作者 ｜ 大数据AI智能圈

本文深入探讨了大模型训练数据的重要性、类型及其在训练过程中的作用，特别强调了高质量数据对模型性能的关键影响。从模型训练所需的基本数据类型入手，区分了训练大语言模型和多模态模型所需的具体数据，并澄清了一些常见的误解，例如大模型训练并不依赖于用户个人信息。随后，着重论述了高质量数据的标准和重要性，包括数据的准确性、多样性和真实性对模型性能的直接影响。文章还介绍了合成数据作为一种解决训练数据供给不足的新方案，讨论了其定义、生成方法、分类及其在模型训练中的作用，尤其是如何通过合成数据提升模型的泛化能力和安全可靠性。此外，文中还提出了对大模型训练数据治理的思考，强调了大模型对训练数据的特殊需求，以及如何通过政府与社会力量的协同努力，更开放和务实的方式解决高质量训练数据供给的问题。最后，指出了促进高质量训练数据建设和模型训练发展的关键路径，包括加大对高质量训练数据开放共享的支持力度，以及在制度设计和技术进步方面给予更多空间和灵活性。总的来说，文章全面地探讨了大模型训练数据的核心问题，为推进大模型技术的发展和应用提供了深入的见解和建议。

关键要点

• 合成数据是一种新的解决方案，可用于解决训练数据供给不足的问题。
• 合成数据具有多种用途，包括提升模型性能和泛化能力、提升对齐数据的获取效率等。
• 合成数据可以用于不同类型的模型训练，例如文本合成数据、媒体合成数据等。
• 合成数据可以替代个人特征数据，有助于用户隐私保护，并解决数据获取合规性的问题。
• 合成数据的应用前景广阔，特别是在大模型训练和应用方面。

一、合成数据解决方案探讨

训练大语言模型的数据和训练多模态模型的数据被分别列出，并且提出了训练数据的常见疑问和误解。此外，还讲述了如何科学理解高质量数据的含义与作用，以及合成数据作为解决训练数据供给不足的新方案。最后，文章呼吁政府和社会力量协同构建训练数据生态，共同推进高质量训练数据的建设。

二、ChatGPT的案例分析

大模型需要大量的高质量、丰富多样的数据来支撑其发展，这些数据可以提供给模型必要的知识和信息。以GPT系列模型为例，它们的成功离不开更加优质的训练数据。学者们普遍认为，人工智能是以数据为中心的，只有拥有高质量的数据才能真正释放出人工智能的价值。因此，在进行大模型开发时，应该注重数据的质量和数量，并且不断优化数据的来源和处理方式。

三、大模型训练所需数据及特点

三种训练大模型的方法以及所需的数据。第一种方法是预训练，需要大量的世界知识作为语料；第二种方法是监督微调，需要由人类设计问答并对模型回答进行打分、排序；第三种方法是强化学习(RLHF)，需要让模型的价值观与人类对齐。这些方法所需的数据质量要求较高，需要来自人类的高质量反馈。如果要将模型应用于特定场景，还需要具备该场景的专业知识作为语料。

四、多模态、知识性和安全性

大模型是一种能够模拟人类思维活动方式生成人类可以理解和使用的内容的人工智能技术，它需要基于世界知识的语料库等知识性内容来进行训练，并且不会依赖个人信息等原始数据。为了保证生成内容与人类价值观对齐，业界往往会利用强化学习等机制来优化表达，使模型生成内容更接近于人类认知。然而，很多人仍然存在误解，认为大模型的主要风险点是盗取、泄露个人隐私数据的安全风险，但实际上过量的个人数据会负面影响大模型的能力，而过于个性化的应用也会增加大模型的运算负担。

五、中文大模型发展受限于中式价值观类语料短缺

虽然中文语料在互联网中的占比很低，但是规模并不是决定性影响因素。在训练技术上引入新方法也可以弥补语料供给不足的问题。然而，中式价值观类语料是极为重要且存在短缺的，这将成为制约我国大模型发展的短板。因此，我们需要更多的高质量具有中式价值观的语料来训练大模型，以保持文化的多样性和独特性。目前，与语料相关的各环节都需要大量持续投入精力。

六、高质量数据的重要性及其对模型的影响

高质量数据可以更好地模拟客观世界，提升模型的准确性和稳定性，并且具有多样性，可以降低模型对特定数据集的依赖，提升鲁棒性和泛化能力。然而，即使在训练各阶段中的语料都满足高质量，仍不能完全避免模型结果产生幻觉。如果在训练中使用了较多错误、有毒、重复的低质量数据，则会对模型能力产生破坏性影响。因此，我们需要制定统一的标准体系，将高质量训练数据先识别出来，以确保模型的准确性和稳定性。

七、三重不确定性和有效搭配

高质量数据的标准及其三种不确定性。第一种不确定性来自于所需语料种类的不确定性，即模型对所需语料类型的需求不断演变；第二种不确定性来自于语料形态的演化，即高质量数据的形态会不断增强；第三种不确定性来自于不同数据类型之间的有效搭配，即数据调度对模型能力起到重要作用。为了提高模型的泛化能力和表现，我们需要关注这三种不确定性的变化，并合理地使用各种数据来训练模型。

八、从质量、规模、多样性三个方面考虑

高质量的数据通常是指经过筛选的信息，而无法从信息来源直接判断数据质量的语料则需要用评估模型进行打分。同时，收集足够规模的高质量语料也很重要，但并不是语料规模越大越好，而是要关注高信息密度的语料规模。此外，同类型语料中的多样性也是一个值得关注的问题，包括数据集的公平性和影响模型能力等方面。最后，对高质量数据的判断没有统一的评估标准，因为高质量更多是一种主观判断，取决于模型的应用目的、数据类型和技术人员的理解判断等因素。

九、解决训练数据不足的新方案

当前训练数据供给不足的问题，提出了两种解决方案：一是将未数字化的知识数字化，二是利用模型或算法批量生成新数据，即合成数据。合成数据可以作为真实数据的补充和替代，但同时也存在质量偏差和风险问题。需要深入讨论合成数据的价值和风险，并警惕出现“大模型自己产生数据进行自我训练”的循环风险。同时，合成数据也可以通过对现有数据的深加工，将之前不能被用于训练的数据转化为可用，提升模型对数据利用的可能性。

十、合成数据的优点及应用

合成数据是通过算法和数学模型创建的数据，可以用于补充或替代真实数据，为机器学习和人工智能领域提供训练材料。合成数据的使用主要是因为真实世界中获取数据存在困难，例如难以观测或成本高昂等情况。同时，合成数据还可以用于保护个人隐私，利用差分隐私等方法对个人信息进行去标识化处理。总之，合成数据具有全面性和多样性、经济高效、有利于隐私保护等优点。

未完待续…

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