《2024语料风云榜及优秀案例报告》解读

语料数据在人工智能系统的开发和运作中起着核心作用，尤其是在自然语言处理和机器学习领域。这些数据不仅为模型提供了必要的训练材料，使其能够通过识别和学习数据中的模式和关联来进行预测和分类，还用于模型的评估和验证，确保模型能够在实际环境中表现良好。更重要的是，丰富多样的语料数据集可以极大地提高模型的泛化能力，使其能够应对各种未见过的情形和数据。此外，随着技术的进步和新需求的出现，持续更新的语料库支持了新应用的开发和现有模型的改进，从而推动了整个领域的创新和发展。因此，高质量的语料数据不仅对模型训练至关重要，也是确保人工智能系统能够有效、准确并可靠地运行的关键。

本报告梳理了语料基础概念与发展概况，展示了“2024语料风云榜”，并介绍了相关优秀企业案例，以期为广大从业者和各方人士提供有益帮助，促进语料从收集到应用的大发展。

l2024语料风云榜·中国

l2024语料风云榜·海外

l语料是发展人工智能的基础要素

数据的角色尤为关键，它可以被视为是人工智能系统能力的“天花板”。数据的质和量直接决定了模型能够达到的性能极限。优质的数据不仅需要具备足够的量，更需要具备多样性、代表性及少量的噪声，这些特点能够确保模型具备良好的泛化能力，即在未见过的数据上也能表现出良好的预测或决策能力。

l语料数据的定义概念

语料数据指用于开发和训练人工智能系统的文本或语音数据。然而，在广义的人工智能和自然语言处理领域，图片以及其他形式的数据（如视频等）也可以被视为一种语料。

高质量的语料是构建大模型的核心能力，高质量语料在提升模型能力方面具有关键作用，它能够准确模拟真实世界，使模型的预测更贴近实际数据分布，借助优化算法减少训练中的损失函数，从而提高模型的精确性和稳定性。另外，由于高质量数据包含丰富且可靠的信息，经过清洗后能消除噪音和错误，增强了训练过程的稳定性。此外，高质量语料数据的多样性有助于降低人工智能模型对特定数据集的依赖性，增强其鲁棒性和泛化能力，减少偏差和错误。因此，一个高质量的语料需要具备多样性、准确性、大规模、干净和一致性等特征。

l大模型开发过程语料数据需求

在大型人工智能模型的开发过程中，语料数据贯穿始终，是推动模型从概念到实际应用的核心要素。在前期设计阶段，语料帮助开发者明确目标和方向；在训练阶段，大量标注的语料数据是模型学习的基石；在评测阶段，代表性的测试集确保模型的实用性和可靠性；最后在迭代阶段，数据用于细化和优化模型，应对现实世界的复杂需求。因此，高质量和大量的语料数据不仅支持模型的开发，更是确保其成功部署和长期有效性的关键。

l语料数据需要进行转化为结构化数据并参与数据资产市场化

通常语料数据以非结构化的形式进行存储，而利用至训练等开发流程需要基础数据服务商进行转化，将语料数据转化为结构化数据。

语料数据已成为人工智能开发企业供需价值创造与交换的市场化因素关键，语料数据资源权属清晰之后即为数据资产，通过建立一系列基础设施和政策措施促进数据要素供给方和需求方开展更多价值创造和交换也就是语料数据的要素市场化。

l高质量语料在训练AI方面具备独特优势，但数量正在枯竭

l中外语料数据发展呈现差异，中国已跨入“数据要素”时代

中外语料发展模式趋向差异化，欧美在数据要素市场方面通过完善的法律法规、强大的基础设施建设、多方参与的生态圈构建、人才培养、可信流通环境的建立及国际合作，推动数据市场的发展和规范，但缺失数据确权、评估、分配等机制，导致虽然认可语料数据的“资产属性”，但无法进行会计上的处理。

我国在2020年提出了“数据要素”这一概念，这是在认可数据是资产的前提下，进一步把数据提高到了生产要素的高度，成为继劳动力、土地、资本、和科技之后的第五种生产要素，实现“数据资产入表”，也真正实现了数据交易市场化的前期铺垫工作。

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亿欧 分析师 刘旻昊

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