大模型的发展正迅猛地推动着人工智能领域的进步，然而，这一发展的势头也面临着一个亟需解决的问题——高质量的训练数据，或者说“教材”。最近，OpenAI与多家出版商进行了文章授权协议的洽谈，以获取训练其人工智能模型的内容。这一举措凸显了在大模型训练中，获得优质语料的挑战，而这一问题已经成为全球范围内的共性难题。
据相关报告显示，全球80%以上的大模型发布数量来自中国和美国。然而，尽管这两个国家在模型发布方面占据主导地位，却面临着一个普遍的困扰——高质量语料的短缺。一方面，模型的数量增长迅速，但另一方面，语料的质量却成为制约其发展的瓶颈。这尤其在中文语料方面更为严峻，中文语料占全球通用数据训练集的比例仅为1.3%。因此，如何解决这一语料问题，成为人工智能领域中亟需面对和解决的难题。
高质量语料应具备七大特征，包括多样性、大规模、合法性、真实性、连贯性、无偏见和无害。这些特征保证了模型在学习过程中能够获取真实、全面且不带有偏见的知识。专业人士一致认为，要解决语料问题，不仅需要增加数量，更需要提高质量。而在提高质量的同时，考虑改善数据交换机制也是至关重要的。
为了应对这一问题，业界已经采取了一系列措施。其中之一是成立了开放算料联盟和大模型语料数据联盟，旨在协调数据标准制定，并推动数据交换机制的建设。这种联盟的形成是为了让不同的组织和机构能够共同努力，分享高质量的语料，促进人工智能技术的良性发展。
除了组建联盟外，技术手段和数据清洗等方法也被认为是解决语料短缺问题的有效途径。通过先进的技术手段，可以更好地处理和利用有限的语料资源。然而，这需要高门槛的技术支持，要求研究人员在技术和算法方面取得更大突破。
在这一背景下，大模型的发展亟需更多高质量的“教材”相伴。这不仅是为了确保模型能够更好地理解和处理各种语境，更是为了避免模型在学习过程中受到低质量、偏见或有害信息的干扰。只有通过持续提供高质量的语料，人工智能模型才能够真正实现智能的进化。
解决大模型训练语料的短缺问题需要全球范围内的协同努力。各国、各组织和各行业应当加强合作，共同致力于推动语料资源的开放和共享，为人工智能的未来发展奠定坚实的基础。只有在这样的共同努力下，我们才能迎来人工智能领域更为广阔的前景，让大模型真正成为推动社会进步的强大引擎。
