“ 大模型的本質，是一種能夠處理特定類型任務的數學模型”

現在大模型可以說是人工智能的代表，但目前的大模型還只是一種基于數學逼近算法的概率統計模型。

因此，其需要大量的訓練數據來讓模型學習，找到其中的規律，然后就有了大模型。因此，也間接說明了訓練數據的重要性。

那么應該怎么收集訓練數據呢？

01、收集訓練數據的渠道

馬云說：“二十一世紀是大數據時代，數據是一家企業最重要的生產資料”。

而在人工智能時代來臨的時候，數據果然成了重要的生成資料。大模型的訓練成了實現人工智能的主要途徑，而數據的收集也成了重中之重。

其實，說到底數據的來源無非有兩種，第一種是自己的數據，第二種是別人的數據。

但對很多企業來說，自身的數據還不足以維持大模型的訓練；因此數據的收集主要集中在別人的數據上。

而別人的數據又分為幾種情況，第一種是人家的企業內部數據；第二種是網絡上公開的數據。

人工智能聊天小程序，感興趣的可以點擊查看：

因此根據以上情況，收集數據的渠道無非以下幾種：

第一種在自己企業內部收集數據，比如多年來的企業經營的數據等。

第二種是收集網絡上公開的數據，但網絡上公開的數據有的可以收集有的還是需要別人的同意才行。

比如，弱智吧的數據，抖音，公眾號，小紅書等的內容數據；這些數據雖然網上都可以看得到，但你不能直接使用。

第三種是收集人家企業內部的數據，比如某某公司的運營數據等。

02、數據的收集方式

在前面說了數據的重要性，以及數據的收集渠道，這里講一下收集數據的方式。

為什么要講這個？

是因為不同的數據有不同的收集方式，如果使用錯誤的方法很可能造成違規操作，給企業帶來損失，嚴重的甚至會去吃皇糧。

第一種數據收集渠道，最簡單，成本最低，風險也最低。

因為所有的東西都是自己的，然后自己想怎么用就怎么用，只要別做違法的事情，那么就可以合理的利用。

第二種收集別人的數據，就需要注意了。一些公網上的公開數據，企業可以通過爬蟲去獲取，這個合理合法。

但如果你用爬蟲爬取其它企業的內部數據，或者導致人家的系統癱瘓，那么就是爬蟲寫的好，皇糧少不了。

還有一種就是購買別人的數據，但購買別人的數據也不是可以隨便買。比如，企業的一些經營數據可以買，但如果涉及到用戶信息和隱私，那么不論是買數據的還是賣數據的，都會去喝茶。

最后人工智能時代，機器學習的技術很重要，但數據處理的技術也同樣重要。沒有數據，再強大的機器學習模型也沒有用武之地。

因此，人工智能時代，參與的不一定是懂得機器學習的，也需要懂得大數據處理技術，和前后端開發技術。因此，技術的根本價值在于使用，技術很重要，但技術的應用更重要。

這就類似于，美國的人工智能技術強，中國的人工智能應用強。

本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/9T-_17lZneG2bncNtinRoQ??