AI大模型需要什么样的数据？

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来源：CIO之家 全文共 4987 字，建议阅读 10 分钟 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 ………………………………