2023年，ChatGPT的橫空出世讓全球驚嘆于大模型的智能水平。自此，國內也掀起了新一輪的大模型熱潮，首先，百度發布了文心一言，緊接著，阿里、騰訊、華為、京東等大廠先后入局，更值得一提的是，大模型熱度的居高不下，也吸引了不少創業公司的加入，零一萬物、Kimi、面壁智能....

隨著兩年時間的發展，如今大模型的智能水平早已不可同日而語，從在自然語言處理領域實現與人類流暢對話，到在圖像視頻領域精準識別各類物體，從最初簡單的問答，到快速且精準地解決生活、工作、學習等在各場景中遇到的問題，大模型的表現也在不斷刷新我們的認知。

然而，這些卓越表現并非憑空而來，大模型的強大背后，離不開高質量數據庫的堅實支撐。如果把大模型比作一座摩天大樓，那么數據庫就是地基。沒有經過嚴格治理的數據，再先進的模型也只會生成錯誤、偏見甚至荒謬的結果。

大模型時代，數據庫的含金量仍在上升

AI大模型時代，數據到底有多重要？曾有多位頭部企業和明星創業公司的創始人曾這樣描述：

“GPU是大模型的計算引擎，但數據庫才是它的記憶體和知識庫——沒有組織良好的數據，再強大的算力也是徒勞;”

“大語言模型之戰，表面是算法之爭，實質是數據之爭。誰擁有更優質的結構化數據庫，誰就能訓練出更聰明的AI；”

“當前大模型的局限性，50%源于數據庫的局限性。未來的突破將來自新型神經數據庫架構；”

“垂直領域大模型的機會，本質上是對行業專屬數據庫的爭奪戰。醫療、法律、金融數據庫就是新時代的石油。”

可以說，從AI大模型橫空出世至今，數據庫之于大模型的含金量仍在持續上升。

但大模型需要的數據，不僅是海量的數量，更需要豐富的種類。不同類型的數據從不同維度為大模型的學習提供支撐，共同提升大模型的能力。

首先是結構化數據，它在大模型訓練中扮演著提供精準知識的角色。它具有明確的格式和組織形式，像關系型數據庫中的表格數據就是典型代表。在金融領域，結構化的交易數據、客戶信息等有著至關重要的作用。

例如，結構化的交易數據、客戶信息等有著至關重要的作用。大模型可以通過對這些數據的學習，精準地進行風險評估，判斷每一筆交易存在的風險系數，

在電商領域，結構化的商品信息和用戶訂單數據，能讓大模型精準把握市場需求，為商家提供庫存管理建議和營銷策略支持，比如當某類商品的訂單量持續上升且庫存不足時，模型會提醒商家及時補貨。

其次，非結構化數據對于大模型的訓練也尤為重要，其能極大地豐富了大模型的認知。它涵蓋了文本、圖像、音頻、視頻等多種類型，格式靈活但處理難度較大。

大量的文本數據，包括書籍、文章、社交媒體內容等，讓大模型能夠深入理解人類語言的語義和語境，從而實現與人類的順暢交流，不僅能準確回答問題，還能進行情感分析，理解人類表達的喜怒哀樂。

豐富的圖像數據，使大模型具備了強大的圖像識別能力，能夠準確分辨出不同的物體、場景，甚至能識別圖像中的細微差異；而音頻數據讓大模型在語音識別、語音合成、音樂分類等方面有了長足的進步；視頻數據，則結合了圖像和音頻的特點，通過對視頻的分析，大模型能夠理解視頻中的動態內容、情節發展，甚至能進行視頻摘要生成和行為識別。

拋棄低質量，高質量才是大模型的生命線

數據質量對于大模型而言，就像一把 “雙刃劍”，“高質量” 是大模型得以持續發展的生命線。

高質量的數據能夠讓模型的輸出更加準確、可靠，為用戶提供有價值的信息和服務，而低質量的數據則會給模型帶來諸多問題，輕則影響模型的性能，重則導致模型做出錯誤決策，造成嚴重的后果。

其一，數據錯誤會使模型在學習過程中吸收錯誤的信息，進而導致輸出結果失真。這種錯誤可能源于數據采集過程中的失誤，如傳感器故障導致的數值偏差，也可能是數據錄入時的人為錯誤，如輸入數字時的筆誤。

比如在醫療領域，如果用于訓練大模型的病例數據存在錯誤，如將患者的血壓值記錄錯誤、診斷結果標注錯誤等，那么大模型給出的診斷建議很可能出現偏差，這種偏差可能會延誤治療時機，嚴重時甚至會危及患者的生命健康。

其二，數據偏見會讓模型產生歧視性的輸出，影響模型的公正性。數據偏見往往源于社會中存在的固有偏見，當這些偏見被帶入到訓練數據中時，大模型就會在學習過程中習得這些偏見。

例如，若訓練數據中存在對某類群體的偏見信息，如在招聘相關的訓練數據中，對女性求職者的評價普遍低于男性，即使兩者的能力相當，大模型在處理與該群體相關的招聘問題時，可能會帶有同樣的偏見，在篩選簡歷時做出不公正的判斷。

其三，數據不完整會限制模型的認知范圍，降低模型的泛化能力。當模型僅接觸到部分不完整的數據時，它對事物的理解會有局限，無法全面把握事物的本質和規律。

例如，在進行疾病診斷模型訓練時，如果訓練數據中只包含了某一類疾病的部分癥狀數據，而缺少其他關鍵癥狀信息，那么模型在面對具有完整癥狀的患者時，就可能無法準確診斷。

由此可見，大模型需要海量數據的加持才能使其智能水平持續攀升，但是其需要的是高質量的數據，而非低質量的。

構建高質量數據庫，知易行難

構建高質量數據庫并非易事，面臨著諸多挑戰。數據來源的復雜性和多樣性，使得數據收集工作困難重重。不同行業的數據格式、標準各異，要將這些數據整合起來，需要耗費大量的時間和精力。

當然，數據隱私和安全問也是不容忽視的問題。在獲取數據的過程中，如何保護個人隱私和企業機密，是大模型必須解決的難題。一旦數據泄露，對個人和企業帶來損失將不可估量。

此外，數據標注的成本高、效率低，尤其是一些專業領域的數據。專業領域的數據往往需要專業人員進行標注，這不僅增加了標注的成本，而且標注效率也難以提高。

為了應對這些挑戰，大部分企業往往會在數據收集和數據標注方面下足功夫。

數據收集方面，采用合法合規的數據收集渠道，與數據提供方建立良好的合作關系，確保數據的來源可靠、合法。在數據隱私和安全保護上，運用數據加密、匿名化等技術手段，對數據進行處理，防止數據泄露。

數據標注方面，引入自動化標注工具，結合人工審核，既能提高標注效率，又能保證標注質量，降低標注成本。

高質量數據庫之于大模型發展的重要性已經不言而喻。沒有它，大模型難以發揮其真正價值。隨著大模型技術的不斷發展，對高質量數據庫的需求將更加迫切，數據治理和管理也將成為大模型發展道路上的重要課題。只有不斷完善和優化高質量數據庫，才能讓大模型在科技的浪潮中穩步前行，創造出更多的價值。