數(shù)據(jù)治理在大模型時代的實踐和創(chuàng)新

人工智能生成內(nèi)容（AIGC）是指通過學習大量文本數(shù)據(jù)來預測人類語言的算法框架。雖然大模型的技術(shù)難點已經(jīng)被攻克，但目前在日常生活中還沒有看到許多AIGC的應(yīng)用，這主要是應(yīng)用方面存在一個技術(shù)難點。而這些難點主要體現(xiàn)在影響大模型準確率的關(guān)鍵因素，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)多樣性、模型架構(gòu)和參數(shù)調(diào)優(yōu)、訓練數(shù)據(jù)量和計算資源、預處理和特征工程以及損失函數(shù)和優(yōu)化算法。為了滿足大模型時代數(shù)據(jù)訓練的需求，數(shù)據(jù)治理的出現(xiàn)了新需求，包括數(shù)據(jù)的準確性、完整性、代表性、無偏性、噪聲和異常值處理以及數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)等方面的要求。以及對于多模態(tài)數(shù)據(jù)，如圖像、語音等數(shù)據(jù)治理需求。

1、大模型的原理和應(yīng)用

(相關(guān)資料圖)

大模型我們從chatgpt開始說起，它可以寫郵件、代碼分析、寫代碼、寫文章等等，于是誕生了很AIGC的應(yīng)用.AIGC（Artificial Intelligence Generated Content），人工智能生成文章、圖片、視頻等。那么AIGC背后主要的技術(shù)核心是大模型（Large Pretrained Language Model, LLM），LLM是指通過學習大量的文本數(shù)據(jù)，來預測下一個詞或下一段話的可能性，從而使計算機能夠更好地理解和生成人類語言。大模型本身是一個算法框架，它需要通過大量的文本數(shù)據(jù)訓練之后才能比較好的完成人類給出的任務(wù)，而目前國內(nèi)已經(jīng)有非常多的開源的大模型框架。例如：清華大學——ChatGLM-6B、智源人工智能研究院——悟道·天鷹、上海人工智能實驗室——書生·浦語（InternLM）、百川智能——baichuan-7B、北京大學——ChatLaw、云知聲——山海、OpenBMB——CPM-Bee-10B、上海交通大學——K2、智媒開源研究院——MediaGPT、度小滿——軒轅，這些在github上都可以找到開源鏈接.而國外也有一些開源項目。例如：Falcon 40B、facebook開源的LLAMA等。?因此大模型已經(jīng)不在是技術(shù)難點，但是目前還未看到很多AIGC的應(yīng)用出現(xiàn)在我們?nèi)粘５纳钪?，這里主要存在一個應(yīng)用的技術(shù)難點。我們通常將算法可以投入到應(yīng)用中有一個標準。例如算法準確率達到90%可以投入到應(yīng)用中使用，否則人工智能會變成人工智障。2、影響大模型準確率的幾個關(guān)鍵因素影響 AIGC（大模型）準確率的幾個關(guān)鍵因素可以包括： 1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量：訓練大模型所需的數(shù)據(jù)質(zhì)量對準確率具有重要影響。數(shù)據(jù)應(yīng)該具有準確性、完整性和代表性，并且需要覆蓋各種場景和情況。2. 數(shù)據(jù)多樣性：多樣性的數(shù)據(jù)集有助于大模型更好地泛化和應(yīng)對各種情況。數(shù)據(jù)集應(yīng)該涵蓋不同的語言、領(lǐng)域、文化和背景。 3. 模型架構(gòu)和參數(shù)調(diào)優(yōu)：選擇合適的模型架構(gòu)以及優(yōu)化模型參數(shù)和超參數(shù)對于提高準確率至關(guān)重要。深入理解模型架構(gòu)和調(diào)優(yōu)算法能夠幫助優(yōu)化大模型性能。4. 訓練數(shù)據(jù)量和計算資源：大模型通常需要大量的訓練數(shù)據(jù)和計算資源來提高準確率。更多的數(shù)據(jù)和更強大的計算資源可以幫助提高訓練和推理的性能。5. 預處理和特征工程：數(shù)據(jù)預處理和特征工程的策略對于大模型的準確率有重要影響。正確選擇和處理特征可以提升模型的泛化能力和準確率。6. 損失函數(shù)和優(yōu)化算法：選擇合適的損失函數(shù)和優(yōu)化算法對于訓練大模型具有關(guān)鍵性影響。良好的損失函數(shù)和優(yōu)化算法可以加速模型的收斂和提高準確率。通過以上分析影響大模型準確率有4項關(guān)鍵的因素數(shù)據(jù)質(zhì)量、訓練的數(shù)據(jù)量、預處理和特征工程、數(shù)據(jù)多樣性都是訓練數(shù)據(jù)本身，而只有模型架構(gòu)和參數(shù)調(diào)優(yōu)、損失函數(shù)和優(yōu)化算法是跟大模型本身相關(guān)，因此如果想要大模型有一個比較好的表現(xiàn)，首先需要給他大量高質(zhì)量的多樣的數(shù)據(jù)訓練樣本，于是數(shù)據(jù)是成為大模型未來的技術(shù)壁壘。模型相對固定的前提下，通過提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量來提升整個模型的訓練效果。3、大模型時代數(shù)據(jù)治理的有哪些新的需求？

用來訓練大模型的數(shù)據(jù)的基本要求主要包括：

1. 準確性：數(shù)據(jù)應(yīng)該準確地反映實際情況，不包含錯誤、偏差或不一致性。數(shù)據(jù)的標注、標簽或注釋應(yīng)該是正確的，沒有錯誤或誤導。2. 完整性：數(shù)據(jù)集應(yīng)該包含足夠全面和完整的信息，涵蓋所需的各種情況、場景或領(lǐng)域。缺少重要信息或存在丟失或不完整的數(shù)據(jù)可能導致模型學習不足或無法泛化到新的情況。3. 代表性：數(shù)據(jù)集應(yīng)該代表目標問題或領(lǐng)域的多樣性和廣泛性。數(shù)據(jù)集應(yīng)該包含各種類型的樣本，涵蓋不同的變化因素，以便模型能夠?qū)W習到更全面和普遍的模式和規(guī)律。???????????

4. 無偏性：數(shù)據(jù)采樣應(yīng)該是無偏的，不包含任何人為或系統(tǒng)性的偏見。數(shù)據(jù)集的采樣方法和過程應(yīng)該是公正和隨機的，避免歧視性或偏頗性。

5. 噪聲和異常值處理：數(shù)據(jù)應(yīng)該經(jīng)過噪聲和異常值的處理或清理。噪聲和異常值可能會干擾模型的學習過程，并導致錯誤的建模結(jié)果。

6. 數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)應(yīng)該以適當?shù)母袷胶徒Y(jié)構(gòu)進行組織和表示，以便模型能夠方便地進行讀取和處理。數(shù)據(jù)的一致性和規(guī)范性對于模型的有效學習和解析至關(guān)重要。

基于以上幾點具體的要求，對于具體應(yīng)用場景的應(yīng)用，對于AIGC的數(shù)據(jù)治理方面提出的具體要求：

1、語料清洗過程中的標注，標簽是否正確，即對文本數(shù)據(jù)的打標簽

2、語料主題的自動識別，即給語料識別主題，和主題的相關(guān)性等

3、語料行業(yè)分類，即給語料識別行業(yè)分類

4、語料的去噪過程，將噪聲和異常值的處理或清理?????????

5、語料的標準化過程，數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)，語料的長度、段落分段、分段長度。???

6、語料的基本處理，包括語法正確性修正，包含偏見主題的過濾、語料的唯一性和重復性過濾等

另外對于提供給大模型的數(shù)據(jù)需要種類的豐富性，大模型可能涉及多模態(tài)數(shù)據(jù)，如文本，圖像，語音等。數(shù)據(jù)治理需要整合和管理這些不同類型的數(shù)據(jù)，整合這些數(shù)據(jù)，需要對圖片、語音、視頻進行自動識別以及分類，并且和文本數(shù)據(jù)建立聯(lián)系。

圖片處理相關(guān)的技術(shù)主要包含：

1、圖片打標簽，圖片的主題對象識別????

2、圖片行業(yè)分類

3、圖片尺寸識別，圖片尺寸的規(guī)范化??

4、圖片視覺重心識別???

5、圖片唯一性識別

6、圖片相似性識別

7、圖片的風格識別

大模型時代的數(shù)據(jù)治理需要非常多的基礎(chǔ)算法的配合才能完成數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)治理不再是簡單的數(shù)據(jù)清洗，加工，表之間的管理，還有各種分類，打標簽，主題識別，數(shù)據(jù)標準化，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系等技術(shù)。整合這些算法的數(shù)據(jù)治理平臺才能應(yīng)對大模型時代的數(shù)據(jù)需求。

關(guān)鍵詞：