“ 大模型的本質(zhì)，是一種能夠處理特定類型任務(wù)的數(shù)學(xué)模型”

現(xiàn)在大模型可以說是人工智能的代表，但目前的大模型還只是一種基于數(shù)學(xué)逼近算法的概率統(tǒng)計(jì)模型。

因此，其需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來讓模型學(xué)習(xí)，找到其中的規(guī)律，然后就有了大模型。因此，也間接說明了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的重要性。

那么應(yīng)該怎么收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)呢？

01、收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)的渠道

馬云說：“二十一世紀(jì)是大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)是一家企業(yè)最重要的生產(chǎn)資料”。

而在人工智能時(shí)代來臨的時(shí)候，數(shù)據(jù)果然成了重要的生成資料。大模型的訓(xùn)練成了實(shí)現(xiàn)人工智能的主要途徑，而數(shù)據(jù)的收集也成了重中之重。

其實(shí)，說到底數(shù)據(jù)的來源無(wú)非有兩種，第一種是自己的數(shù)據(jù)，第二種是別人的數(shù)據(jù)。

但對(duì)很多企業(yè)來說，自身的數(shù)據(jù)還不足以維持大模型的訓(xùn)練；因此數(shù)據(jù)的收集主要集中在別人的數(shù)據(jù)上。

而別人的數(shù)據(jù)又分為幾種情況，第一種是人家的企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)；第二種是網(wǎng)絡(luò)上公開的數(shù)據(jù)。

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因此根據(jù)以上情況，收集數(shù)據(jù)的渠道無(wú)非以下幾種：

第一種在自己企業(yè)內(nèi)部收集數(shù)據(jù)，比如多年來的企業(yè)經(jīng)營(yíng)的數(shù)據(jù)等。

第二種是收集網(wǎng)絡(luò)上公開的數(shù)據(jù)，但網(wǎng)絡(luò)上公開的數(shù)據(jù)有的可以收集有的還是需要?jiǎng)e人的同意才行。

比如，弱智吧的數(shù)據(jù)，抖音，公眾號(hào)，小紅書等的內(nèi)容數(shù)據(jù)；這些數(shù)據(jù)雖然網(wǎng)上都可以看得到，但你不能直接使用。

第三種是收集人家企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)，比如某某公司的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)等。

02、數(shù)據(jù)的收集方式

在前面說了數(shù)據(jù)的重要性，以及數(shù)據(jù)的收集渠道，這里講一下收集數(shù)據(jù)的方式。

為什么要講這個(gè)？

是因?yàn)椴煌臄?shù)據(jù)有不同的收集方式，如果使用錯(cuò)誤的方法很可能造成違規(guī)操作，給企業(yè)帶來?yè)p失，嚴(yán)重的甚至?xí)コ曰始Z。

第一種數(shù)據(jù)收集渠道，最簡(jiǎn)單，成本最低，風(fēng)險(xiǎn)也最低。

因?yàn)樗械臇|西都是自己的，然后自己想怎么用就怎么用，只要?jiǎng)e做違法的事情，那么就可以合理的利用。

第二種收集別人的數(shù)據(jù)，就需要注意了。一些公網(wǎng)上的公開數(shù)據(jù)，企業(yè)可以通過爬蟲去獲取，這個(gè)合理合法。

但如果你用爬蟲爬取其它企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)，或者導(dǎo)致人家的系統(tǒng)癱瘓，那么就是爬蟲寫的好，皇糧少不了。

還有一種就是購(gòu)買別人的數(shù)據(jù)，但購(gòu)買別人的數(shù)據(jù)也不是可以隨便買。比如，企業(yè)的一些經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)可以買，但如果涉及到用戶信息和隱私，那么不論是買數(shù)據(jù)的還是賣數(shù)據(jù)的，都會(huì)去喝茶。

最后人工智能時(shí)代，機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)很重要，但數(shù)據(jù)處理的技術(shù)也同樣重要。沒有數(shù)據(jù)，再?gòu)?qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型也沒有用武之地。

因此，人工智能時(shí)代，參與的不一定是懂得機(jī)器學(xué)習(xí)的，也需要懂得大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，和前后端開發(fā)技術(shù)。因此，技術(shù)的根本價(jià)值在于使用，技術(shù)很重要，但技術(shù)的應(yīng)用更重要。

這就類似于，美國(guó)的人工智能技術(shù)強(qiáng)，中國(guó)的人工智能應(yīng)用強(qiáng)。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)AI探索時(shí)代 作者：DFires

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