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训练数据对大模型发展的重要性
业界认为，算法、算力与数据，是支撑大模型发展的三大基石。更高质量、更丰富的数据是以 GPT 为例的生
成式人工智能大模型成功的驱动力。GPT 模型架构从第 1 代到第 4 代均较为相似，而用来训练数据的数据规模和质
量却有很大的不同。GPT-1 是由 4.8G 未过滤原始数据训练，GPT-2 是由经人类过滤后的 40G 数据训练，GPT-3
是由从 45T 原始数据中过滤的 570G 数据训练，而 chatGPT/GPT-4 则是在该基础上又加入了高质量人类标注。以
吴恩达（Andrew Ng）为代表的学者观点认为，人工智能是以数据为中心的，而不是以模型为中心。“有标注的高
质量数据才能释放人工智能的价值，如果业界将更多精力放在数据质量上，人工智能的发展会更快”。
模型训练所需的数据类型
数据作为大模型训练的基础，它提供了大模型所必需的知识和信息。区别于以往搜索系统、个性化推荐等所需
的大量用户行为和偏好数据，随着技术的演进，大模型所需的数据是对知识性内容有强需求，是一种新的类型。
模型训练所需的数据类型
2.1 训练大语言模型的数据
大模型所需要的数据根据训练的阶段有所不同。以 ChatGPT 为代表的大语言模型（LLM）为例，其训练过程
分为预训练（Pre-training）、监督微调（SFT）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）三个阶段，后两部分又统称为
