隨著通用大模型競(jìng)爭(zhēng)格局初步成型，金融、法律、教育等垂直領(lǐng)域的智能化轉(zhuǎn)型正成為新的增長(zhǎng)引擎。相比通用大模型，垂域大模型聚焦特定領(lǐng)域，能高效處理特定領(lǐng)域內(nèi)的各種細(xì)節(jié)問題。

然而，高質(zhì)量專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的稀缺，正在成為制約垂域大模型落地的最大瓶頸。

一、垂域模型的數(shù)據(jù)困境

1. 專業(yè)性與稀缺性的雙重挑戰(zhàn)

垂直領(lǐng)域大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)需要同時(shí)滿足專業(yè)深度與場(chǎng)景覆蓋的雙重要求，這在實(shí)踐中形成了天然的高門檻。以教育行業(yè)為例，數(shù)據(jù)需要實(shí)現(xiàn)學(xué)科知識(shí)圖譜與真實(shí)教學(xué)場(chǎng)景數(shù)據(jù)的深度融合，涉及教材版本適配、區(qū)域教學(xué)差異等復(fù)雜維度。滿足這些要求的數(shù)據(jù)收集和整理工作難度極大，導(dǎo)致高質(zhì)量教育領(lǐng)域數(shù)據(jù)稀缺。

2. 標(biāo)注成本攀升

垂直領(lǐng)域標(biāo)注從勞動(dòng)密集型升級(jí)為“專家密集型”。醫(yī)療CT標(biāo)注需主任醫(yī)師參與，單條成本超普通標(biāo)注20倍；金融實(shí)體關(guān)系標(biāo)注需持證分析師驗(yàn)證，確保“庫存周轉(zhuǎn)率”與“供應(yīng)鏈韌性”等專業(yè)關(guān)聯(lián)；垂域模型對(duì)數(shù)據(jù)專業(yè)性的要求，使得標(biāo)注成本占模型開發(fā)總預(yù)算的比重攀升。

3. 數(shù)據(jù)合規(guī)要求

垂域數(shù)據(jù)合規(guī)要求也極為嚴(yán)格。不同行業(yè)都有對(duì)應(yīng)的法律法規(guī)和監(jiān)管政策約束數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、使用和共享等環(huán)節(jié)。如，金融行業(yè)需依照GDPR等法規(guī)，保障客戶敏感金融信息不被泄露和濫用。從數(shù)據(jù)源頭獲取授權(quán)，到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、傳輸和使用，都必須確保合規(guī)，這無疑增加了數(shù)據(jù)處理難度。

在垂直領(lǐng)域，如何獲取、處理和使用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，成為亟待解決的問題。

二、數(shù)據(jù)堂垂域模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)堂已建成覆蓋10余個(gè)重點(diǎn)行業(yè)的“高質(zhì)量數(shù)據(jù)矩陣”，其中法律、金融數(shù)據(jù)集精度達(dá)95%以上，可助力企業(yè)減少模型開發(fā)時(shí)間，降低研發(fā)成本。

1. 金融領(lǐng)域

共構(gòu)建數(shù)千萬金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)，包含金融類法律法規(guī)、試題、行政處罰等解析數(shù)據(jù)。內(nèi)容覆蓋公告、監(jiān)管、問答、法規(guī)、招標(biāo)、輿情等15個(gè)分領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)經(jīng)過嚴(yán)格的清洗、脫敏和標(biāo)注處理，并且全程遵循金融行業(yè)數(shù)據(jù)合規(guī)要求。此外，數(shù)據(jù)定期更新并配有詳細(xì)的數(shù)據(jù)字典進(jìn)行說明，方便企業(yè)理解和使用數(shù)據(jù)。

2. 法律領(lǐng)域

包含千萬級(jí)別法律法規(guī)解析化數(shù)據(jù)、問答數(shù)據(jù)等。內(nèi)容覆蓋法律法規(guī)、司法解釋、規(guī)章制度及各級(jí)規(guī)定等。

數(shù)據(jù)均為JSON格式，涵蓋標(biāo)題、發(fā)布部門、發(fā)布日期、內(nèi)容等字段。數(shù)據(jù)堂嚴(yán)格依據(jù)法律行業(yè)的數(shù)據(jù)合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，為法律智能檢索、合同審查、法律咨詢等應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。

3. 教育領(lǐng)域

包含中英韓試題、拍照解題等數(shù)據(jù)。全面覆蓋學(xué)前教育到高等教育全階段的教學(xué)資源。

可用于大型語言模型（LLM）的訓(xùn)練以及ChatGPT等對(duì)話系統(tǒng)任務(wù)的優(yōu)化，助力教育機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教學(xué)，提升教學(xué)質(zhì)量。

4. 醫(yī)學(xué)領(lǐng)域

包含醫(yī)學(xué)專業(yè)知識(shí)文本、醫(yī)療場(chǎng)景下多輪醫(yī)患問答數(shù)據(jù)等。

標(biāo)注內(nèi)容涵蓋疾病類型、醫(yī)患信息等，標(biāo)注內(nèi)容以JSON進(jìn)行儲(chǔ)存。所有數(shù)據(jù)均嚴(yán)格遵循醫(yī)療數(shù)據(jù)合規(guī)要求，從數(shù)據(jù)采集源頭確?；颊唠[私安全。

憑借專業(yè)、優(yōu)質(zhì)、安全的訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)，數(shù)據(jù)堂已助力全球百余大模型開發(fā)項(xiàng)目突破數(shù)據(jù)瓶頸。數(shù)據(jù)堂愿與各行業(yè)企業(yè)攜手共進(jìn)，助力企業(yè)快速搭建垂域大模型，釋放AI在各行業(yè)的巨大潛能。

審核編輯 黃宇