隨著ChatGPT和其他大語言模型(LLM)的快速發(fā)展，AI已成為我們工作和生活中不可或缺的一部分，并從簡單的文本生成逐漸演變成為能夠處理復(fù)雜語義理解和生成的高級AI系統(tǒng)。

這些模型的能力和應(yīng)用范圍的擴(kuò)展，不僅標(biāo)志著技術(shù)的進(jìn)步，也標(biāo)志著它們在實(shí)際業(yè)務(wù)中已經(jīng)從輔助角色逐步走向舞臺中央。

1.大模型的進(jìn)化與升級

通用大模型通?；诖罅慷鄻踊臄?shù)據(jù)集訓(xùn)練，具備強(qiáng)大的通用性和適應(yīng)廣泛應(yīng)用場景的能力。

當(dāng)這些模型被應(yīng)用到特定的行業(yè)(如金融、醫(yī)療或法律)時，就需要進(jìn)一步調(diào)整和優(yōu)化以適應(yīng)特定的業(yè)務(wù)需求。

這就是行業(yè)垂直大模型——它們基于大模型框架進(jìn)行縮減和調(diào)整，模型的參數(shù)更少，但通過行業(yè)特有的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，在特定領(lǐng)域中的表現(xiàn)能達(dá)到更好的效果。

在特定領(lǐng)域，如公司法領(lǐng)域進(jìn)行細(xì)致模型微調(diào)和專業(yè)數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，行業(yè)垂直大模型可以在這種高度專業(yè)化的領(lǐng)域中發(fā)揮出驚人的效果，比如將其嵌入合同管理系統(tǒng)，在合同審批環(huán)節(jié)，AI助手可以輔助完成合同條款的風(fēng)險預(yù)警分析，幫助法務(wù)人員更高效的發(fā)現(xiàn)問題。

這些行業(yè)垂直模型通過不斷學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)，不僅能夠理解語言的表面文字，更能把握其深層次的語境和情感，提供更精準(zhǔn)的用戶交互體驗(yàn)。

結(jié)合不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域和行業(yè)中特定的知識，已經(jīng)在智能客服、視頻圖像生成、精準(zhǔn)營銷、生物醫(yī)藥研究，以及復(fù)雜的金融市場預(yù)測等方向取得了大幅突破。

2.訓(xùn)練行業(yè)垂直大模型對于數(shù)據(jù)的要求

對于訓(xùn)練行業(yè)垂直大模型來說，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)非常重要。

其核心要求包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、代表性、無偏性和適當(dāng)?shù)念A(yù)處理。數(shù)據(jù)集需要準(zhǔn)確，覆蓋廣泛的場景和情況，以保證模型可以泛化到新的環(huán)境。多樣性也是關(guān)鍵，這意味著數(shù)據(jù)集應(yīng)涵蓋不同的語言、領(lǐng)域、文化和背景。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征工程是提高模型準(zhǔn)確性的另一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)化是必需的，以便模型能夠有效地讀取和處理數(shù)據(jù)。此外，處理數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值也很重要，因?yàn)檫@些因素可能會干擾模型的學(xué)習(xí)過程。

在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，錯誤的數(shù)據(jù)標(biāo)注或不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分類會直接影響模型的訓(xùn)練效果。例如，文本數(shù)據(jù)的標(biāo)簽的準(zhǔn)確性、主題自動識別的準(zhǔn)確性、行業(yè)分類的明確性，以及數(shù)據(jù)的去噪處理，都是確保數(shù)據(jù)集質(zhì)量的重要步驟。

多模態(tài)數(shù)據(jù)集的整合與管理也越來越受到重視。垂直大模型可能涉及文本、圖像、語音等多種數(shù)據(jù)類型的處理。有效的數(shù)據(jù)處理過程需要將這些不同類型的數(shù)據(jù)整合，進(jìn)行自動識別、分類，并與其他數(shù)據(jù)類型建立關(guān)聯(lián)，以支持更復(fù)雜的AI應(yīng)用。

3.行業(yè)垂直大模型訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)治理問題

垂直大模型的訓(xùn)練和維護(hù)成本高昂，且技術(shù)要求復(fù)雜。

在行業(yè)垂直大模型的應(yīng)用與發(fā)展過程中，數(shù)據(jù)治理面臨眾多挑戰(zhàn)，這些問題如果處理不當(dāng)，不僅會影響模型的性能，更有可能引起法律和道德的爭議。

以下是幾個主要的數(shù)據(jù)治理問題。

數(shù)據(jù)隱私與安全性：隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)大，保護(hù)個人隱私和數(shù)據(jù)安全成為了一個重大挑戰(zhàn)。訓(xùn)練大模型所需的數(shù)據(jù)集可能會包含敏感信息，如個人身份詳情、行為數(shù)據(jù)等，這些信息如果未經(jīng)適當(dāng)處理可能導(dǎo)致隱私泄露問題。

數(shù)據(jù)質(zhì)量與一致性：數(shù)據(jù)不一致、錯誤標(biāo)注或信息不完整都會嚴(yán)重影響大模型的訓(xùn)練質(zhì)量和結(jié)果的準(zhǔn)確性。質(zhì)量不高的數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致模型偏差，甚至完全無法應(yīng)用于實(shí)際場景。

數(shù)據(jù)偏見與公平性：數(shù)據(jù)集可能存在偏見，這些偏見反映了收集數(shù)據(jù)時的非客觀性。例如，數(shù)據(jù)集可能偏向某一特定性別、種族或社會群體，從而導(dǎo)致模型在實(shí)際應(yīng)用中復(fù)制甚至放大這些偏見，影響決策的公平性。

數(shù)據(jù)的規(guī)模與處理能力：大模型需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這就對數(shù)據(jù)處理和存儲提出了更高的要求。大規(guī)模數(shù)據(jù)的管理、存儲和處理不僅技術(shù)要求高，而且成本昂貴。

4.有效數(shù)據(jù)治理的解決方案框架

在行業(yè)垂直大模型的數(shù)據(jù)治理中，一個全面且細(xì)致的解決方案框架十分重的。

首先，數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理和分析需符合高標(biāo)準(zhǔn)的質(zhì)量控制，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和完整性。

由于垂直大模型訓(xùn)練的復(fù)雜性和對數(shù)據(jù)需求的多樣性，我們需建立多層次的數(shù)據(jù)治理策略來應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。

有效的數(shù)據(jù)治理解決方案應(yīng)包括以下幾個方面。

數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：針對不同類型的數(shù)據(jù)，實(shí)施精確的預(yù)處理流程，包括數(shù)據(jù)清洗、去噪、標(biāo)準(zhǔn)化和向量化。這一步驟對于提高數(shù)據(jù)的可用性和模型訓(xùn)練的效率至關(guān)重要。

標(biāo)注與微調(diào)框架：為特定領(lǐng)域和任務(wù)定制的標(biāo)注指南和格式，確保數(shù)據(jù)標(biāo)注的一致性和標(biāo)準(zhǔn)化。此外，為模型微調(diào)和領(lǐng)域適應(yīng)性開發(fā)提供專業(yè)化的數(shù)據(jù)集，如領(lǐng)域特定的問答集或情感分析數(shù)據(jù)。

綜合評價和測試：構(gòu)建適應(yīng)不同應(yīng)用場景的測試評價數(shù)據(jù)集，以驗(yàn)證模型的性能和適應(yīng)性。此舉不僅幫助評估模型的實(shí)際應(yīng)用效果，也是持續(xù)優(yōu)化模型的基礎(chǔ)。

法律與合規(guī)性遵守：確保所有數(shù)據(jù)處理活動符合相關(guān)的法律、規(guī)章、版權(quán)和道德標(biāo)準(zhǔn)。這不僅涉及數(shù)據(jù)的合法采集和使用，也包括數(shù)據(jù)的安全存儲和處理，防止數(shù)據(jù)泄露或?yàn)E用。

數(shù)據(jù)生命周期管理：從數(shù)據(jù)的生成、存儲、使用到廢棄，制定全面的數(shù)據(jù)生命周期管理策略。這包括數(shù)據(jù)的歸檔、加工復(fù)用、版本控制、質(zhì)量檢測、追蹤度量以及備份恢復(fù)等，以支持?jǐn)?shù)據(jù)治理的持續(xù)性和系統(tǒng)性。

5.從行業(yè)垂直大模型到企業(yè)專屬大模型

行業(yè)垂直大模型的進(jìn)一步發(fā)展趨勢將是出現(xiàn)企業(yè)專屬的大模型。

目前，部分頭部企業(yè)已經(jīng)開始在嘗試吸收垂直大模型的成果，基于自身的數(shù)據(jù)和知識來訓(xùn)練企業(yè)專屬大模型，以便于打造出獨(dú)特的競爭優(yōu)勢。

我們應(yīng)該看到，無論是通用的大模型、為特定行業(yè)定制的垂直大模型，還是企業(yè)專屬的大模型，它們的效能和效率在很大程度上受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

企業(yè)專屬大模型的打造更為精細(xì)化，對準(zhǔn)確性要求更高。

在構(gòu)建企業(yè)專屬大模型之前，企業(yè)需要完成內(nèi)部的數(shù)據(jù)治理。

這不僅涉及數(shù)據(jù)的收集和存儲，更包括數(shù)據(jù)的清洗、標(biāo)準(zhǔn)化、安全性保護(hù)和合規(guī)性檢查。

特別是在處理敏感數(shù)據(jù)時，嚴(yán)格的數(shù)據(jù)治理流程可以防止數(shù)據(jù)泄露和濫用，保護(hù)企業(yè)和客戶的利益。

此外，數(shù)據(jù)治理的復(fù)雜在于這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是一個純粹技術(shù)性的工作。有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量更離不開數(shù)據(jù)管理制度和數(shù)據(jù)治理流程的保障。