AI大模型的数据基础

目录

1.大模型对多源异构数据的渴求

2.大模型数据处理流程

3.行业实践:GPT背后的数据体系

 

 

 

一、大模型对多源异构数据的渴求

 

 

大模型如GPT-3、PaLM、OPT等,其超大规模参数(百亿到万亿量级)需要海量数据支撑。单一数据源难以满足如此规模的数据需求,必须开辟多元数据源。而异构数据源的融合利用,对数据工程提出更高要求。让我们深入几类主要数据源的采集技术细节。

 

 

 

1. 爬虫技术:数据采集

 

 

对于文本大模型而言,网络文本语料可谓取之不尽。以GPT-3模型为例,仅Common Crawl一项就采集了4年,近800GB的原始网页数据。网络爬虫技术是采集如此规模语料的主力军。主流的爬虫系统可分为以下几类:

 

 

1）通用爬虫:如Scrapy、Heritrix等,采用广度优先策略,从若干Seed URL出发,递归爬取后继链接,直至达到停止条件。

 

通用爬虫的优势在于覆盖广,适合爬取海量页面组成通用语料库。但因缺乏领域针对性,难以保证信噪比。为了从爬取过程中动态调整策略,出现了一些智能化爬虫:

 

Reinforcement Crawler:将下载过程建模为强化学习,Agent通过Trial-and-Error不断优化策略,以获取高质量页面。

 

Learning Crawler:通过文本分类、聚类等模型自动甄别页面质量。微软曾提出ACHE等学习型爬虫框架。

 

此外,为了对抗反爬,通用爬虫往往需要庞大的IP代理池轮换请求,并处理好频控、Cookie等问题。对于登录页面,还需要自动化登陆流程。这也进一步提高了工程难度。

 

 

 

2）垂直爬虫:针对特定网站定制的爬虫,如新浪微博爬虫、抖音爬虫等。其特点是利用Xpath、CSS选择器等方式,精准提取页面关键信息。如判别一个微博账号是否为僵尸粉,可提取其粉丝数、互动数等特征。

 

 

垂直爬虫的价值在于,充分利用了页面结构信息,数据准度更高。同时还可根据业务逻辑设置参数,如只爬取财经新闻,营销类微博等。另外,很多反爬技术如字体反爬、JS加密都针对通用爬虫,垂直爬虫可通过定制规避。但其缺点也很明显:适用范围窄,通用性差。每个网站要单独定制,开发成本高。如果网站频繁改版,规则还需跟着升级。这限制了其批量生产的能力。

 

 

3）动态爬虫:传统爬虫直接请求URL,返回HTML,只能获取静态页面。但当今很多网站采用AJAX、Vue等前后端分离技术,页面通过JS动态加载,给爬虫带来不小挑战。

 

为了爬取动态网页,出现了一系列动态渲染爬虫。典型方案有:

 

i 无头浏览器:Headless Chrome/Firefox等,在无UI的环境下模拟真实浏览器行为。可执行JS获取动态内容。

 

ii WebDriver:Selenium等自动化测试框架,通过编程控制原生浏览器。如PhantomJS、Pyppeteer等。

 

iii  HTTP拦截:Charles、Fiddler等抓包工具,拦截XHR请求,直接获取Ajax数据。

 

 

 

动态爬虫在众多场景下不可或缺,如电商比价、舆情监测都离不开其支持。动态爬虫的缺点是:启动浏览器内核开销大,性能远不及静态爬虫;被反爬风险也更大。

 

 

另外,为了提高爬虫的鲁棒性,往往需要引入代理调度中间件如Crawlera,处理好流量控制、故障转移、任务调度等。主流的分布式爬虫框架包括:Frontera、Scrapy-Redis、DistributedCrawler等。

 

 

需要强调的是,爬虫作为公网数据获取的主要手段,必须严格遵守Robots协议,合法合规地开展数据采集。对版权数据更应谨慎对待,必要时需要获得站长授权。总的来说,开发一套高质高效且合规的爬虫系统绝非易事,需要综合软硬件、法务等多方面考量。

 

 

 

2. 语音视频大数据的采集与挖掘

 

随着多模态大模型的崛起,语音、视频数据的重要性愈发凸显。如微软的Tango、Meta的CAIRa等大模型,都需要大量带文本标注的语音视频数据。让我们看看这一领域的主流数据采集方案:

 

 

1)  视频网站批量下载:YouTube、BiliBili等视频网站拥有海量UGC视频,是语音视频数据的重要来源。批量下载工具主要分两类:

 

i 站点视频下载器:You-Get、Youtube-dl等,支持数百个主流站点。缺点是不能批量下载,也不能定制视频清晰度等参数。

 

ii 站点视频爬虫:利用爬虫框架如Scrapy,批量获取视频链接,结合ffmpeg等下载。可完全定制下载策略。一般采用站点视频爬虫方式,获取元数据如标题、简介构成配套的文本语料。下载后的视频还需经过内容审核,滤除低质、违规视频。这需要借助于视频内容理解、NSFW检测等AI技术。

 

 

2) 音视频众包:与文本类似,带标注的语音数据也离不开众包。但相比文本,语音标注的成本更高,专业性更强。需要标注人员同时具备语言和领域知识,才能准确转写专业词汇缩写等。

 

 

另一方面,语音数据的隐私性更强。众包过程必须对原始数据进行脱敏,去除涉及隐私的片段。同时要对标注人员的背景进行审查,签署保密协议。一些敏感领域的语音数据如军事、医疗,必须在内部完成标注,不能对外众包。

 

 

Mozilla的Common Voice就是一个优秀的语音数据开源项目。通过志愿者在线录制并验证,目前已收集了100+语种,数千小时的语音数据。阿里、搜狗等国内企业也通过用户手机App、输入法等工具,积累了大规模中文语音数据集。

 

 

一提到语音数据采集,ASR(语音识别)是绕不开的话题。近年来,ASR技术快速发展,为语音文本数据的自动化生产提供了可能。如利用Kaldi、Wav2Letter等开源工具包,可对语音数据进行自动转写,大幅降低人工转写成本。当然,ASR转写仍难以完全替代人工,尤其是方言、口音较重的语音。一种常见做法是,先由ASR粗略转写,再由人工校对修订。阿里等企业在其语音助手中大量采用这一方案。

 

 

除了语音转写,语音数据的降噪、分割也是重要的预处理环节。工业级的语音处理流水线需要包括:

 

i  静音检测:Webrtc的VAD、TensorFlowVAD等,滤除无效静音片段。

 

ii 回声消除:Speex、WebRTC等,去除线路回声干扰。

 

iii 语音降噪:Audacity、Sox等,去除背景噪音。

 

iv 说话人分离:Conv-TasNet、DPRNN等,将多人语音分离为独立音轨。

 

 

 

视频数据的采集要复杂得多。原因有二:一是视频数据规模更大,采集成本高。二是视频语义信息更丰富,需要更复杂的处理。主要的视频数据采集方法包括:

 

i 专业采集:搭建视频采集棚,由专业人员拍摄制作。数据质量有保障,但成本很高。一些自动驾驶公司采用此方案采集路测视频。

 

ii 众包采集:利用视频众包平台,如AWS的Mechanical Turk,发布拍摄任务。质量略逊于专业采集,但成本更低,更适合通用数据采集。

 

iii 监控视频采集:从已有监控系统提取视频数据。如商汤科技从社区监控采集人流、车流数据。这种方式成本最低,但对数据隐私和版权要格外小心。

 

 

 

采集到的原始视频需经过一系列预处理,才能输入到视觉算法中。主要的视频预处理技术包括:关键帧提取:

 

i 提取关键帧,滤除冗余帧。如PySceneDetect、Frame-Extractor等。

 

ii 目标检测:检测并定位视频中的目标物体。如YOLOv5、EfficientDet等。

 

iii 目标跟踪:在不同帧间标识同一目标物体。如DeepSORT、FairMOT等。

 

iv 动作识别:识别视频中的人物动作。如TSN、X3D等。经过这些处理,原始视频被结构化为一系列带标注的图像和物体轨迹,为下游任务如视频分类、问答奠定了基础。可以说,高效采集语音视频数据离不开AI本身。数据采集和模型训练相互促进,形成正向循环,这是多模态AI发展的内在逻辑。

 

 

 

3. 知识图谱:结构化知识库

 

 

知识图谱是以RDF三元组形式,系统描述概念、实体及其关系的语义网络。知识图谱是认知智能的重要基础,如智能问答、推荐系统等都依赖其支持。知识图谱构建的第一步,是海量网页文本中提取实体和关系,形成初步的实体关系图。这一过程也称为知识抽取,技术路线主要有:

 

 

1) 基于模板的知识抽取:

 

i 手工模板:专家定义一系列模板,如"A是B的C"等。该方法构建成本高,覆盖面窄,仅适用于特定领域。

 

ii 自动模板:利用Snowball、DIPRE等算法自动生成模板。先由少数种子实例出发,迭代学习新模板和新实例。

 

 

2) 基于深度学习的知识抽取:

 

i  命名实体识别:利用BiLSTM-CRF、BERT等模型识别句中的命名实体,如人名、地名等。

 

ii 关系分类:判断两个实体间是否存在预定义的关系类型。常用CNN、BERT等方法。

 

iii 属性抽取:从文本中抽取实体的属性值,如时间、数量等。

 

 

 

工业界知识抽取常采用基于深度学习的方法,再结合规则进行校验补充。如阿里知识图谱从百科、电商等网页中抽取了数亿实体,定义了数百种关系、数千种属性类型。

 

抽取得到的原始知识还很粗糙,需要一系列优化过程,包括:

 

i 指代消解:将代词、同义词等映射到规范实体。

 

ii 实体统一:发现不同来源的重复实体,消除冗余。

 

iii 知识融合:发现不同模板抽取的重复关系,选取置信度高的关系。

 

iv 知识推理:利用规则学习算法,挖掘隐含关系。

 

 

此外,还需将知识图谱与本体进行映射,赋予知识更明确的语义。本体构建一般采用人工方法,由领域专家定义核心概念、关系。对于通用领域,也可复用WordNet、Cyc等现有本体资源。

 

 

传统知识图谱以结构化为主,但近年来出现了众多图谱预训练语言模型如ERNIE、CoLAKE等。它们采用类似Word2Vec的方式,通过知识图谱中的随机游走序列,学习节点和关系的语义嵌入表示。这种做法融合了知识图谱的结构信息和文本语料的语义信息,为知识表示开辟了新的方向。

 

 

知识图谱数据的采集与应用密不可分。如智能音箱领域,需要采集语音-文本-意图-动作-反馈等多环节数据,并形成知识闭环。这对数据治理提出了更高要求。需要打通数据采集、存储、计算、应用的全链路,实现数据的自动化、智能化管理。

 

 

4. 行为数据采集

 

 

行为数据指用户在使用产品过程中产生的数字足迹,包括浏览、点击、评论等用户事件。相比其他数据源,行为数据最能反映用户的真实意图和偏好,对个性化服务至关重要。以推荐系统为例,其核心是根据用户历史行为预测用户对新物品的兴趣。用户行为数据可分为以下几类:

 

 

1)  用户属性数据:人口统计属性如年龄、性别、地域等,以及兴趣偏好标签。一般由用户在注册、填写问卷时显式提供。

 

 

2) 用户交互数据:用户与物品的直接交互,如浏览、收藏、购买商品,观看、点赞视频等。交互数据直接反映了用户对物品的兴趣,是推荐系统的核心数据源。

 

 

3) 用户社交数据:用户在社交网络中的关系链数据,如好友、关注、提及等。基于同质性原理,近朱者赤,用户的社交网络能揭示其兴趣和影响力。

 

 

4) 用户反馈数据:用户对推荐物品的显式反馈,如评分、点赞、评论等。反馈数据相比交互数据更稀疏,但对提升推荐质量很重要。

 

 

5) 场景数据:如时间、地点、设备等用户当前的环境因素。场景因素会影响用户的即时需求,是上下文相关推荐的关键。

 

 

用户行为数据采集的主要途径包括:

 

 

1)   服务器日志:用户与应用服务器的每次交互,都会在服务端日志中留下记录。日志采集工具如Flume、Logstash等能实时收集海量日志,并存入HDFS等分布式存储。

 

 

2) 客户端埋点:在客户端预置采集代码,触发特定事件时上报数据。相比服务端日志,客户端埋点更灵活,数据粒度更细。典型的埋点SDK有GrowingIO、Sensors等。

 

 

3) 应用内Tracker:应用内置的行为跟踪器,如Android的Tracker、iOS的AppTrackingTransparency等。相比埋点,Tracker的接入更简单,但定制化程度较低。

 

 

4) 可视化埋点:通过类似Selenium的自动化工具,记录用户在应用页面的操作轨迹。相比代码埋点,可视化埋点的实施成本更低,非常适合中小企业。

 

 

值得注意的是,不同采集渠道的行为数据在格式和语义上往往不一致,需要通过数据集成进行统一。ETL工具如DataX、Kettle,以及大数据平台Hive、Spark SQL等是常用的数据集成方案。集成后的行为数据在进入推荐流程前,还需经过一系列数据预处理,如:

 

 

i 数据清洗:剔除非法数据,如机器刷单产生的异常点击。可基于统计规则,或异常检测算法。

 

ii 会话重构:将原子事件按照时序关联为会话,挖掘用户的主导目的。

 

iii 序列建模:对会话序列提取高阶统计特征,如购买高峰时段,品类偏好等。

 

 

如此经过采集、集成、处理的行为数据才能为算法建模所用。从原始数据到可用特征,往往要经过数十个环节的数据开发。阿里等大厂为此构建了灵活的大数据开发平台如Databricks,提供从数据接入、存储,到计算、应用的一站式解决方案。另一个值得关注的趋势是,利用在线学习、强化学习等技术,构建实时闭环的行为数据采集和应用。典型如广告系统,利用实时竞价获得用户反馈,动态调整出价策略。强化学习算法DQN、LinUCB等在此发挥了重要作用。阿里的智能调度平台Sigma,腾讯的广告投放引擎Vega都大量采用此类技术。

 

 

可以预见,随着用户互动方式的日益多样,对行为数据的采集分析能力,将成为企业数字化转型的核心竞争力。这不仅需要前沿的AI算法,更离不开端到端的数据智能架构。唯有打通全流程、全域数据,才能洞察用户需求,驱动业务增长。这是以用户为核心的数字化时代的必然要求。

 

 

二、大模型数据处理流程

 

 

了解了大模型对海量异构数据的渴求,让我们再来看看工业界是如何驾驭这些数据的。以下是一个典型的大规模机器学习数据开发流程:

 

 

1. 数据接入层

 

原始数据散落在业务库、日志、爬虫数据等各个系统,需要通过数据接入统一集成到大数据平台。数据接入的关键是如何平衡数据时效性和成本。对于实时性要求高的数据,常采用流式数据管道,通过Kafka、Pulsar等消息队列实时推送。LinkedIn的Brooklin、阿里的Canal、Facebook的Wormhole都是优秀的流数据集成框架。对于离线数据,则采用批量同步的方式,通过调度系统按天/小时增量拉取。如阿里的DataWorks、美团的Minos、360的Eleme等。进入大数据平台的原始数据一般存于Hadoop HDFS、云存储如S3等廉价存储介质。但这些数据往往杂乱无章,需要严格的数据治理。数据治理的核心是元数据管理,记录数据的业务口径、技术参数、血缘关系等。Atlas、阿里的Dataphin等是常见的元数据管理平台。

 

 

2. 数据处理层

 

原始数据"入湖"后还很粗糙,需经过系列加工处理,如数据清洗、数据集成、数据变换等,形成结构化、语义化的高价值数据集。

 

 

清洗过程通过一系列 detect-repair 操作,识别并纠正脏数据。常见数据质量问题包括:完整性(字段缺失)、唯一性(重复记录)、合法性(越界值)、一致性(逻辑矛盾)等。传统ETL采用SQL手工编写转换逻辑,对数据量大、Schema复杂的场景难以应对。基于 DAG 的 ETL 框架应运而生,如Airflow、阿里的DataWorks等。

 

它们将ETL流程抽象为有向无环图,每个节点完成特定转换,后一节点严格依赖前节点输出。DAG架构使ETL流程灵活可配置,极大提升了数据处理效率。Spark、Flink等分布式计算引擎在数据处理中扮演核心角色。它们基于内存计算,可实现比Hadoop MapReduce快数十倍的批流处理。

 

 

Spark的DataFrame、Flink的Table API进一步简化了分布式计算的编程复杂度,使数据开发像SQL一样简单。数据处理的一个重要目标是形成主题域的业务数据模型,如用户域、商品域等。阿里提出的数据中台概念,本质上就是一套统一、共享的业务数据模型,为上层应用提供标准化数据服务。

 

 

工业界数据处理的一个重要趋势是向云上迁移。云厂商如AWS、阿里云纷纷推出大数据平台产品,将存储、计算、调度打包提供。用户可按需按量付费,显著降低了总拥有成本。同时云服务的弹性伸缩能力,可轻松应对双十一等洪峰流量,这是传统私有集群难以企及的。

 

 

 

3. 特征工程

 

 

数据经过清洗、集成、ETL,离可用于机器学习尚有最后一步,即抽取有判别力的特征。特征工程往往决定了机器学习的效果上限。

 

 

特征抽取要因任务而异。如排序类任务关注物品之间的相对顺序,特征多基于统计量如CTR、转化率等。推荐类任务重在刻画用户兴趣,特征侧重于交互序列、共现频率等。搜索类任务需捕捉query-doc相关性,特征多围绕文本相似度、语义匹配展开。

 

 

常见的特征抽取方法有:

 

1)统计特征:如均值、方差、百分位等,刻画数据的集中趋势、离散程度等。

 

2)频次特征:如TF-IDF、人工定义的业务频次等,反映事件发生的频繁程度。

 

3)交叉特征:将多个特征组合形成的高阶特征,挖掘特征间的非线性关系。如年龄 X 性别 X 职业。

 

4)嵌入特征:将高维稀疏的 ID 类特征压缩为低维稠密向量,如word2vec、node2vec等。

 

5)图特征:挖掘社交网络中的节点重要性、社区结构等,如PageRank、社区发现等。

 

 

传统的特征抽取高度依赖专家经验,存在成本高、迭代慢等问题。自动特征工程应运而生,通过机器自动生成、筛选特征。其代表方法有:

 

1)  深度学习:利用CNN、RNN等自动学习层级特征表示。如PNN、DeepFM等。

 

2) 表示学习:通过随机游走在异构网络中学习节点嵌入。如Airbnb的Embedding一体化平台。

 

3) AutoML:自动化机器学习流程,包括超参调优、神经网络架构搜索(NAS)等。如阿里的PAI、腾讯的 Angel 等。

 

 

自动特征工程是AI驱动数据开发的重要方向,相比人工,其优势在于:覆盖率高,可自动挖掘高阶组合特征;迭代快,新数据的特征快速上线;适应性强,可端到端优化适应下游任务。当然,自动化方法并非灵丹妙药,关键特征的生成仍离不开对业务的理解和抽象。

 

 

抽取的原始特征还需经过特征选择,去除冗余和共线性特征。常用方法有平均精度、递归特征消除等。此外,对数值特征还要进行归一化,将不同尺度的特征映射到同一量纲。如Min-Max归一化、Z-score归一化等。对类别特征还要进行编码,如One-Hot 编码、Target 编码等,使其满足机器学习算法的输入需求。

 

 

特征工程是算法与业务结合的纽带,往往是数据开发最费时费力的环节。阿里的特征平台、美团的Cube就是为了应对特征工程而生。它们建立统一的特征仓库,为不同业务提供特征注册、存储、共享、监控等一站式服务。打通线上线下环境,实现特征的自动化生产。这大大提升了算法迭代效率,也促进了特征在业务间的复用。

 

 

4. 样本构建

 

 

万事俱备,只欠东风。模型训练的最后一环,是从特征中抽取样本(X,y)。X是特征向量,y是目标标签。样本构建要考虑以下几点:

 

 

1)  样本代表性:抽样要均匀覆盖目标人群,避免选择偏差。如分层抽样、配额抽样等。

 

2) 样本平衡性:各类样本的数量要均衡,避免稀有类被忽略。如过采样、欠采样等。

 

3) 样本时效性:在线学习场景要注意样本的新鲜度,及时淘汰过期样本。如Time-Decay采样等。

 

4) 样本数据干净,无各种异常点、离群值。不合理的样本会引入噪音干扰模型训练。

 

工业界样本构建一般基于数据平台的调度框架,如Airflow、Oozie等。它们以DAG工作流形式描述样本构建过程,自动化执行抽样、特征提取、数据合并等步骤。阿里的样本工厂、腾讯的Metis都是这一思路的优秀实践。样本构建是算法上线的最后一环,对效果影响重大。样本不当,再好的算法也难施展拳脚。谷歌用10%流量进行在线A/B实验,就是为了获得高质量的样本反馈。

 

 

样本的标签质量尤为重要,标注不一致、噪音过大都会严重影响模型效果。众包标注平台如Figure-Eight等,通过任务拆分、交叉验证等方式,保障标注质量。

 

 

总之,大模型背后是一整套严密的数据工程。从数据接入到样本构建,每一步都关系着最终效果。阿里的特征平台、腾讯的丰巢等,无不在打造端到端一体化的特征开发利用链路。它们屏蔽了数据处理的繁琐细节,让算法工程师聚焦于模型本身。这是AI驱动业务发展的大势所趋。

 

 

三、行业实践:GPT背后的数据体系

 

 

理论讲完,让我们再来看看这些方法在OpenAI GPT-3中的实践。GPT-3的训练数据高达4500亿token,约800G文本。这在当时是前所未有的规模。那么,这些数据是怎样获取、处理,最终喂给模型的呢?

 

 

1. 数据源:高质量网页语料

 

GPT-3使用了以下几个主要语料库:

 

1)  Common Crawl(60%):一个开放的网页爬取项目,GPT-3使用了其2016-2019年间的快照数据。CC数据广泛但噪音大,需大量清洗。

 

2) WebText2(22%):从Reddit帖子外链的高质量网页构建。先从8亿条Reddit帖中抽取karma>3的帖子,再提取帖中的URL,获得4000万个高质量网页。相比CC,WebText噪音小,但覆盖面窄。

 

3) Books1 & Books2(8%):两个图书语料,前者多为版权过期的古籍,后者为网络图书。书籍语料连贯性强,但话题单一。

 

4) Wikipedia(3%):英文维基2020/03版全部文章。百科有较强的权威性和连贯性,但缺乏口语化表达。

 

 

此外还有5%的其他数据,如谷歌新闻等。可见,GPT-3的语料以网页为主,注重了数据质量,但话题和文体的全面性有欠缺。这导致其在一些特定领域表现不佳。

 

 

2. 数据清洗:以规模换质量

 

 

GPT-3没有对数据做太多复杂处理。原始HTML用Hadoop集群批量提取正文、分句,再过滤掉低质内容,如:太长或太短的文档(<128字或>1M字)、重复度高的文档(如模板广告页)、低可读性文档(如代码、表格等)、非英语文档

 

 

之后,所有文本被BiT模型编码为token,组成最终的训练语料。值得一提的是,为了避免不同来源文本的分布差异,GPT-3对所有文档的采样概率做了平滑,削弱了高质量但话题单一的语料的影响。

 

 

这样的数据清洗流程其实颇为粗放。OpenAI也承认质量是GPT-3语料的短板。但凭借超大规模,GPT-3最终还是学到了强大的语言模型。这或许印证了"以量变达质变"的哲学。

 

 

3. 模型训练:混合精度+Kernel优化

 

 

GPT-3的训练过程主要有以下特点:

 

1） 预训练+微调:先在全量语料上预训练Language Model,再在下游任务数据上微调。这种迁移学习典型的two-stage方法。

 

2） 混合精度训练:用FP16和FP32 Tensor混合表示模型参数。FP16可减少显存占用,加快训练,但部分layers如Softmax仍用FP32保证数值稳定性。

 

3） 显存优化:只在GPU上保留当前mini-batch所需的参数和梯度,其他parameters存于CPU内存。使训练可在单卡GPU上进行。

 

4） Kernel优化:用NVIDIA的cuBLAS库优化矩阵乘等关键运算,提高GPU利用率。

 

5） 梯度检查点:每隔一定step保存梯度,节省前向传播时的显存。该技巧常用于训练大batch尺寸。

 

 

OpenAI表示,3000亿参数的GPT-3模型完成训练仅用了10天,平均算力利用率高达50%。这得益于上述一系列性能优化。但仍有学者质疑,仅靠优化很难如此高效,期间是否有预训练参数的迁移复用? OpenAI对此未置可否。

 

 

4. 推理部署:API形式对外开放

 

 

与BERT等开源模型不同,GPT-3并未公开模型checkpoint。相反,OpenAI以API形式提供模型调用。开发者可以通过API接口,用少量样本在特定任务上 fine-tune GPT-3,并将训练的提示(prompt)保存在云端。

 

 

这种 API as Model 的部署方式有几点好处:

 

1)  模型IP易于保护。用户无法获取GPT-3底层参数,避免了被clone、滥用的风险。

 

2)  计算资源易于管理。所有任务调度、资源分配由云端统一控制,避免终端设备算力浪费。

 

3) 模型持续优化。用户上传的数据、反馈可用于持续训练模型,API升级也更方便。

 

 

当然,这也存在一些隐忧:

 

1)  推理延迟较高。所有请求都要通过远程API,难以应对实时性要求高的场景。

 

2) 隐私安全存疑。用户数据会上传至OpenAI服务器,隐私保护措施尚不明确。

 

3) 定价不够灵活。目前仅按API调用次数计费,对中大用户缺乏针对性优惠。

 

 

 

一些研究者还尝试了基于梯度Checkpoint、GPU集群的推理加速方案,但尚未在生产中得到验证。如何在云端高效、经济地 Serving 大模型,仍是一个开放的挑战。GPT-3背后是一整套数据智能架构。从数据采集、清洗到特征抽取、样本构建,再到训练优化、推理部署。每个环节都离不开大数据、分布式计算等前沿技术的加持。这是对工业界机器学习落地能力的一次集中检验。

来源（公众号）:DATA数据社区