第七届数字中国峰会发布《大模型训练数据白皮书》深入探讨大模型对推动人工智能的作用智能化发展与中国向智能经济转型。
白皮书强调了高质量数据对于训练这些模型的重要性，特别是在提高其准确性和鲁棒性方面。
白皮书提出合成数据作为训练数据短缺问题的解决方案，突出了其在多样性和合规性方面的优势。
它还强调需要采用协作治理方法来构建高质量的数据生态系统，确保公平性和真实性。
值得注意的是，白皮书展示了阿里巴巴集团在大模型训练方面的创新实践，这或许对利益相关者在人工智能领域有重要借鉴意义。
对于那些对人工智能发展、数据治理和中国战略数字经济举措的交叉点感兴趣的人来说，此内容尤其重要。
- 《大模型训练数据白皮书》发布，强调大模型是释放数据元素价值的最短路径。
- 数据元构建支持大型人工智能模型的开发和训练。
- 高质量的数据提高模型的准确性、稳定性和泛化能力。
-合成数据是解决训练数据供应不足、提高数据多样性和安全性的新解决方案。
- 大模型训练数据治理需要构建高质量的数据生态，保证数据的公平性、多样性和真实性。
——政府和社会力量需要合作，促进数据要素的流通和应用，为大模型训练提供充足、高质量的数据支撑。
- 阿里巴巴集团展示了大模型训练与应用方面的创新实践。
——解决高质量训练数据供给问题，需要采取务实、多元化、开放的策略，优先考虑数据可获取性，鼓励使用正版数据和合成数据。
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