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01 背景 近年来，人工智能（AI）技术，特别是自然语言处理（NLP）的飞速发展深刻影响着各个行业。从智能客服到内容生成，从语音识别到翻译工具，NLP的应用已经无处不在。在这一领域中，预训练模型（Pre-trained Models）逐渐成为核心技术，它们通过在大规模语料库上进行训练，学习到丰富的语言知识和语义表达，为后续的下游任务提供了强大的支持。 预训练模型的效果在很大程度上依赖于其所使用的数据集，高质量的数据集能够让模型学习到更加准确和全面的语言特征，从而在各种应用场景中表现出色。然而，目前市面上大多数高质量的预训练数据集主要集中在英文领域，针对中文的高质量数据集则相对匮乏。虽然国内外一些公司和研究机构已经开始着手构建中文数据集，但数量有限，且数据质量参差不齐，难以满足快速发展的中文NLP应用需求 ………………………………