阿里研究院2024年大模型训练数据白皮书

简介：
该白皮书由阿里研究院发布，全面分析了2024年大模型训练数据的发展趋势、技术挑战和应用场景，为行业提供深度见解与策略建议。 01. 训练数据对大模型发展的重要性 强调训练数据作为大模型发展的基础，并分析其需求的演变趋势。指出在大模型训练过程中，不依赖于用户个人信息，而是更侧重于世界知识和高质量语料的支持。 02. 模型训练所需的数据类型 介绍不同类型的训练数据及其特征，包括语言模型与多模态模型。阐述了一些常见疑问及误解，并澄清了诸如“大模型训练无需使用个人隐私信息”、“中文语料短缺并不是主要制约因素”的观点。 03. 科学理解高质量数据的含义与作用 分析高质量数据对于提升模型准确性和性能的重要性，强调其在优化算法表现中的关键角色。 04. 合成数据作为解决训练数据供给不足的新方案 讨论了由于真实世界中获取足够数量和多样性训练样本所面临的挑战，并提出了利用合成数据来应对这一问题的方法。介绍了合成数据的概念、生成技术以及如何应用这些虚拟创建的数据集以增强模型训练效果。 05. 对大模型训练数据治理的思考 分析当前大模型在处理与使用大规模训练数据时所具有的特点，探讨了确保其合规性的策略及管理措施。 06. 政府与社会力量协同构建的大规模语言模型训练生态体系 对比美国与中国在此领域的不同实践。指出美国采取政府主导下的资源整合和社会各界积极参与相结合的方式推进相关工作；而中国则面临公共数据资源供给不足以及民间创新活动分散等问题亟需解决。 07. 阿里巴巴集团在大模型研究与应用方面的探索 介绍阿里巴巴集团在此领域内的尝试和进展，展示其为推动技术进步所做出的努力。