隨著通用大模型競爭格局初步成型，金融、法律、教育等垂直領域的智能化轉型正成為新的增長引擎。相比通用大模型，垂域大模型聚焦特定領域，能高效處理特定領域內的各種細節(jié)問題。

然而，高質量專業(yè)領域數據的稀缺，正在成為制約垂域大模型落地的最大瓶頸。

一、垂域模型的數據困境

1. 專業(yè)性與稀缺性的雙重挑戰(zhàn)

垂直領域大模型的訓練數據需要同時滿足專業(yè)深度與場景覆蓋的雙重要求，這在實踐中形成了天然的高門檻。以教育行業(yè)為例，數據需要實現學科知識圖譜與真實教學場景數據的深度融合，涉及教材版本適配、區(qū)域教學差異等復雜維度。滿足這些要求的數據收集和整理工作難度極大，導致高質量教育領域數據稀缺。

2. 標注成本攀升

垂直領域標注從勞動密集型升級為“專家密集型”。醫(yī)療CT標注需主任醫(yī)師參與，單條成本超普通標注20倍；金融實體關系標注需持證分析師驗證，確?！皫齑嬷苻D率”與“供應鏈韌性”等專業(yè)關聯；垂域模型對數據專業(yè)性的要求，使得標注成本占模型開發(fā)總預算的比重攀升。

3. 數據合規(guī)要求

垂域數據合規(guī)要求也極為嚴格。不同行業(yè)都有對應的法律法規(guī)和監(jiān)管政策約束數據的收集、存儲、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。從數據源頭獲取授權，到數據存儲、傳輸和使用，都必須確保合規(guī)，這無疑增加了數據處理難度。

在垂直領域，如何獲取、處理和使用高質量的數據，成為亟待解決的問題。

二、數據堂垂域模型訓練數據集

數據堂已建成覆蓋10余個重點行業(yè)的“高質量數據矩陣”，其中法律、金融數據集精度達95%以上，可助力企業(yè)減少模型開發(fā)時間，降低研發(fā)成本。

1. 金融領域

共構建數千萬金融領域數據，包含金融類法律法規(guī)、試題、行政處罰等解析數據。內容覆蓋公告、監(jiān)管、問答、法規(guī)、招標、輿情等15個分領域。

數據經過嚴格的清洗、脫敏和標注處理，并且全程遵循金融行業(yè)數據合規(guī)要求。此外，數據定期更新并配有詳細的數據字典進行說明，方便企業(yè)理解和使用數據。

2. 法律領域

包含千萬級別法律法規(guī)解析化數據、問答數據等。內容覆蓋法律法規(guī)、司法解釋、規(guī)章制度及各級規(guī)定等。

數據均為JSON格式，涵蓋標題、發(fā)布部門、發(fā)布日期、內容等字段。數據堂嚴格依據法律行業(yè)的數據合規(guī)標準，為法律智能檢索、合同審查、法律咨詢等應用提供堅實的數據支撐。

3. 教育領域

包含中英韓試題、拍照解題等數據。全面覆蓋學前教育到高等教育全階段的教學資源。

可用于大型語言模型（LLM）的訓練以及ChatGPT等對話系統任務的優(yōu)化，助力教育機構實現個性化教學，提升教學質量。

4. 醫(yī)學領域

包含醫(yī)學專業(yè)知識文本、醫(yī)療場景下多輪醫(yī)患問答數據等。

標注內容涵蓋疾病類型、醫(yī)患信息等，標注內容以JSON進行儲存。所有數據均嚴格遵循醫(yī)療數據合規(guī)要求，從數據采集源頭確?；颊唠[私安全。

憑借專業(yè)、優(yōu)質、安全的訓練數據服務，數據堂已助力全球百余大模型開發(fā)項目突破數據瓶頸。數據堂愿與各行業(yè)企業(yè)攜手共進，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