隨著ChatGPT和其他大語言模型(LLM)的快速發展，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雜語義理解和生成的高級AI系統。

這些模型的能力和應用范圍的擴展，不僅標志著技術的進步，也標志著它們在實際業務中已經從輔助角色逐步走向舞臺中央。

1.大模型的進化與升級

通用大模型通常基于大量多樣化的數據集訓練，具備強大的通用性和適應廣泛應用場景的能力。

當這些模型被應用到特定的行業(如金融、醫療或法律)時，就需要進一步調整和優化以適應特定的業務需求。

這就是行業垂直大模型——它們基于大模型框架進行縮減和調整，模型的參數更少，但通過行業特有的數據集進行訓練，在特定領域中的表現能達到更好的效果。

在特定領域，如公司法領域進行細致模型微調和專業數據集的訓練，行業垂直大模型可以在這種高度專業化的領域中發揮出驚人的效果，比如將其嵌入合同管理系統，在合同審批環節，AI助手可以輔助完成合同條款的風險預警分析，幫助法務人員更高效的發現問題。

這些行業垂直模型通過不斷學習大量的數據，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，提供更精準的用戶交互體驗。

結合不同業務領域和行業中特定的知識，已經在智能客服、視頻圖像生成、精準營銷、生物醫藥研究，以及復雜的金融市場預測等方向取得了大幅突破。

2.訓練行業垂直大模型對于數據的要求

對于訓練行業垂直大模型來說，高質量的數據非常重要。

其核心要求包括數據的準確性、完整性、代表性、無偏性和適當的預處理。數據集需要準確，覆蓋廣泛的場景和情況，以保證模型可以泛化到新的環境。多樣性也是關鍵，這意味著數據集應涵蓋不同的語言、領域、文化和背景。

高質量數據的預處理和特征工程是提高模型準確性的另一個關鍵環節。適當的數據格式和結構化是必需的，以便模型能夠有效地讀取和處理數據。此外，處理數據中的噪聲和異常值也很重要，因為這些因素可能會干擾模型的學習過程。

在數據準備階段，錯誤的數據標注或不準確的數據分類會直接影響模型的訓練效果。例如，文本數據的標簽的準確性、主題自動識別的準確性、行業分類的明確性，以及數據的去噪處理，都是確保數據集質量的重要步驟。

多模態數據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、語音等多種數據類型的處理。有效的數據處理過程需要將這些不同類型的數據整合，進行自動識別、分類，并與其他數據類型建立關聯，以支持更復雜的AI應用。

3.行業垂直大模型訓練中的數據治理問題

垂直大模型的訓練和維護成本高昂，且技術要求復雜。

在行業垂直大模型的應用與發展過程中，數據治理面臨眾多挑戰，這些問題如果處理不當，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據治理問題。

• 數據隱私與安全性：隨著數據規模的擴大，保護個人隱私和數據安全成為了一個重大挑戰。訓練大模型所需的數據集可能會包含敏感信息，如個人身份詳情、行為數據等，這些信息如果未經適當處理可能導致隱私泄露問題。
• 數據質量與一致性：數據不一致、錯誤標注或信息不完整都會嚴重影響大模型的訓練質量和結果的準確性。質量不高的數據可能導致模型偏差，甚至完全無法應用于實際場景。
• 數據偏見與公平性：數據集可能存在偏見，這些偏見反映了收集數據時的非客觀性。例如，數據集可能偏向某一特定性別、種族或社會群體，從而導致模型在實際應用中復制甚至放大這些偏見，影響決策的公平性。
• 數據的規模與處理能力：大模型需要大量的數據進行訓練，這就對數據處理和存儲提出了更高的要求。大規模數據的管理、存儲和處理不僅技術要求高，而且成本昂貴。

4.有效數據治理的解決方案框架

在行業垂直大模型的數據治理中，一個全面且細致的解決方案框架十分重的。

首先，數據的采集、存儲、處理和分析需符合高標準的質量控制，以確保數據的準確性、一致性和完整性。

由于垂直大模型訓練的復雜性和對數據需求的多樣性，我們需建立多層次的數據治理策略來應對這些挑戰。

有效的數據治理解決方案應包括以下幾個方面。

• 數據采集與預處理：針對不同類型的數據，實施精確的預處理流程，包括數據清洗、去噪、標準化和向量化。這一步驟對于提高數據的可用性和模型訓練的效率至關重要。
• 標注與微調框架：為特定領域和任務定制的標注指南和格式，確保數據標注的一致性和標準化。此外，為模型微調和領域適應性開發提供專業化的數據集，如領域特定的問答集或情感分析數據。
• 綜合評價和測試：構建適應不同應用場景的測試評價數據集，以驗證模型的性能和適應性。此舉不僅幫助評估模型的實際應用效果，也是持續優化模型的基礎。
• 法律與合規性遵守：確保所有數據處理活動符合相關的法律、規章、版權和道德標準。這不僅涉及數據的合法采集和使用，也包括數據的安全存儲和處理，防止數據泄露或濫用。
• 數據生命周期管理：從數據的生成、存儲、使用到廢棄，制定全面的數據生命周期管理策略。這包括數據的歸檔、加工復用、版本控制、質量檢測、追蹤度量以及備份恢復等，以支持數據治理的持續性和系統性。

5.從行業垂直大模型到企業專屬大模型

行業垂直大模型的進一步發展趨勢將是出現企業專屬的大模型。

目前，部分頭部企業已經開始在嘗試吸收垂直大模型的成果，基于自身的數據和知識來訓練企業專屬大模型，以便于打造出獨特的競爭優勢。

我們應該看到，無論是通用的大模型、為特定行業定制的垂直大模型，還是企業專屬的大模型，它們的效能和效率在很大程度上受限于訓練數據的質量。

企業專屬大模型的打造更為精細化，對準確性要求更高。

在構建企業專屬大模型之前，企業需要完成內部的數據治理。

這不僅涉及數據的收集和存儲，更包括數據的清洗、標準化、安全性保護和合規性檢查。

特別是在處理敏感數據時，嚴格的數據治理流程可以防止數據泄露和濫用，保護企業和客戶的利益。

此外，數據治理的復雜在于這遠遠不是一個純粹技術性的工作。有效的數據質量更離不開數據管理制度和數據治理流程的保障。