建設(shè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,讓人工智能更聰明
什么是高質(zhì)量數(shù)據(jù)集?簡單來說,就是高價(jià)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。”中國信息通信研究院副院長魏亮告訴記者,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。”
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(jì)劃(2024—2026年)》提出,“推動科研機(jī)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(gè)行業(yè)、30項(xiàng)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(yùn)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(jià)值更加凸顯,已成為人工智能競爭的核心領(lǐng)域。”國務(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(jìn)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(shí)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(fèi)。
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(qiáng)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(shí)體經(jīng)濟(jì)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(jī)制,推動高質(zhì)量數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)體系研究,促進(jìn)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(shí)人工智能發(fā)展數(shù)據(jù)根基。