数据是研制大规划言语模型的中心资源要素之一，优异的数据收集才能则是堆集高质量数据财物，有用支撑大模型练习的重要保证。本文将从获取和使用高质量互联网数据资源面对的应战、优异数据收集技能所应具有才能等视点，介绍开普云在大规划高质量数据收集技能方面的一些经历和考虑。

　　大规划言语模型（以下简称“大模型”）现已成为新一代人工智能工业的根底，而在研制大模型所需的算法、算力、数据三要素中，数据是最中心的资源要素，决议了模型才能的上下限。在大模型年代，单纯用职业数据练习模型将无法学习通用范畴常识，无法充分发挥大模型的出现才能，因而经过互联网进行广泛的数据收集就成为练习大模型的必要根底作业。一起，因为大模型练习周期长，不能实时更新，现已练习好的大模型自身无法及时获取最新信息，大模型的职业落地使用需求使用职业常识库、语义检索等外置模块对大模型进行增强，这也要求大模型使用全体架构中包含实时互联网数据收集才能。但是获取和使用高质量互联网数据资源面对许多应战：

　　数据收集体量大：跟着网络使用的日益遍及和深化，互联网发生的数据量持续增长，收集和处理这些数据需求很多的网络、核算和存储资源。

　　原始数据质量低：互联网收集得到的数据来历广泛，构成杂乱，质量良莠不齐，或许包含色情、暴力等不良信息，需求经过牢靠的内容安全技能进行数据清洗过滤。

　　数据更新速度快：互联网上发布的数据更新频频，而触及时效性强的具体事项信息更新关于职业使用尤为重要，需求选用实时收集和处理技能来保证数据引证的及时性。

　　数据类型多样化：互联网数据有文本、图片、音视频等多种类型和各种文件格局，需求选用不同的收集技能和处理办法以有用应对不同数据类型。

　　传统的网页爬虫数据收集方法已无法全面应对这些应战，为此，开普云研制了大规划高速度多形状数据收集技能，有用处理了上述问题。大规划高速度多形状数据收集技能旨在优化数据收集和处理，进步功率和精度，为大数据剖析和使用供给更牢靠的数据支撑。该技能具有以下优势：

　　选用多线程并发抓取技能，可以快速地抓取很多数据。一起，数据压缩和传输才能高效，可在保证数据完好性的前提下明显提高数据传输速度。

　　选用自动化数据处理技能，可以自动化地完结数据抓取、清洗、存储和剖析等作业，大大进步了数据处理的功率。此外，数据收集技能还具有高度的可装备性，可以依据不同的事务需求进行灵敏装备。

　　选用多种数据校验和数据过滤技能，可以在数据收集的过程中对数据进行实时监测和挑选，保证数据的精确性和完好性。一起，数据收集技能还支撑多种数据格局和数据源，可以满意不同事务场景的数据收集需求。

　　数据收集技能具有高度的可控性，可以完成对数据收集的全过程进行实时监控和操控。一起，数据收集技能还支撑数据收集的守时使命和预警机制，可以在数据收集出现异常时及时宣布预警，保证数据收集的稳定性和牢靠性。

　　经过选用大规划高速度多形状数据收集技能，公司已堆集了巨大的数据财物，规划达1.3PB。这些数据均来自于各个职业在互联网上可揭露拜访的数据，包含政府、媒体、工商、税务、司法、动力、金融、海关等范畴。数据来历广泛掩盖了网站、微信、微博、头条、抖音、快手等干流信息发布与传达途径，数据类型包含文字、图片、音视频等多种模态。

　　开普云对数据进行了严厉的挑选和清洗，保证数据的精确性和牢靠性。其间中心的文本数据以长文章为主，这些文章内容丰厚完好，蕴含了各个职业的很多范畴常识。这种数据方式可以供给更全面和具体的信息，使得咱们可以为客户供给更精确、深化的剖析和洞悉。

　　这些数据财物有用支撑了开普云中文基座大模型“开悟”的练习。现在，团队现已从中采样了3000万篇各范畴文章向开悟“投喂”，依据自建的服务器完结了依据71亿参数Bloom模型的持续预练习，并使用10万组政务问答、内容创造范畴数据进行了监督微调，开悟已使用于数字人政务智能问答与内容创造等场景，效果明显优于当时开源社区中同参数量级模型。

　　近期，开普云将从数据财物中采样更多的内容，启用更大规划练习集群，以万亿级词元练习百亿级参数基座模型，并丰厚监督微调数据掩盖更多使命类型，完成模型的多使命指令跟从才能。开普云将依据模型上线使用状况，发动人类反应强化学习环节练习，强化模型的使用安全。

　　投资者联络关于同花顺软件下载法令声明运营答应联络咱们友情链接招聘英才用户体会方案

　　不良信息告发电话告发邮箱：增值电信事务经营答应证：B2-20090237