白皮书强调了训练数据在大模型发展中的核心地位，详细区分了大型语言模型和多模态模型所需的数据类型。同时，它纠正了关于训练数据的常见误解，特别是对用户个人信息的依赖和中文语料短缺的担忧。报告进一步阐释了高质量数据的标准和评估方法，揭示了高质量数据在提升模型准确性、稳定性和泛化能力方面的作用。特别地，白皮书提出了合成数据作为解决数据供给不足的创新方案，探讨了合成数据的生成方法、分类及其在提升模型训练效率和安全性方面的潜力。
此外，白皮书还涵盖了对大模型训练数据治理的深入思考，包括数据合规性、政府与社会力量的协同合作，以及中美在数据获取和利用方面的现状对比。阿里巴巴集团的案例研究展示了在实践中如何有效利用和管理训练数据。
最后，白皮书提出了促进高质量训练数据供给的建议，鼓励政府和社会力量以更开放和务实的方式合作，共同推动人工智能技术的健康发展和产业创新。这份报告为理解大模型训练数据的现状和未来提供了宝贵的视角和指导。
报告亮点
- 数据类型的重要性：文章强调了训练数据对大模型发展的重要性，并区分了训练大语言模型和多模态模型所需的不同数据类型。
- 数据的常见误解：澄清了大模型训练并不依赖用户个人信息，同时指出中文语料短缺并不是制约中国大模型发展的主要因素。
- 高质量数据的科学理解：讨论了高质量数据的重要性、标准和评估方法，以及高质量数据的不确定性。
- 合成数据的探索：探讨了合成数据作为解决训练数据供给不足的新方案，包括合成数据的定义、必要性、生成方法和在模型训练中的作用。
- 数据治理的思考：提出了对大模型训练数据治理的思考，包括数据使用特点、合规治理和政府与社会力量协同的训练数据生态。
- 中美现状对比：比较了美国和中国在大模型训练数据获取方面的现状，分析了两国在数据开放、共享和开发利用方面的差异。
- 阿里巴巴的探索：介绍了阿里巴巴集团在大模型训练与应用方面的探索，包括对训练数据的处理、合成数据的应用和数据治理的实践。
- 开放和务实的数据供给：最后，文章提出了以更开放和务实的方式解决高质量训练数据供给的建议，包括政府与社会力量的协同合作和制度设计预留技术发展空间。
附资料节选
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