浅谈AI大模型的数据特点和应用问题

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【摘要】AI大模型的训练、推理及应用落地都需要大量的数据，其数据具有 参数和数据量大、质量要求高、行业垂直属性强、资源消耗大 等特点，由此带来的个人隐私泄露、数据中毒、数据篡改等数据安全风险已成为业界必须应对的重要议题。目前大模型的规模化应用还存在 成本、性能、安全和商业变现 等问题，其中的数据要素价值有待进一步挖掘。 AI技术发展如火如荼，以GPT、Bert、文心等为代表的大模型正引领全球新一轮科技发展潮流。大模型是基于海量数据训练、通过微调等方式适配各类下游任务，并根据用户指令生成各类内容的AI模型，具有极为宽广的应用前景。数据则是大模型发展的必备要素，也是赋能新质生产力的关键要素，大模型的数据安全风险已进入快速迭代、全面覆盖和智能化的新阶段。前文 《数据安全八大发展趋势》 中曾 ………………………………