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大模型落地挑战:数据获取、质量评估等难题待解,OceanBase怎么看?

2025-05-17来源:华尔街见闻编辑:瑞雪

在近期举办的OceanBase第三届开发者大会上,蚂蚁集团的首席技术官何征宇分享了他对于大数据与大模型关系的独到见解。他指出,尽管当今大模型的崛起离不开海量互联网数据的支撑,但数据问题也正是导致大模型出现幻觉现象的根源。

何征宇强调,数据在塑造大模型能力方面起着决定性的作用,但当前数据领域面临着四大显著的挑战。首要问题是数据获取成本的显著增加,这在一定程度上制约了大模型的发展。其次,严谨的行业数据不仅稀缺,而且流动困难,这无疑加大了数据获取的难度。

多模态数据的处理也是当前面临的一大挑战。随着数据形态的多样化,传统的数据处理方法已经难以满足需求,更强的处理能力成为迫切需求。最后,数据质量评估的困难性也是不容忽视的问题。如何确保数据的准确性和可靠性,是当前大数据领域亟待解决的问题之一。

何征宇的分享引起了与会者的广泛共鸣。许多开发者表示,他们在实际工作中也经常遇到数据问题,这不仅影响了大模型的性能,也增加了开发的难度和成本。因此,如何克服数据领域的挑战,成为当前大数据与大模型领域亟待解决的问题。

值得注意的是,尽管面临着诸多挑战,但大数据与大模型的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,大数据与大模型将在更多领域发挥重要作用。同时,我们也期待更多创新的技术和方法出现,以克服当前面临的挑战,推动大数据与大模型领域的持续发展。

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