星尘COSMO大模型数据金字塔解决方案

让数据解锁AI2.0的无限可能！

数据体系的搭建是模型训练的基础，数据集的质量直接影响模型的性能。一个完整的、结构化的、多元化的、包罗万象的数据体系可以提供丰富且多样的信息，决定模型的上限。我们的目标是用数据赋予AI理解世界的能力，让AI拥有人类般的思维和逻辑，塑造其价值观，使其明辨善恶，同时保证其输出内容健康、无害，最终通往AGI。星尘COSMO大模型数据金字塔解决方案，致力于解决中文语料数据短缺的痛点，以四层金字塔式数据结构，为您搭建起一站式数据解决方案，全方位提升模型性能。

全流程一站式多场景数据解决方案

凭借前瞻性的布局和领先的技术实力，星尘数据精心设计了四层数据结构，以满足不同场景的需求，为您提供一站式数据策略和数据服务解决方案，让您的大语言模型搭建更快、更强。

3层: 企业私有化部署数据

面向各行各业的企业和单位，提供可进行私有化部署的私域数据集搭建服务，以满足定制化需求和内部知识库的构建。

2层: 专有能力数据

针对特定领域和应用场景，我们提供了丰富的专有能力数据集。如：思维链、插件调用能力、社会主义价值观对齐、行业专业词汇等，这些专有能力数据集将帮助模型实现更精准的定位和更高效的性能表现。

1层: 通用能力数据

为大模型微调提供高质量的数据，包括SFT、RLHF数据集以及涵盖语文、数学、化学、多轮对话等领域的难例数据，弥补公开数据的不足。

0层: 公共数据

作为大模型预训练的基础，提供大量经过清洗和加工的公共数据集，打造大模型的知识体系和世界观。

数据集列表

COSMO包含了大语言模型训练所需的多样数据，可用于模型训练的各个阶段。

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难点与挑战

探索大语言模型数据处理、模型训练和应用中的挑战，提供解决方案与最佳实践。

01获取数据难

02标注数据难

03质量保证难

04模型迭代难

1、获取数据难

数据是大模型训练的基础，但获取大模型训练所需的预训练、SFT、 RLHF 、CoT、多轮对话等数据集是一项挑战。尤其对于某些特定的领域和主题，相关数据可能非常稀缺，获取成本极高，训练的模型效果不能保证。此外，数据的获取还涉及到许多法律和伦理问题，如用户隐私保护和数据所有权等。

2、标注数据难

大模型数据标注不同于过往的 AI 数据标注，数据量大，原始数据来源广、子任务多。不仅需要更加专业的标注团队来进行任务类型的设计、规范；还需要本科以上的、具备专业语言理解能力和写作能力的标注人员对数据进行标注、编写；更需要专业的 NLP 专家对中文语境的难例、特例进行细节和质量的把控，能够有效反馈模型训练。

1、获取数据难

2、标注数据难