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数据的重要性之于人工智能技术发展长期存在。但在大模型以前，鲜少有人能预见它背后巨大的想象力。
作为智能飞跃中的关键一环，ChatGPT 火爆全球后，“模型-用户数据-模型迭代-用户数据”的飞轮式迭代，令人们对数据的热情上了一个新台阶。据OpenAI 披露，此前 GPT-3.5 的文本语料多达 45TB，相当于 472 万套中国四大名著，而 GPT-4 在 GPT-3 和 GPT-3.5 训练数据集的基础上又增加了多模态数据。
大小企业对数据的火热反映到实际的市场环境上，是数据库企业融资数量的增加、向量数据库的用量陡然增长、以及细分赛道模型的批量推出......数据壁垒，成为大模型落地故事里企业竞争力的代名词。
不过，在经历近半年的浪潮后，市场对大模型的感知正在降温。近日，知名投资人朱啸虎和傅盛在朋友圈的一番隔空争论，给大模型行业再添了盆冷水。在朱啸虎看来，基于大模型做应用，护城河太低、价值非常单薄。
当市场回归冷静，人们终于有时间开始思考：数据真的是大模型的壁垒吗？
「卷」起来的数据
归根结底，大模型在今天展现出强大的能力，得益于背后的海量数据、蕴含了丰富的“人类”知识和智能，通过大模型技术将其提炼出来，用神经网络去表达复杂数据的背后规律。
而 GPT 系列开启了一个新的时代，即我们不再需要提前标注数据了，只需将大规模的语料准备好，神经网络就能自己调整参数、并学习到一个稳定状态。
就目前来看，几乎每一次大模型能力的提升，预训练数据的数量、质量、数据类型等多个方面都起到了关键性作用。
2020 年，一个重要的研究工作发现，模型效果与模型的参数量、数据量和计算量之间存在幂律发展规律“Scaling Laws”，模型参数量、数据量指数性增长、计算量增加，模型在测试集上的 loss 呈现指数性降低，模型性能效果越好。
也即是说，在给定计算量且参数规模较小的情况下，增大模型的参数量对模型性能的影响，远高于数据和训练步数对模型的贡献。
图源：Large Language Models: A New Moore's Law?
因此，业界对大模型性能形成了一种普遍的认知，即模型的参数越多、容量越大，模型的性能表现越好。
而事实上，前段时间所发布不少大模型的表现，正在不断挑战这一“参数”定律。
比如 Meta 在 2 月份开发的 LLaMA，其训练数据是 GPT-3 的 4.7 倍，其中 LLaMA-13B 虽然在规模上相较于 OpenAI 的 GPT-3.5（175B）和 Meta 复现的开源大模型 OPT 小了十几倍，但其表现能力在大部分基准上均超过后者；而LLaMA-65B 更是与 DeepMind 的 Chinchilla-70B、以及谷歌 5400 亿参数的 PaLM-540B 在表现上旗鼓相当。
可以看到，更多的数据对大模型性能的影响有关键性作用。
不仅如此，智源研究院副院长兼总工程师林咏华曾向 AI科技评论表示，模型性能取得阶段性突破，最重要的还有数据质量的提升，模型的训练语料在一定程度上会影响 AIGC 应用、微调后模型等内容生成的合规、安全以及价值观等问题。清华大学副教授、聆心智能创始人黄民烈在向 AI 科技评论回忆参与智源大模型工作时，也强调了数据质量对于模型的性能影响非常之大。
当前，国外的大模型和国内部分模型会选用许多国外开源数据集进行训练，如 Common Crawl、 RedPajama、BooksCorpus、The Pile、ROOT 等等。但源于互联网的数据虽然多、质量却良莠不齐，从获得海量数据到高质量数据，数据的清洗仍面临着很大挑战。
数据显示，智源通过对 100 万条 Common Crawl 网页进行分析，共提取出中文网页数量近 4 万个；从站源角度来看，可提取出中文的网站共有25842 个，其中 IP 显示中国内地的只有 4522 个，占比仅为 17%，不仅中文数据的准确性大打折扣，数据安全性也很低。
如今不仅是数据量，数据清洗方式也已成为各家的核心竞争力之一。比如对数据集中污点数据的定义和发现，有行业人士指出，这或许还需要社会学、伦理学等多个交叉领域专业人士的介入，在专业知识和经验积累的基础上，加入对污点数据处理算法的迭代。
除了数据质量，数据的多样性也是影响模型能力表现的关键因素之一。
Sony AI 高级科学家吕灵娟向 AI 科技评论指出，数据量的增加有利于提高模型的智能水平，但更精准的说法是，数据在多样性和质量上的提高，才能够实现整个数据值智能的飞跃，而非是单纯数量的增加。举个例子，如果是简单的同类型数据反馈，单条数据反馈和十条同类型数据反馈，虽然在数据的数量上增加了 10 倍，但模型的智能并没有得到拓展和增加。
以 GPT 系列模型的能力跃进来看：
GPT-1使用的训练语料以书籍为主、如BookCorpus 等
GPT-2则使用了如 Reddit links 等新闻类数据，文本规范质量高，同时又包含了部分人们日常交流的社交数据
GPT-3时期，模型的数据规模呈数十倍增长，Reddit links、Common Crawl、WebText2、Wikipedia 等数据集的加入，大大提高了数据的多样性
GPT-4阶段更引入了 GitHub 代码、对话数据以及一些数学应用题，进一步提高了模型的思维链推理能力
不仅如此，模型训练时所使用到的不同类型的数据，甚至能够影响最终训练所得的模型类型。
行业大模型的研发离不开通用大模型的能力，但从技术上看，行业大模型也并非只是简单地将数据喂给通用大模型、进行微调，就能获得解决专业领域问题的能力。此前有研究表明，拥有金融行业私有数据的 BloombergGPT 在多个任务上的表现，并未比通用大模型的表现更好。
香港科技大学（广州）信息枢纽院长陈雷告诉 AI科技评论，“大模型解决了基础的语言理解问题，也即是说，大家在使用它、问它的时候，它能知道大家问了什么问题。但得到什么样的答案，需要我们数据科学、AI 模型把前端做好。”
例如之前港科大推出的校园GPT，就将智慧校园中的知识库放入GPT或ChatGPT中，让它具备了回答校园导航、餐厅菜单、课程安排等具体学校场景中的问题。陈雷表示，“大模型是通用的，但做vertical domain (垂直领域）大模型、最重要就在于，前端如何让数据ready，如果数据表现不好，想让大模型回答你的问题非常难。”比如做一个智慧城市相关的行业大模型，就需要对应的维基百科、企业数据等等。
可以说，今天数据之于大模型，既是“炼丹”的原材料，决定了最终“烹饪”出哪个菜系的大模型，同时，数据的数量、质量、多样性乃至清洗能力，也是影响大模型性能表现的关键性要素。
数据「壁垒」，是护城河还是悖论？
很长时间以来，数据被视为大模型落地的入场券，甚至是军备竞赛中的竞争护城河。关于数据“壁垒”的本质、是否存在等问题，极少有人去思考。
众所周知，在今天的公开互联网数据中，高质量的、中文数据样本是偏少的，一个现实的情况是，大模型任意领域的问答生成表现都非常好，但面对专业领域问题的表现不佳，甚至会出现模型“一本正经地胡说八道”的幻觉。
业内人士同 AI 科技评论交流时也坦言，数据标注可以通过找人、花钱来完成，真正困难的是原始数据的获取，“在国内，高质量、经梳理过的数据短缺是一大问题，特别是有效的中文数据更是稀缺。”
因此，当国内各家大模型厂商将目标瞄准在追赶GPT-3.5 时，其差距大多只有 1 到 2 个月的时间差，很快就能追平，很难有哪一家能显著拉开差距。同时，由于缺少行业数据的投喂，对容错率更低的生产环节而言，大模型所能释放的生产力也更加有限。
一部分人的看法是，数据壁垒将长期存在，并且随着大模型的体量向万亿级规模迈进，数据壁垒还将持续扩大。
可以看到，当前的互联网的数据存在一定的大厂割据的现象，比如在百度上搜索不会弹出来抖音的视频推荐，阿里也拿不到微信里的数据，虽然中文语料海量，但几经切割后，投喂出来的大模型效果也会大打折扣。这也意味着，数据的壁垒会不断加高大模型的围墙，使其成为仅限于大厂或拥有海量数据资源玩家的垄断性技术。
一位大厂数据优化工程师也向 AI 科技评论表达了相同的看法，大模型本身的泛化能力仍受限于数据，如果说 ChatGPT 要取缔某个职业或岗位的话，最简单的一个判定标准即是，是否具备数量足够多、质量非常好的数据。
为此，自带场景、数据和用户的产业、企业客户成为了大模型公司相互争夺的资源。不仅如此，有知情人士告诉 AI 科技评论，为了抢占这部分企业客户拿到数据，一些大模型厂商还愿意自降身价，以比竞争对手更低的低折扣、甚至免费的方式为企业部署大模型，以求得后续进一步深度合作。
而另一边，也有人对数据壁垒的观点持相反看法。
有业内人士就表示，数据壁垒、数据垄断去搭建企业自己的护城河这一方式并不存在，更多是持有数据公司来拉高自身估值的一个说辞。现阶段，数据泄露、数据买卖的事件频频发生，灰色地带衍生的产业链成为直指数据壁垒的矛，“一个关键性问题就在于，你怎么证明别人盗用了你的数据？我又要怎么防止别人盗用我的数据？”
不仅如此，数据信息也是存在于一定时间周期中的数据，一方面，短时间内的数据累计能否发生质变，从数据转化为有效信息还尚未可知；另一方面，有部分行业数据还会定期进行信息披露，也就是说，今天信息的私密不意味着未来数据信息的私密。
而站在技术革新的角度上，一位从事自然语言处理方向研究的高校教授也告诉 AI 科技评论，语言大模型之所以涌现，是多种技术积累沉淀和极致的工程化的结果，事实上并没有什么革命性的跨越，而是一个技术工程、对参数的掌握，“底座技术决定了大模型整体性能的80%，数据、场景等等其他东西只占20%。因此，我们关注的核心还是在于，尽快先把里边的机理弄清楚，再从底座模型入手、想怎么进行革命性的提升。”
总体而言，随着市场化的深入，将大模型用在业务里，一套被寄予厚望的商业模式是，收集更多的数据做成数据黑洞，模型也能变得更强。但同时我们也要看到，数据壁垒之于技术创新的局限性。
数据的「达摩克利斯之剑」
OpenAI 在对未来 AGI 发展的预测中提到了两个重要方向，其中之一就是收集尽可能多的有效数据。可以看到，从 GPT-3 的文本数据，到 GPT-4 文本加图片的多模态数据，有业内人士预测，GPT-5 将是文本、图片加视频的数据汇合。
作为工程化落地的关键一环，数据还有很多问题没有得到足够重视，面临着极大的挑战，首当其冲就是数据安全问题。
将 GPT 家族视为一个不断迭代的大模型版本，必然存在一大部分数据共享，再引入新的数据和机制训练，模型的训练效率和生成内容质量受技术、数据等方面影响发生改变，而无论是哪个方面，数据存在安全隐患是毋庸置疑的。
吕灵娟告诉 AI 科技评论：“这些数据未经授权、也没有好的制约机制，即便在早期训练过程中，企业或研发人员会对有害数据进行筛除，但从完整的训练流程来看，模型仍会不可避免地继承或者加重部分污点数据。”其中，模型的可解释性与数据量呈高度相关性，模型越大、黑盒子越难解释。
不仅如此，当前的现状是，大部分企业公司并不愿意公布自身大模型的训练数据来源，数据当中涉及到隐私、公平性、偏见和环境等多方面问题，站在商业立场上，容易引发激烈讨论的数据集风险程度更高，企业出于经营风险将数据隐藏起来也无可厚非，但在这个过程中，外界也无法获知该数据对个人及社会造成的具体危害有多大。
不同规模大小的企业资源差距较大，面对数据安全问题的解决方法也不同：小公司没有足够的财力和人力，一般多采用现有的开源数据集；大企业采用的方式，更多是以雇佣人力做数据标注来对数据进行深度清洗、提高数据质量。
专业人士指出，数据清洗作为大模型训练中一个最基本的数据环节，虽然可以过滤掉部分隐私或有害信息，但总的来说效果并不够，没有办法将数据集中的偏见消除干净，模型训练数据清洗能达到怎样的程度，也并不能解决根本问题。对此，吕灵娟表示，解决问题的关键还是应该从前期导入数据阶段就做好防范措施，从而在后期运维上也能节省更多的开支。
IDEA 研究院首席科学家张家兴博士告诉 AI 科技评论，在开源层面，开发者也面临着诸多的数据安全问题，其中就涉及到有些行业数据是否适合开源，因此从开源角度上看，也限制了部分模型只能部署在少数行业内做尝试。
而着眼于当下，用于训练 ChatGPT、GPT-4 等模型的数据，均源于人类发展过程中所积累下来的书籍、文章、图片、网站信息、代码等，是在没有 AI 帮助生成的情况下创造的，伴随着生成式内容和数据越来越多，或许在不久的将来，可能会出现大模型用 AI 生成的数据进行训练的事件发生。
此前，牛津大学、剑桥大学等研究人员就在“The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget”工作中提出了一个令人担忧的结论：“模型崩溃”（Model Collapse），也即是说，当大模型生成的数据最终污染后续模型的训练集时，模型会出现一个退化的学习过程，随着时间的推移，由于模型被自己对现实投射内容所毒化，模型会在这个过程中开始遗忘不可能发生的事件。
当这些由 AI 生成的数据转化为大模型的原材料，使模型对现实的认知产生扭曲，从而产生的内容进一步污染网络世界，未来，我们通过互联网获取高质量数据训练模型将会愈加困难。正如 Michael Keaton 在 1996 年电影《丈夫一箩筐》（Multiplicity）的银幕中，制作了一个又一个自己的克隆人，最终导致后代克隆人的智力水平呈指数级下降，愚蠢程度不断增加。
其次，企业的私有数据也面临着安全隐患。
通用大模型在任意领域的问答生成表现都非常好，但它在专业知识领域的问答上仍有不足。相较于公开数据集，专业知识数据在网上不好获取，这部分属于核心机密的数据往往掌握在企业自己手中，数据越多、质量越高，价值也就越大，企业想要大模型部署效果表现好，离不开企业提供足量、质量够高的数据来支撑模型训练要求。
但是，由于企业和大模型厂商之间存在的天然的信任障碍，企业担心核心数据泄露，因此私有化部署成为了现阶段大模型在企业端落地的主要选择。
2017 年，《经济学人》杂志在所发表的封面文章中称，世界上最具价值的资源不再是石油、而是数据，从那之后，“数据是新时代的石油”这一说法被广泛接受。
而六年后的今天，大模型将数据的重要意义推向了又一个巅峰，“以数据为中心”成为从事大模型研发和应用的行业人士的共识，但同时，我们也要看到数据领域中存在的不足，提高数据安全性、稳健性，减少偏见和毒性。AI 模型规模迈进万亿时代，数据已经成为全新生态突围的关键卡点，在大模型走向场景落地的当下，一个清楚的事实是：对数据的需求量将越来越大。
参考链接：
1.https://huggingface.co/blog/large-language-models
2.https://arxiv.org/abs/2001.08361
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