《2024大模型训练数据白皮书》由阿里巴巴集团、数字中国研究院（福建）和阿里云智能集团联合发布，深入探讨了大模型训练数据的重要性、类型、常见误解、高质量数据的标准，以及合成数据作为新兴解决方案的角色。

报告强调，大模型训练依赖于高质量数据，这些数据应具备真实性、准确性、客观性和多样性。高质量数据对于提升模型的准确性、稳定性和泛化能力至关重要。同时，报告指出合成数据的重要性，它通过算法和数学模型创建，模拟真实数据的统计模式和关系，有助于解决真实世界数据难以获取的问题。

报告中提到，大模型训练并不依赖用户个人信息，中文语料的短缺也不是制约中国大模型发展的关键因素。相反，中式价值观类语料的短缺可能成为制约发展的短板。因此，报告提倡在训练中加入更多代表中式价值观的语料，以帮助大模型更好地理解和反映中文使用者的文化背景和价值取向。

在数据治理方面，报告建议构建顺应模型发展的新时代数据治理制度，重视数据的可及性，上传产品并从输入端的前置使用限制转变为输出端的管控和事后救济。同时，报告提出应提升模型安全训练数据的供给，并鼓励安全类数据集的开放共享。

报告还讨论了中美两国在大模型训练数据方面的不同现状，指出美国政府在公共数据开放方面发挥了重要作用，而中国则需要进一步推动公共数据的开放和共享。

来源：阿里研究院

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