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簡單來說，收集、策劃和清洗數(shù)據(jù)集是模型生產中最大的挑戰(zhàn)。

大模型創(chuàng)業(yè)潮中，大多數(shù)企業(yè)在模型生產中花時間最多、花金錢最多、花精力最多，遇到困難最多的，是整理數(shù)據(jù)，做數(shù)據(jù)的特征工程、特征轉化。

（圖注：據(jù) AI Infrastructure Alliance 在 2022 年的年度調查顯示，收集、策劃和清洗數(shù)據(jù)集是模型生產中最大的挑戰(zhàn)。）

如今數(shù)據(jù)領域風頭最盛的 Scale AI 創(chuàng)立于 2016 年，最初主要為無人車提供數(shù)據(jù)標注服務，后來逐漸積累了包括電商、短視頻甚至政府機構的客戶。過程中，它積累了 1000 人的科技管理團隊，幾十萬來自全球的長期外包人員和嚴格的驗收體系。這些積累使得它在大模型時代快速轉身，為企業(yè)提供 RLHF 的微調業(yè)務。目前，硅谷頂尖的 AI 公司，包括 OpenAI，Cohere，Inflection AI 都是它的客戶。