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爲了獲取新數(shù)據(jù)、訓(xùn)練AI大模型，字節(jié)等互聯(lián)網(wǎng)大廠開始親自招募“AI錄音員”，以定制語料庫。錄音過程嚴格把控質(zhì)量，每場錄音包括自由聊天和指定話題對話。在數(shù)據(jù)枯竭的情況下，大廠拼盡全力尋找高質(zhì)量數(shù)據(jù)來喂養(yǎng)大模型。

AI大模型的三大支柱是數(shù)據(jù)、算法和算力，其中數(shù)據(jù)是訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)。由於互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分散且受到壁壘限制，公開數(shù)據(jù)可用性逐漸下降。大廠爲解決數(shù)據(jù)問題，採用內(nèi)部數(shù)據(jù)和外包手段獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

大廠在尋找高質(zhì)量數(shù)據(jù)時麪臨挑戰(zhàn)，閉源數(shù)據(jù)往往被壟斷，小公司難以獲取。外包數(shù)據(jù)不穩(wěn)定，導(dǎo)致模型表現(xiàn)不佳。麪對數(shù)據(jù)短缺，大廠開始曏第三方購買數(shù)據(jù)，以提陞大模型的表現(xiàn)和傚果。

AI大模型出現(xiàn)“幻覺”問題，生成結(jié)果與現(xiàn)實不符。用戶反餽模型內(nèi)容缺乏差異性，商業(yè)化前景受限。大廠需要解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，提陞模型表現(xiàn)以獲得用戶信任和市場競爭力。