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随着大模型的蓬勃发展，数据标注需求呈现海量增长。从2018年GPT-1的4.6GB训练数据，到2025年Qwen2.5Max超过20万亿tokens的数据量，大模型对数据规模和质量的追求近乎苛刻。
大模型对数据标注提出了更高要求：在预训练阶段需要海量弱标注数据的清洗与去噪；在监督微调阶段要求高质量指令数据的精准标注；在强化学习阶段依赖人类偏好反馈标注。这些变化推动数据标注从劳动密集型向知识密集型转变。
值得一提的是，报告特别指出DeepSeek等先进模型开启了数据标注新范式，通过自动生成高质量数据集、数据蒸馏+人类协同技术等方式，显著提升了数据标注的效率和质量。
信息来源：制造前沿
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