、质量、多样性是构建大模型能力的关键性因素，同时法律层面上对于训练数据的合规性也有所要求，因此如何合规、 ………………………………