中美 AI 大模型竞赛：算法、算力与数据的决胜关键

我国在中文大数据方面的短缺制约了大型模型的进展。公认的是，我方模型对数据需求巨大，犹如巨兽食欲旺盛。然而2024百度收录规则，稀缺的中文数据资源犹如珍品，难以满足需求，这不仅影响了AI大型模型的发展，还可能对我国数字化发展造成不利影响。

中文数据的短缺，是大模型的“饥饿”根源

需明确，中文文献资源极度匮乏。尤其是，与我方大型模型训练需求相较，所依赖的中文数据仅为英文开源数据量的十分之一或更低。犹如硕大的胃部容纳极有限的食物，何谈充足。以阿里巴巴的“通义千问”模型为例，其训练中的中文数据占比亦显不足。此现象不仅削弱模型效能，更可能制约其应用领域。

中文数据资源短缺不仅体现在数量上的有限，更在于其质量的稀缺。在满足大型模型构建所需的数据量之外，数据准确性的要求更为迫切。当前，多数中文数据集中优质数据所占比例偏小。即便摄入的食物总量丰富，若全为不良食品，健康亦无从保障。《阿里巴巴大模型训练数据白皮书》亦强调，优质数据资源的稀缺及流通不畅构成了重大挑战。

中式价值观的缺失，是大模型的“精神”短板

关注中式价值观的缺失至关重要。需强调的是，构建模型不仅依赖数据累积2024百度收录规则，更须依托文化精髓。然而，在中文数据分析中，中式价值观的体现极少。这种状况宛如身体健硕却精神匮乏，难以实现全面发展。据阿里巴巴发布的《大模型训练数据白皮书》披露，中式价值观素材的匮乏已成为限制我国大模型进步的核心问题。

数据层面上中国价值观的缺失，其根本原因在于文化基础的薄弱。值得注意的是，要培育性能卓越的大规模模型，不仅需要海量数据，更要深厚的文化底蕴。然而，目前中文数据所缺失的文化元素，就好比一个人即使摄取了丰富的食物却无益健康，因此难以助其成长。

互联网孤岛现象，是大模型的“信息”障碍

探讨互联网孤岛化现象。重点强调，我方研究团队所使用的大规模模型亟需一个开放、互联的数据支持环境。值得注意的是，在中文数据领域，孤岛化现象较为常见。这种状态可比作拥有众多社交圈却各自孤立的人，他们之间的互助机制为何？行业专家认为，除了数据迁移问题外，另有两项关键因素导致了中英文网络语料库的现状。

互联网孤岛现象涉及数据层面，同时深层次源于技术挑战。值得注意的是，大型模型的构建迫切需要庞大的数据支持及稳固的技术基础，而中文数据在这一领域显得尤为欠缺。

历史网页数据的缺失，是大模型的“记忆”空白

需强调历史网页资源的局限性。由于模型运作依赖于连续的纵向数据，不幸的是，中文数据库中此类资料积累有限。如个人记忆般，虽然片段丰富，缺乏连贯性便难以构建完整记忆。专家指出，大约自17年前起，美国一第三方机构就已着手让公众及小型企业能访问大规模数据集。通过公益项目，该机构不断抓取网页并积累数据，目前存储量已超2500亿网页。

数据利用的难题，是大模型的“消化”障碍

深知数据应用面临的挑战，您感同身受。针对本公司的庞大模型，迫切需要一套既高效又简便的数据应用策略。然而，在中文数据应用领域，诸多障碍亟待克服。正如获得美味佳肴却无法有效吸收，成长之路在何方？依据阿里巴巴发布的《大模型训练数据白皮书》指出，“通义千问”AI大模型的训练数据主要来源于广泛的公共开源资源，其中中英文数据构成了主体。

数据利用的挑战涉及数据自身，更在于技术层面的问题。您熟悉这些挑战吗？

探讨助力AI巨型模型健康成长的对策，构成一项合力应对的难题。诚挚邀请您于评论区发表见解，并恳请点赞、转发本篇内容，共同深入探究该焦点议题。

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