提升大模型性能的关键：数据质量和数量的平衡

大模型不仅要“吃得饱”，更要“吃得好”。近期，网络上出现了不少由大模型生成的奇特内容，例如有人让大模型续写《红楼梦》时，竟然出现了“贾宝玉倒拔垂杨柳”的荒诞场景，这引发了人们的笑声和思考。这种“混搭”和“幻觉”现象的背后，揭示了一个关键问题：数据质量对大模型的应用至关重要。

数据质量的重要性

在个性化推荐AI系统的开发过程中，一些企业虽然积累了大量用户行为数据，但由于数据中标注错误、重复信息和矛盾数据的存在，导致推荐系统的准确性并未得到显著提升。《自然》杂志发表的研究表明，西班牙研究团队发现，尽管某些大模型如OpenAI的GPT在升级后参数量增大，但误答情况反而更加严重。因此，大模型的性能不仅依赖于数据的数量，更取决于数据的质量。

数据质量对模型性能的影响

数据是大模型的基石。在数据质量不高、可靠性缺失的情况下，单纯追求大模型参数量的增加，不仅无法提升模型性能，反而会放大偏差和谬误，生成更多不可信的数据。这不仅浪费了计算与存储资源，增加了开发和维护成本，还降低了用户的信任度。更严重的是，如果这种“大模型幻觉”和“灾难性遗忘”现象出现在对精度要求极高的工业生产领域，可能会引发不可预测的风险和隐患。例如，在油气勘探中，基于大模型的错误预测进行开采可能导致巨额资金损失，并对自然环境造成不可逆转的破坏。

提升大模型性能的策略

要提升大模型的性能，关键在于处理好数据“质”和“量”的关系，构建大规模、高质量的数据集。应建立完善的数据收集、清洗、验证和存储机制，加强对数据质量的监控和评估，确保数据的准确性、完整性和一致性。此外，还需注重跨领域合作，引入数据科学家、AI算法工程师等多方力量，开展大模型算法合作，制定数据共享和隐私安全保密协议，推动大模型产学研用生态建设。

多模态融合阶段的数据治理

目前，大模型的发展已经进入多模态融合阶段。通过加强数据治理，优化人工智能的学习、训练和验证过程中的“基础食材”，提供大规模、高质量、多模态的数据集，可以有效提升大模型的能力，使人工智能更好地赋能各行各业，造福人类社会。