什么是高質(zhì)量數(shù)據(jù)集？簡單來說，就是高價值、高密度、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)。

“數(shù)據(jù)之于大模型，就像石油之于汽車。原油只有經(jīng)過一系列復(fù)雜的過程煉化成汽油后，才能供汽車使用。同樣，海量原始數(shù)據(jù)需要經(jīng)過‘煉化’形成高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，才能助力大模型精準(zhǔn)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征與規(guī)律，有效提升其對不同場景和任務(wù)的適應(yīng)能力?！敝袊畔⑼ㄐ叛芯吭焊痹洪L魏亮告訴記者，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量影響人工智能的“智商”，近期發(fā)布的深度求索系列模型訓(xùn)練中，大量使用了高質(zhì)量推理數(shù)據(jù)集，凸顯了高質(zhì)量數(shù)據(jù)的重要性，“大模型與垂直領(lǐng)域深度融合，同樣也需高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的支撐?！?/span>

建設(shè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，有關(guān)方面在積極行動。國家數(shù)據(jù)局等17部門聯(lián)合印發(fā)的《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃(2024—2026年)》提出，“推動科研機構(gòu)、龍頭企業(yè)等開展行業(yè)共性數(shù)據(jù)資源庫建設(shè)，打造高質(zhì)量人工智能大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集”。第八屆數(shù)字中國建設(shè)峰會上，國務(wù)院國資委發(fā)布首批10余個行業(yè)、30項央企人工智能行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，涵蓋了電網(wǎng)調(diào)度AI負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)集、核電SPV設(shè)備健康診斷、運行異常及故障預(yù)測數(shù)據(jù)集、金融大模型數(shù)據(jù)集等。

“隨著基礎(chǔ)模型開源態(tài)勢的形成，各方在算力和模型算法層面的差距正在不斷收窄，數(shù)據(jù)要素價值更加凸顯，已成為人工智能競爭的核心領(lǐng)域?！眹鴦?wù)院國資委規(guī)劃發(fā)展局副局長胡武婕表示，要推動行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集加速匯聚共享，為人工智能產(chǎn)業(yè)提供充足“養(yǎng)分”，從而持續(xù)進行不同場景的訓(xùn)練優(yōu)化，推動基礎(chǔ)模型在千行百業(yè)落地應(yīng)用。

目前，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)還存在不少挑戰(zhàn)。魏亮說，一方面，行業(yè)大模型對數(shù)據(jù)的需求多樣，不同行業(yè)部門對模型場景數(shù)據(jù)的需求各不相同，增加了數(shù)據(jù)處理和管理的復(fù)雜度。另一方面，在行業(yè)大模型的實際建設(shè)中，對于構(gòu)建和采買的數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一衡量標(biāo)準(zhǔn)，不同行業(yè)、不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)完整性和準(zhǔn)確性可能參差不齊，影響了大模型的訓(xùn)練效果和預(yù)測準(zhǔn)確性，造成訓(xùn)練資源浪費。

4月30日，《高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)指南(征求意見稿)》發(fā)布。全國數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會提出，將強化標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)，分三類建設(shè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集：一類為“通識數(shù)據(jù)集”，包含面向社會公眾、無需專業(yè)背景即可理解的通用知識，主要用于支撐通用模型落地應(yīng)用；一類為“行業(yè)通識數(shù)據(jù)集”，包含面向行業(yè)從業(yè)人員、需要一定專業(yè)背景才能理解的行業(yè)領(lǐng)域通用知識，主要用于支撐行業(yè)模型落地應(yīng)用；一類為“行業(yè)專識數(shù)據(jù)集”，包含面向特定業(yè)務(wù)場景相關(guān)人員、需要較深的專業(yè)背景才能理解的行業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識，主要用于支撐業(yè)務(wù)場景模型落地應(yīng)用。

國家數(shù)據(jù)局副局長夏冰表示，數(shù)據(jù)集的質(zhì)效提升是人工智能賦能實體經(jīng)濟的“催化劑”，下一步，國家數(shù)據(jù)局將構(gòu)建部際聯(lián)通、央地協(xié)同的工作機制，推動高質(zhì)量數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)體系研究，促進數(shù)據(jù)、技術(shù)、場景對接，構(gòu)建多元協(xié)同的數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)生態(tài)，夯實人工智能發(fā)展數(shù)據(jù)根基。