“ 大模型的本质，是一种能够处理特定类型任务的数学模型”
现在大模型可以说是人工智能的代表，但目前的大模型还只是一种基于数学逼近算法的概率统计模型。
因此，其需要大量的训练数据来让模型学习，找到其中的规律，然后就有了大模型。因此，也间接说明了训练数据的重要性。
那么应该怎么收集训练数据呢？
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收集训练数据的渠道
马云说：“二十一世纪是大数据时代，数据是一家企业最重要的生产资料”。
而在人工智能时代来临的时候，数据果然成了重要的生成资料。大模型的训练成了实现人工智能的主要途径，而数据的收集也成了重中之重。
其实，说到底数据的来源无非有两种，第一种是自己的数据，第二种是别人的数据。
但对很多企业来说，自身的数据还不足以维持大模型的训练；因此数据的收集主要集中在别人的数据上。
而别人的数据又分为几种情况，第一种是人家的企业内部数据；第二种是网络上公开的数据。
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因此根据以上情况，收集数据的渠道无非以下几种：
第一种在自己企业内部收集数据，比如多年来的企业经营的数据等。
第二种是收集网络上公开的数据，但网络上公开的数据有的可以收集有的还是需要别人的同意才行。
比如，弱智吧的数据，抖音，公众号，小红书等的内容数据；这些数据虽然网上都可以看得到，但你不能直接使用。
第三种是收集人家企业内部的数据，比如某某公司的运营数据等。
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数据的收集方式
在前面说了数据的重要性，以及数据的收集渠道，这里讲一下收集数据的方式。
为什么要讲这个？
是因为不同的数据有不同的收集方式，如果使用错误的方法很可能造成违规操作，给企业带来损失，严重的甚至会去吃皇粮。
第一种数据收集渠道，最简单，成本最低，风险也最低。
因为所有的东西都是自己的，然后自己想怎么用就怎么用，只要别做违法的事情，那么就可以合理的利用。
第二种收集别人的数据，就需要注意了。一些公网上的公开数据，企业可以通过爬虫去获取，这个合理合法。
但如果你用爬虫爬取其它企业的内部数据，或者导致人家的系统瘫痪，那么就是爬虫写的好，皇粮少不了。
还有一种就是购买别人的数据，但购买别人的数据也不是可以随便买。比如，企业的一些经营数据可以买，但如果涉及到用户信息和隐私，那么不论是买数据的还是卖数据的，都会去喝茶。
最后人工智能时代，机器学习的技术很重要，但数据处理的技术也同样重要。没有数据，再强大的机器学习模型也没有用武之地。
因此，人工智能时代，参与的不一定是懂得机器学习的，也需要懂得大数据处理技术，和前后端开发技术。因此，技术的根本价值在于使用，技术很重要，但技术的应用更重要。
这就类似于，美国的人工智能技术强，中国的人工智能应用强。
