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大模型时代下如何数据治理?

2024-11-29 22:46

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这些模型的能力和应用范围的扩展,不仅标志着技术的进步,也标志着它们在实际业务中已经从辅助角色逐步走向舞台中央。

1.大模型的进化与升级

通用大模型通常基于大量多样化的数据集训练,具备强大的通用性和适应广泛应用场景的能力。

当这些模型被应用到特定的行业(如金融、医疗或法律)时,就需要进一步调整和优化以适应特定的业务需求。

这就是行业垂直大模型——它们基于大模型框架进行缩减和调整,模型的参数更少,但通过行业特有的数据集进行训练,在特定领域中的表现能达到更好的效果。

在特定领域,如公司法领域进行细致模型微调和专业数据集的训练,行业垂直大模型可以在这种高度专业化的领域中发挥出惊人的效果,比如将其嵌入合同管理系统,在合同审批环节,AI助手可以辅助完成合同条款的风险预警分析,帮助法务人员更高效的发现问题。

这些行业垂直模型通过不断学习大量的数据,不仅能够理解语言的表面文字,更能把握其深层次的语境和情感,提供更精准的用户交互体验。

结合不同业务领域和行业中特定的知识,已经在智能客服、视频图像生成、精准营销、生物医药研究,以及复杂的金融市场预测等方向取得了大幅突破。

2.训练行业垂直大模型对于数据的要求

对于训练行业垂直大模型来说,高质量的数据非常重要。

其核心要求包括数据的准确性、完整性、代表性、无偏性和适当的预处理。数据集需要准确,覆盖广泛的场景和情况,以保证模型可以泛化到新的环境。多样性也是关键,这意味着数据集应涵盖不同的语言、领域、文化和背景。

高质量数据的预处理和特征工程是提高模型准确性的另一个关键环节。适当的数据格式和结构化是必需的,以便模型能够有效地读取和处理数据。此外,处理数据中的噪声和异常值也很重要,因为这些因素可能会干扰模型的学习过程。

在数据准备阶段,错误的数据标注或不准确的数据分类会直接影响模型的训练效果。例如,文本数据的标签的准确性、主题自动识别的准确性、行业分类的明确性,以及数据的去噪处理,都是确保数据集质量的重要步骤。

多模态数据集的整合与管理也越来越受到重视。垂直大模型可能涉及文本、图像、语音等多种数据类型的处理。有效的数据处理过程需要将这些不同类型的数据整合,进行自动识别、分类,并与其他数据类型建立关联,以支持更复杂的AI应用。

3.行业垂直大模型训练中的数据治理问题

垂直大模型的训练和维护成本高昂,且技术要求复杂。

在行业垂直大模型的应用与发展过程中,数据治理面临众多挑战,这些问题如果处理不当,不仅会影响模型的性能,更有可能引起法律和道德的争议。

以下是几个主要的数据治理问题。

4.有效数据治理的解决方案框架

在行业垂直大模型的数据治理中,一个全面且细致的解决方案框架十分重的。

首先,数据的采集、存储、处理和分析需符合高标准的质量控制,以确保数据的准确性、一致性和完整性。

由于垂直大模型训练的复杂性和对数据需求的多样性,我们需建立多层次的数据治理策略来应对这些挑战。

有效的数据治理解决方案应包括以下几个方面。

5.从行业垂直大模型到企业专属大模型

行业垂直大模型的进一步发展趋势将是出现企业专属的大模型。

目前,部分头部企业已经开始在尝试吸收垂直大模型的成果,基于自身的数据和知识来训练企业专属大模型,以便于打造出独特的竞争优势。

我们应该看到,无论是通用的大模型、为特定行业定制的垂直大模型,还是企业专属的大模型,它们的效能和效率在很大程度上受限于训练数据的质量。

企业专属大模型的打造更为精细化,对准确性要求更高。

在构建企业专属大模型之前,企业需要完成内部的数据治理。

这不仅涉及数据的收集和存储,更包括数据的清洗、标准化、安全性保护和合规性检查。

特别是在处理敏感数据时,严格的数据治理流程可以防止数据泄露和滥用,保护企业和客户的利益。

此外,数据治理的复杂在于这远远不是一个纯粹技术性的工作。有效的数据质量更离不开数据管理制度和数据治理流程的保障。

来源:数仓宝贝库内容投诉

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