数据治理在大模型时代的实践和创新

人工智能生成内容（AIGC）是指通过学习大量文本数据来预测人类语言的算法框架。虽然大模型的技术难点已经被攻克，但目前在日常生活中还没有看到许多AIGC的应用，这主要是应用方面存在一个技术难点。而这些难点主要体现在影响大模型准确率的关键因素，包括数据质量、数据多样性、模型架构和参数调优、训练数据量和计算资源、预处理和特征工程以及损失函数和优化算法。为了满足大模型时代数据训练的需求，数据治理的出现了新需求，包括数据的准确性、完整性、代表性、无偏性、噪声和异常值处理以及数据格式和结构等方面的要求。以及对于多模态数据，如图像、语音等数据治理需求。

1、大模型的原理和应用

(相关资料图)

大模型我们从chatgpt开始说起，它可以写邮件、代码分析、写代码、写文章等等，于是诞生了很AIGC的应用.AIGC（Artificial Intelligence Generated Content），人工智能生成文章、图片、视频等。那么AIGC背后主要的技术核心是大模型（Large Pretrained Language Model, LLM），LLM是指通过学习大量的文本数据，来预测下一个词或下一段话的可能性，从而使计算机能够更好地理解和生成人类语言。大模型本身是一个算法框架，它需要通过大量的文本数据训练之后才能比较好的完成人类给出的任务，而目前国内已经有非常多的开源的大模型框架。例如：清华大学——ChatGLM-6B、智源人工智能研究院——悟道·天鹰、上海人工智能实验室——书生·浦语（InternLM）、百川智能——baichuan-7B、北京大学——ChatLaw、云知声——山海、OpenBMB——CPM-Bee-10B、上海交通大学——K2、智媒开源研究院——MediaGPT、度小满——轩辕，这些在github上都可以找到开源链接.而国外也有一些开源项目。例如：Falcon 40B、facebook开源的LLAMA等。‍因此大模型已经不在是技术难点，但是目前还未看到很多AIGC的应用出现在我们日常的生活中，这里主要存在一个应用的技术难点。我们通常将算法可以投入到应用中有一个标准。例如算法准确率达到90%可以投入到应用中使用，否则人工智能会变成人工智障。2、影响大模型准确率的几个关键因素影响 AIGC（大模型）准确率的几个关键因素可以包括： 1. 数据质量：训练大模型所需的数据质量对准确率具有重要影响。数据应该具有准确性、完整性和代表性，并且需要覆盖各种场景和情况。2. 数据多样性：多样性的数据集有助于大模型更好地泛化和应对各种情况。数据集应该涵盖不同的语言、领域、文化和背景。 3. 模型架构和参数调优：选择合适的模型架构以及优化模型参数和超参数对于提高准确率至关重要。深入理解模型架构和调优算法能够帮助优化大模型性能。4. 训练数据量和计算资源：大模型通常需要大量的训练数据和计算资源来提高准确率。更多的数据和更强大的计算资源可以帮助提高训练和推理的性能。5. 预处理和特征工程：数据预处理和特征工程的策略对于大模型的准确率有重要影响。正确选择和处理特征可以提升模型的泛化能力和准确率。6. 损失函数和优化算法：选择合适的损失函数和优化算法对于训练大模型具有关键性影响。良好的损失函数和优化算法可以加速模型的收敛和提高准确率。通过以上分析影响大模型准确率有4项关键的因素数据质量、训练的数据量、预处理和特征工程、数据多样性都是训练数据本身，而只有模型架构和参数调优、损失函数和优化算法是跟大模型本身相关，因此如果想要大模型有一个比较好的表现，首先需要给他大量高质量的多样的数据训练样本，于是数据是成为大模型未来的技术壁垒。模型相对固定的前提下，通过提升数据的质量和数量来提升整个模型的训练效果。3、大模型时代数据治理的有哪些新的需求？

用来训练大模型的数据的基本要求主要包括：

1. 准确性：数据应该准确地反映实际情况，不包含错误、偏差或不一致性。数据的标注、标签或注释应该是正确的，没有错误或误导。2. 完整性：数据集应该包含足够全面和完整的信息，涵盖所需的各种情况、场景或领域。缺少重要信息或存在丢失或不完整的数据可能导致模型学习不足或无法泛化到新的情况。3. 代表性：数据集应该代表目标问题或领域的多样性和广泛性。数据集应该包含各种类型的样本，涵盖不同的变化因素，以便模型能够学习到更全面和普遍的模式和规律。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

4. 无偏性：数据采样应该是无偏的，不包含任何人为或系统性的偏见。数据集的采样方法和过程应该是公正和随机的，避免歧视性或偏颇性。

5. 噪声和异常值处理：数据应该经过噪声和异常值的处理或清理。噪声和异常值可能会干扰模型的学习过程，并导致错误的建模结果。

6. 数据格式和结构：数据应该以适当的格式和结构进行组织和表示，以便模型能够方便地进行读取和处理。数据的一致性和规范性对于模型的有效学习和解析至关重要。

基于以上几点具体的要求，对于具体应用场景的应用，对于AIGC的数据治理方面提出的具体要求：

1、语料清洗过程中的标注，标签是否正确，即对文本数据的打标签

2、语料主题的自动识别，即给语料识别主题，和主题的相关性等

3、语料行业分类，即给语料识别行业分类

4、语料的去噪过程，将噪声和异常值的处理或清理‍‍‍‍‍‍‍‍‍

5、语料的标准化过程，数据格式和结构，语料的长度、段落分段、分段长度。‍‍‍

6、语料的基本处理，包括语法正确性修正，包含偏见主题的过滤、语料的唯一性和重复性过滤等

另外对于提供给大模型的数据需要种类的丰富性，大模型可能涉及多模态数据，如文本，图像，语音等。数据治理需要整合和管理这些不同类型的数据，整合这些数据，需要对图片、语音、视频进行自动识别以及分类，并且和文本数据建立联系。

图片处理相关的技术主要包含：

1、图片打标签，图片的主题对象识别‍‍‍‍

2、图片行业分类

3、图片尺寸识别，图片尺寸的规范化‍‍

4、图片视觉重心识别‍‍‍

5、图片唯一性识别

6、图片相似性识别

7、图片的风格识别

大模型时代的数据治理需要非常多的基础算法的配合才能完成数据治理，数据治理不再是简单的数据清洗，加工，表之间的管理，还有各种分类，打标签，主题识别，数据标准化，非结构化数据之间的关联关系等技术。整合这些算法的数据治理平台才能应对大模型时代的数据需求。

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