阿里研究院2024大模型训练数据白皮书

本白皮书详细阐述了训练数据在大模型发展中的重要性，并深入探讨了数据需求的演变、数据类型、高质量数据的意义与作用，以及合成数据在模型训练中的应用。

内容概述

1. 训练数据对大模型发展的重要性：强调数据作为大模型训练的基础，并分析数据需求的演变。指出大模型训练不依赖用户个人信息，而更依赖于世界知识和高质量语料。

2. 模型训练所需的数据类型：介绍大语言模型和多模态模型的训练数据类型和特征。阐述了训练数据的常见疑问和误解，例如大模型训练不依赖个人信息，中文语料短缺不是制约因素等。

3. 高质量数据的含义与作用：分析高质量数据的重要性，包括提升模型准确性。

4. 合成数据作为解决训练数据供给不足的新方案：分析训练数据供给不足带来的挑战，并提出合成数据作为解决方案。介绍合成数据的定义、生成方法、分类和在模型训练中的作用。

5. 大模型训练数据治理的思考：分析大模型对训练数据的使用特点，探讨大模型训练数据合规的治理之智。

6. 政府与社会力量协同的训练数据生态：分析国际领先地区和大模型训练数据生态方面的现状，指出国际领先地区采用政府"汇聚融合"和社会力量"探索应用"的模式，而其他地区则面临公共数据开放不足、社会力量探索碎片化等问题。

7. 阿里巴巴集团在大模型训练与应用的探索：分享阿里巴巴集团在大模型训练与应用方面的实践经验。

8. 以更开放和务实的方式解决高质量训练数据供给：探讨如何以更开放和务实的方式解决高质量训练数据供给的问题。

本白皮书旨在为从事大模型训练与应用的研究人员和实践者提供有益的参考，推动大模型训练数据的发展和应用。