在全球人工智能竞争的大格局下，大模型已成为各国争夺的战略制高点。随着大模型在经济、军事、政务、科学等诸多关键领域的广泛应用，其发展水平直接关系到国家的核心竞争力。高质量数据集作为人工智能发展的基础，能够为模型训练提供丰富、准确且具有代表性的数据资源，数据质量已成为决定大模型性能的核心变量，直接决定人工智能“智商”。当前，训练一个领先的大模型，需要数百万甚至数千万条标注数据。从GPT-4的13万亿tokens高质量数据（中文汉字通常每个对应1-2个Tokens），到Qwen2.5-Max的20万亿tokens训练规模，国际巨头正以数据优势构筑技术壁垒。谷歌、Meta、OpenAI等国际科技巨头，凭借在高质量数据集方面的长期积累和持续投入，在人工智能领域占据了领先地位。我国也将高质量数据集作为国家重大战略，加快高质量数据集建设，是落实“人工智能+”战略的关键举措。

人工智能每次阶段性的进步，数据都扮演着重要角色，尤其在大模型时代，海量、高质量、多模态的数据集，成为拉开模型能力差距的关键要素。随着大模型技术应用的快速发展，人工智能正在从“以模型为中心”转向“以数据为中心”。人工智能模型训练和应用主要包括模型预训练、微调和推理三个阶段，无论是在预训练阶段构建人工智能大模型的通用语言理解能力，在微调阶段优化特定任务表现，还是在推理阶段提高模型的输出准确性和稳定性，高质量数据集都发挥着至关重要的作用。它不仅决定了模型的性能上限，更直接影响着人工智能技术在实际场景中的落地效果和可信度。大模型参数规模指数级增长与多模态能力的拓展，促使数据需求从量级积累转向质量提升。当前大模型逐渐向推理和多模态大模型演进，要求很强的推理能力和通用泛化能力，要求的数据集具有高技术含量、高知识密度、高价值应用的“三高”特征，成为当前高质量数据集建设的核心特征。

信息来源：数字岳西