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
自《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》发布以来,我国数据要素建设不断 深入,在国家数据局等 17 部门联合印发的《“数据要素 ×” 三年行动计划(2024 - 2026 年)》进一步明确 “…
《大模型训练数据白皮书》为我们揭示了大模型背后的数据世界。报告指出,高质量的数据是大模型成功的驱动力,它们不仅需要广泛的知识覆盖,还需要具备多样性和专业性。 报告深入探讨了训练数据的类型,包括大语言模型和多模态模型所需的数据,并纠正了一些关于训练数据的常见误解,比如对用户个人信息的依赖和中文语料短缺的担忧。
今天分享的报告是《2024大模型训练数据白皮书》,版权归阿里研究院所有。 业界认为,算法、算力与数据,是支撑大模型发展的三大基石。更高质量、更丰富的数据是以 GPT 为例的生 成式人工智能大模型成功的驱动力。GPT 模型架构从第 1 代到第 4 代均较为相似,而用来训练数据的数据规模和质 量却有很大的不同。GPT-...
导读：白皮书指出，高质量数据是大模型成功的关键，包括其类型、规模和多样性。强调大模型训练不依赖用户个人信息，中文语料短缺也非制约因素。提出合成数据作为解决数据供给不足的新方案，讨论了其定义、必要性及在模型训练中的作用。同时，对大模型训练数据的治理进行了思考，包括数据合规性、安全性和隐私保护。白皮书...
5月24日,由阿里研究院牵头,阿里巴巴集团、数字中国研究院(福建)、阿里云智能集团联合编写的《大模型训练数据白皮书》在第七届数字中国峰会期间发布。自《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥 数据要素 作用的意见》发布以来,我国数据要素建设不断深入,在国家
阿里研究院:2024大模型训练数据白皮书 “建设高质量语料库和基础科学数据集,支持开展人工智能大模型开发和训练”,通过数据要素建设推动人工智能大模型发展,可以有效解决我国人工智能,特别是大模型研发所面临的数据瓶颈,进一步发挥大模型对于世界知识数据的汇集和处理能力,创造更大的生产力,助力我国从数据经济走向智能经济新...
阿里研究院:2024大模型训练数据白皮书 丨内容简介 《2024大模型训练数据白皮书》,深入探讨了大模型训练数据的重要性、类型、以及高质量数据的标准。白皮书指出,大模型作为数据要素价值释放的关键,其训练依赖高质量的数据,而非用户个人信息。强调了中文语料短缺并非制约中国大模型发展的主要因素,而高质量数据的建设需要政府...
阿里研究院:2024大模型训练数据白皮书pdf 核心观点 报告深度剖析了高质量数据在大模型发展中的关键作用,同时指出合成数据作为新兴方案,有望缓解高质量数据供给不足的问题。 报告指出,大模型的成功依赖于高质量、丰富的训练数据,而高质量数据的获取正成为技术发展的主要瓶颈。当前,合成数据技术提供了一种新的解决方案,...
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