大模型時代下如何資料治理？

隨著ChatGPT和其他大語言模型(LLM)的快速發展，AI已成為我們工作和生活中不可或缺的一部分，並從簡單的文本生成逐漸演變成為能夠處理複雜語義理解和生成的高級AI系統。

這些模型的能力和應用範圍的擴展，不僅標誌著技術的進步，也標誌著它們在實際業務中已經從輔助角色逐步走向舞台中央。

1.大模型的進化與升級

通用大模型通常基於大量多樣化的資料集訓練，具備強大的通用性和適應廣泛應用場景的能力。

當這些模型被應用到特定的產業(如金融、醫療或法律)時，就需要進一步調整和最佳化以適應特定的業務需求。

這就是產業垂直大模型——它們基於大模型框架進行縮減和調整，模型的參數更少，但透過產業特有的資料集進行訓練，在特定領域中的表現能達到更好的效果。

在特定領域，如公司法領域進行細緻模型微調和專業資料集的訓練，行業垂直大模型可以在這種高度專業化的領域中發揮出驚人的效果，例如將其嵌入合約管理系統，在合約審批環節，AI助理可以輔助完成合約條款的風險預警分析，幫助法務人員更有效率的發現問題。

這些產業垂直模型透過不斷學習大量的數據，不僅能夠理解語言的表面文字，更能掌握其深層的脈絡和情感，提供更精準的使用者互動體驗。

結合不同業務領域和行業中特定的知識，已經在智慧客服、視訊影像生成、精準行銷、生物醫藥研究，以及複雜的金融市場預測等方向取得了大幅突破。

2.訓練業垂直大模型對於資料的要求

對於訓練產業垂直大模型來說，高品質的資料非常重要。

其核心要求包括資料的準確性、完整性、代表性、無偏性和適當的預處理。資料集需要準確，涵蓋廣泛的場景和情況，以確保模型可以泛化到新的環境。多樣性也是關鍵，這意味著資料集應涵蓋不同的語言、領域、文化和背景。

高品質資料的預處理和特徵工程是提高模型準確性的另一個關鍵環節。適當的資料格式和結構化是必需的，以便模型能夠有效地讀取和處理資料。此外，處理資料中的雜訊和異常值也很重要，因為這些因素可能會幹擾模型的學習過程。

在資料準備階段，錯誤的資料標註或不準確的資料分類會直接影響模型的訓練效果。例如，文字資料的標籤的準確性、主題自動辨識的準確性、產業分類的明確性，以及資料的去噪處理，都是確保資料集品質的重要步驟。

多模態資料集的整合與管理也越來越受到重視。垂直大模型可能涉及文字、圖像、語音等多種資料類型的處理。有效的資料處理過程需要將這些不同類型的資料整合，進行自動識別、分類，並與其他資料類型建立關聯，以支援更複雜的AI應用。

3.產業垂直大模型訓練中的資料治理問題

垂直大模型的訓練維護成本高昂，且技術要求複雜。

在產業垂直大模型的應用與發展過程中，資料治理面臨許多挑戰，這些問題如果處理不當，不僅會影響模型的效能，更可能引起法律與道德的爭議。

以下是幾個主要的資料治理問題。

• 資料隱私與安全性：隨著資料規模的擴大，保護個人隱私和資料安全成為了一個重大挑戰。訓練大模型所需的資料集可能會包含敏感信息，如個人身份詳情、行為數據等，這些信息如果未經適當處理可能導致隱私洩露問題。
• 資料品質與一致性：資料不一致、錯誤標註或資訊不完整都會嚴重影響大模型的訓練品質和結果的準確性。品質不高的數據可能導致模型偏差，甚至完全無法應用於實際場景。
• 資料偏見與公平性：資料集可能存在偏見，這些偏見反映了收集資料時的非客觀性。例如，資料集可能偏向某一特定性別、種族或社會群體，導致模型在實際應用中複製甚至放大這些偏見，影響決策的公平性。
• 資料的規模與處理能力：大模型需要大量的資料進行訓練，這對資料處理和儲存提出了更高的要求。大規模資料的管理、儲存和處理不僅技術要求高，而且成本昂貴。

4.有效資料治理的解決方案框架

在產業垂直大模型的資料治理中，一個全面且細緻的解決方案架構十分重的。

首先，資料的收集、儲存、處理和分析需符合高標準的品質控制，以確保資料的準確性、一致性和完整性。

由於垂直大模型訓練的複雜性和對資料需求的多樣性，我們需要建立多層次的資料治理策略來應對這些挑戰。

有效的資料治理解決方案應包括以下幾個方面。

• 資料收集與預處理：針對不同類型的數據，實施精確的預處理流程，包括資料清洗、去雜訊、標準化和向量化。這一步驟對於提高資料的可用性和模型訓練的效率至關重要。
• 標註與微調框架：為特定領域和任務量身訂做的標註指南和格式，確保資料標註的一致性和標準化。此外，為模型微調和領域適應性開發提供專業化的資料集，例如領域特定的問答集或情緒分析資料。
• 綜合評估和測試：建立適應不同應用場景的測試評估資料集，以驗證模型的效能和適應性。此舉不僅有助於評估模型的實際應用效果，也是持續最佳化模型的基礎。
• 法律與合規性遵守：確保所有資料處理活動符合相關的法律、規章、版權和道德標準。這不僅涉及資料的合法採集和使用，還包括資料的安全儲存和處理，防止資料外洩或濫用。
• 資料生命週期管理：從資料的產生、儲存、使用到廢棄，制定全面的資料生命週期管理策略。這包括資料的歸檔、加工復用、版本控制、品質檢測、追蹤度量以及備份還原等，以支援資料治理的持續性和系統性。

5.從產業垂直大模型到企業專屬大模型

產業垂直大模型的進一步發展趨勢將是出現企業專屬的大模型。

目前，部分頭部企業已經開始在嘗試吸收垂直大模型的成果，基於自身的數據和知識來訓練企業專屬大模型，以便於打造出獨特的競爭優勢。

我們應該看到，無論是通用的大模型、為特定產業量身打造的垂直大模型，或是企業專屬的大模型，它們的效能和效率在很大程度上受限於訓練資料的品質。

企業專屬大模型的打造更為精細化，對準確度要求更高。

在建構企業專屬大模型之前，企業需要完成內部的資料治理。

這不僅涉及資料的收集和存儲，還包括資料的清洗、標準化、安全性保護和合規性檢查。

特別是在處理敏感資料時，嚴格的資料治理流程可以防止資料外洩和濫用，保護企業和客戶的利益。

此外，資料治理的複雜性在於這遠遠不是一個純粹技術性的工作。有效的資料品質更離不開資料管理制度和資料治理流程的保障。