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“科大讯飞套壳chatgpt！”“百度文心一言套皮stable diffusion！”“商汤大模型实则抄袭！”……
外界对国产大模型产生质疑已经不是一次两次了。
业内人士对这个现象的解释是，高质量的中文数据集实在紧缺，训模型时只能让采买的外文标注数据集“当外援”。训练所用的数据集撞车，就会生成相似结果，进而引发乌龙事件。
其余办法中，用现有大模型辅助生成训练数据容易数据清洗不到位，重复利用token会导致过拟合，仅训练稀疏大模型也不是长久之计。
业内渐渐形成共识：
通往AGI的道路，对数据数量和数据质量都将持续提出极高的要求。
时势所需，近2个月来，国内不少团队先后开源了中文数据集，除通用数据集外，针对编程、医疗等垂域也有专门的开源中文数据集发布。
高质量数据集虽有但少
大模型的新突破十分依赖高质量、丰富的数据集。
根据OpenAI 《Scaling Laws for Neural Language Models》提出大模型所遵循的伸缩法则（scaling law）可以看到，独立增加训练数据量，是可以让预训练模型效果变更好的。
这不是OpenAI的一家之言。
DeepMind也在Chinchilla模型论文中指出，之前的大模型多是训练不足的，还提出最优训练公式，已成为业界公认的标准。
△主流大模型，Chinchilla参数最少，但训练最充分
不过，用来训练的主流数据集以英文为主，如Common Crawl、BooksCorpus、WiKipedia、ROOT等，最流行的Common Crawl中文数据只占据4.8%。
中文数据集是什么情况？
公开数据集不是没有——这一点量子位从澜舟科技创始人兼CEO、当今NLP领域成就最高华人之一周明口中得到证实——如命名实体数据集MSRA-NER、Weibo-NER等，以及GitHub上可找到的CMRC2018、CMRC2019、ExpMRC2022等存在，但整体数量和英文数据集相比可谓九牛一毛。
并且，其中部分已经老旧，可能都不知道最新的NLP研究概念（新概念相关研究只以英文形式出现在arXiv上）。
虽然中文高质量数据集存在，但数量较少且使用起来较为繁琐，这是所有开展大型模型研究的团队不得不面对的严峻形势。此前的清华大学电子系系友论坛上，清华计算机系教授唐杰分享过，千亿模型ChatGLM-130B训练前数据准备时，就曾面临过清洗中文数据后，可用量不到2TB的情况。
解决中文世界缺乏高质量数据集迫在眉睫。
行之有效的解决方法之一，是直接用英文数据集训大模型。
在人类玩家打分的大模型匿名竞技场Chatbot Arena榜单中，GPT-3.5在非英文排行榜位居第二（第一是GPT-4）。要知道，96%的GPT-3.5训练数据都是英文，再刨去其他语种，用来训练的中文数据量少到可以用“千分之n”来计算。
国内top3高校某大模型相关团队在读博士透露，如果采用这种方法，不嫌麻烦的话，甚至可以给模型接一个翻译软件，把所有语言都转换成英语，然后把模型的输出转换为中文，再返回给用户。
然而这样喂养出的大模型始终是英文思维，当遇到成语改写、俗语理解、文章改写这类含有中文语言特色的内容，往往处理不佳，出现翻译错误或潜在文化的偏差。
还有个解决办法就是采集、清洗和标注中文语料，做新的中文高质量数据集，供给给大模型们。
开源数据集众人拾柴
察觉现况后，国内不少大模型团队决定走第二条路，着手利用私有数据库做数据集。
百度有内容生态数据，腾讯有公众号数据，知乎有问答数据，阿里有电商和物流数据。
积累的私有数据不一，就可能在特定场景和领域建立核心优势壁垒，将这些数据严格搜集、整理、筛选、清洗和标注，能保证训出模型的有效性和准确性。
而那些私有数据优势不那么明显大模型团队，开始全网爬数据（可以预见，爬虫数据量会非常大）。
华为为了打造盘古大模型，从互联网爬取了80TB文本，最后清洗为1TB的中文数据集；浪潮源1.0训练采用的中文数据集达5000GB（相比GPT3模型训练数据集为570GB）；最近发布的天河天元大模型，也是天津超算中心搜集整理全域网页数据，同时纳入各种开源训练数据和专业领域数据集等的成果。
与此同时，近2个月来，中文数据集出现众人拾柴火焰高的现象——
许多团队陆续发布开源中文数据集，弥补当前中文开源数据集的不足或失衡。
其中部分整理如下：
- CodeGPT：由GPT和GPT生成的与代码相关的对话数据集；背后机构为复旦大学。
- CBook-150k：中文语料图书集合，包含15万本中文图书的下载和抽取方法，涵盖人文、教育、科技、军事、政治等众多领域；背后机构为复旦大学。
- RefGPT：为了避免人工标注的昂贵成本，提出一种自动生成事实型对话的方法，并公开我们的部分数据，包含5万条中文多轮对话；背后是来自上海交大、香港理工大学等机构的NLP从业者。
- COIG：全称“中国通用开放指令数据集”，是更大、更多样化的指令调优语料库，并由人工验证确保了它的质量；背后的联合机构包括北京人工智能研究院、谢菲尔德大学、密歇根大学、达特茅斯学院、浙江大学、北京航空航天大学、卡内基梅隆大学。
- Awesome Chinese Legal Resources：中国法律数据资源，由上海交大收集和整理。
- Huatuo：通过医学知识图谱和GPT3.5 API构建的中文医学指令数据集，在此基础上对LLaMA进行了指令微调，提高了LLaMA在医疗领域的问答效果；项目开源方是哈工大。
- Baize：使用少量“种子问题”，让 ChatGPT 自己跟自己聊天，并自动收集成高质量多轮对话数据集；加州大学圣迭戈分校（UCSD）与中山大学、MSRA合作团队把使用此法收集的数据集开源。
当更多的中文数据集被开源到聚光灯下，行业的态度是欢迎与欣喜。如智谱AI创始人兼CEO张鹏表达出的态度：
中文高质量数据只是被藏在深闺而已，现在大家都意识到这个问题了，自然也会有相应的解决方案，比如数据开源。
总之是在向好的方向发展，不是吗？
值得注意的是，除了预训练数据，目前阶段人类反馈数据同样不可或缺。
现成的例子摆在眼前：
与GPT-3相比，ChatGPT叠加的重要buff就是利用RLHF（人类反馈强化学习），生成用于fine-tuing的高质量标记数据，使得大模型向与人类意图对齐的方向发展。
提供人类反馈最直接的办法，就是告诉AI助手“你的回答不对”，或者直接在AI助手生成的回复旁边点赞或踩一踩。
先用起来就能先收集一波用户反馈，让雪球滚起来，这就是为什么大家都抢着发布大模型的原因之一。
现在，国内的类ChatGPT产品，从百度文心一言、复旦MOSS到智谱ChatGLM，都提供了进行反馈的选项。
但由于在大部分体验用户眼中，这些大模型产品最主要的还是“玩具”属性。
当遇到错误或不满意的回答，会选择直接关掉对话界面，并不利于背后大模型对人类反馈的搜集。
