AI大模型发展：数据需求与挑战-华泰证券深度报告

“科技AI大模型需要什么样的数据-华泰证券-2023.5.11-44页(1).pdf”是一份由华泰证券发布的关于人工智能（AI）大模型的数据需求分析报告，重点讨论了数据在AI大模型发展中扮演的关键角色。 报告指出，AI领域的重大进展很大程度上归功于高质量数据的使用。大模型的训练过程对数据有严格的要求，包括数据的质量、规模和多样性。高质量意味着数据准确、无偏、完整；大规模则要求数据量足够庞大以支撑模型的学习；多样性则是指数据涵盖多种类型和来源，以提高模型的泛化能力。由于优质的中文数据集相对稀缺，报告认为，随着数字中国战略的推进，中国在数据要素市场的完善过程中，将有利于培养和发展更多的高质量数据集。 报告同时关注到国际上对AI大模型训练数据的版权和合法性的关注。例如，欧洲议会的《人工智能法案》提案和中国网信办的《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》都对数据的使用提出了明确要求，强调数据的合规性和透明度。这预示着未来数据产业链将面临新的挑战和机遇。报告建议关注拥有大量数据资产储备的公司，它们可能在商业化进程中受益；拥有优质数据和一定大模型能力的公司将可能通过行业大模型来提升自身业务能力；此外，提供数据服务并能有效降低人力成本的企业也将值得关注。 报告还对比了海外和中国的开源数据集情况。海外，特别是由高校、互联网巨头的研究部门、非盈利研究组织和政府机构发布的开源数据集丰富多样，这得益于良好的开源文化、线上资源的长期积累以及学术界与产业界的开放合作。尽管如此，高质量的语言数据预计将在2026年达到耗尽的临界点，而AI合成数据作为一种新兴趋势，可能成为解决这一问题的有效途径。据Gartner预测，到2030年，大部分用于训练大模型的数据可能都将由AI自己生成。 总结来看，这份报告深入探讨了AI大模型对高质量数据的依赖，以及政策法规对数据产业的影响，同时也提醒了业界关注数据的可持续性和创新方法，如AI合成数据，以应对未来挑战。对于AI行业的学生、程序员、产品经理和从业者来说，这份报告提供了丰富的信息和洞察，有助于他们理解和把握AI大模型发展的核心要素。