在人工智能的发展中，算法、算力和数据是三大关键要素，其中语料数据是决定大模型能力的天花板。高质量的语料数据为模型提供了丰富的训练素材，使算法能够学习和理解复杂的语言模式和语义结构。尽管强大的算法和充足的算力至关重要，但没有高质量数据的支持，模型的学习效果和泛化能力将受到限制。丰富、多样且准确的语料数据不仅提升了模型的训练效果，还增强了其在实际应用中的表现。因此，语料数据在大模型开发中起到了决定性作用，是模型能力提升的关键基础。
语料数据为大模型优秀输出能力的保证
人工智能语料是指用于开发和训练人工智能系统的文本或语音数据。然而，在广义的人工智能和自然语言处理领域，图片以及其他形式的数据（如视频等）也可以被视为一种语料。对于文本语料，模型会进行分词、构建词汇表，并通过自监督学习任务（如掩码语言模型）进行预训练。音频语料则需要特征提取（如梅尔频谱图），通过类似自监督任务（如掩码音频模型）进行预训练。图片语料的处理包括图像增强、标注（如对象检测、分类），然后使用卷积神经网络（CNN）等架构进行训练。与文本和音频不同，图片语料处理侧重于像素级特征提取和空间信息的学习。
高质量语料是构建大模型的核心
高质量语料在提升模型能力方面具有关键作用，它能够准确模拟真实世界，使模型的预测更贴近实际数据分布，借助优化算法减少训练中的损失函数，从而提高模型的精确性和稳定性。另外，由于高质量数据包含丰富且可靠的信息，经过清洗后能消除噪音和错误，增强了训练过程的稳定性。此外，高质量语料数据的多样性有助于降低人工智能模型对特定数据集的依赖性，增强其鲁棒性和泛化能力，减少偏差和错误。因此，一个高质量的语料需要具备多样性、准确性、大规模、干净和一致性等特征。
语料种类、形态演化快速，训练配比复杂，长效且频繁的行业交流才能观微知著
模型训练语料的种类取决于模型开发人员对模型能力的需求，而这种需求是随着模型任务的变化而不断演变的。从大模型的发展历程可以看到，不同阶段对高质量语料的种类需求也在变化。例如，最初的对话生成模型主要依赖于对话文本，以生成连贯的对话内容。后来，为了增强模型的上下文理解能力，书籍和科研论文等被视为高质量数据，因为它们能够帮助模型捕捉长距离的语义依赖。随着对通用人工智能的追求，推理能力变得尤为重要，因此包含丰富逻辑链的代码数据和数学教材等被认为是高质量语料数据。在行业应用中，不同需求进一步要求了语料的种类多样性。例如，用于医疗领域的模型训练，病历和医学文献被视为高质量数据；在金融领域，包含详细交易记录和市场分析的财务报告则被认为是高质量语料。
语料的搭配同样对模型能力至关重要。通过混合不同来源的语料数据，可以提升数据集的多样性，从而增强模型的泛化能力和在下游任务中的表现。这个过程中需要调整不同来源数据的配比，确保各类型数据对模型能力的提升达到最佳效果，另外还需要确定不同来源数据的训练顺序，优化数据课程以逐步提高模型性能。综上所述，随着技术和应用的不断进步，语料的需求种类将会持续发展变化，行业交流是语料需求捕捉的前提。
大模型多样性补全亟需官方机构对语料数据进行把控
互联网中文语料内容仅为英文语料2.17%，大模型的训练中缺乏中文语料会导致大模型缺少中式文化背景和价值取向，减少多样性和独特性。即使是迁移学习抑或是翻译仍会引入源语言的主观臆断，体现的仍是源语言的价值观。
另外对同类语料的多样性挑战还存在于从网络采集的信息充满主观偏见，比如说存在对于弱势群体（如性别、职业、年龄、民族等）不平衡的问题，可能会加剧现有偏见或系统性不平等。所以，语料数据的标准亟需官方机构进行补全以减少偏见、有毒、重复的模型出现。
为避免政策变动误读、语料开放不明、安全技术应用滞后，语料合规需由官方渠道进行指导
语料的采集、使用、分享需要在合规框架之下。受到我国语料数据不足影响，《生成式人工智能服务管理暂行办法》从 2023 年 4 月征求意见至 7 月正式公布期间放宽了要求，语料的使用更关注输出端的事后风险、放宽输入端的事前限制。同时提升模型安全训练数据的供给，鼓励安全类数据集的开放共享。利用新技术比如合成数据、差分隐私、联邦学习、同态加密等技术增强语料信息安全。综上所述，亟需语料相关官方渠道，例如论坛、协会对人工智能相关政策进行解读，对允许分享数据种类进行对齐，对新技术应用需要官方指导。
