数据是 AI的原油，AI系统的成功在很大程度上取决于数据的质量，这一点被广泛认同。一个 AI系统 80%的工作量集中在前期的预训练数据准备和后期的数据飞轮迭代上。在以数据为中心的 AI框架中，数据开发通常分为三个阶段：训练数据的开发、推理数据的开发和数据维护。训练数据的开发包括数据的收集、标注和预处理等步骤。推理数据的开发涉及训练样本评估与提示工程等。数据的维护则关注于当后续不断有新数据产生时，对于数据的理解与质量管控，以及数据的存储和检索等任务。以上是以数据为中心的人工智能的整体思路。数据清洗，也称为数据预处理，是数据分析和机器学习中的一个关键步骤。它指的是对原始数据进行检查、转换和修复，以确保数据的质量、准确性和一致性。数据清洗的主要目标是消除和校正数据中的错误、噪声、缺失值、重复值、不一致性和其他不完善之处，使数据适合进一步的分析、建模和挖掘。其中最关键的部分，是与模型任务相关度高、具备多样性和高质量的数据。直接收集的海量数据并不能直接用于大模型，需要经过清洗、标注等工序后，才能生成可供大模型使用的数据集。以GPT-3为例，其原始数据量为45TB，而经过清洗之后的高质量数据为570GB，以此为参考，经过清洗后的原始数据，约仅有1%成为语料库中的数据。数据清洗是数据处理过程中的关键环节，旨在检测和纠正数据中的错误和不一致性，提高数据质量。然而，传统的数据清洗方法主要依赖规则和手动操作，效率低下且难以应对不断变化的数据清洗需求。同时，随着数据法规的不断完善，如欧洲的GDPR和中国的个人信息保护法等，数据合规性也成为了企业和组织必须重视的问题。如何在确保数据质量的同时，遵守相关法律法规，是数据清洗与合规领域面临的一大挑战。大模型之所以具有带来重大革新契机的潜力，主要源于其四大显著优势。大模型通过海量的数据训练，积累了丰富的知识储备，这使得它能够理解和认知各类形式的数据，并具备一定的数据模式理解能力。这种能力使得大模型在处理复杂和多样化的数据时表现出色。大模型能够基于领域语料进行预训练，快速掌握领域知识。通过少量的数据指令微调，大模型能够迅速适应不同的领域数据治理任务。这种预训练加微调的方式，已经成为大模型落地应用的常见策略，为数据治理提供了极大的便利。大模型能够应对模态丰富的数据。在如今多模态大数据盛行的时代，大模型展现出了卓越的性能。它能够处理包括文本、图像、音频等在内的多种模态数据，为数据治理提供了更广泛的可能性。大模型的 Agent（自治智能体）功能使得自动化数据操控和数据治理规划成为可能。Agent本身具备规划和策划的能力，结合大模型的海量数据和模式理解能力，可以实现复杂场景的决策和规划任务。尽管目前这一功能需要依赖真正的大规模大模型，但未来随着技术的不断进步，我们希望大模型能够适配或者胜任更多复杂场景的决策和规划任务。
大模型对数据的需求不仅仅涉及数量，更涵盖了数据质量。高质量数据不仅是模型发挥作用的关键，也构成了企业团队AI技术发展的壁垒。以大量的清洗过的网络数据预训练大模型，之后在精标数据上微调，将大模型数据适配到各个垂域是未来大模型应用和发展的趋势。大模型的崛起为数据清洗与合规领域带来了新的技术革命。通过利用大模型的强大能力，我们可以更高效地进行数据清洗，确保数据的合规性，从而充分释放数据的潜在价值。展望未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，大模型将在数据清洗与合规领域发挥更加重要的作用，推动整个行业向着更高效、更智能的方向发展。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
