一文速览：大模型语料构建与基础训练全流程实战指南

引言

大模型的强大，并不是凭空而来的。简单来说，一个大模型的表现取决于三个关键因素，算力：通俗地讲就是计算机能“算多快”，决定了模型训练的速度和规模。算法：也就是模型本身的设计方法，就好像一辆汽车的发动机，决定了性能上限。数据：好比汽车的燃料，数据质量越高、越丰富，模型表现也就越好。这三者就像三足鼎立，共同决定了大模型的上限。

大家可能会奇怪，为什么我们把数据称为“关键中的关键”？举个简单的例子，你要做一道美味的菜肴，厨艺再高超（算法再精妙），厨房设备再先进（算力再强大），如果原材料本身质量不过关，那做出来的菜肴味道自然也会大打折扣。

模型训练也是如此，算力决定训练能跑多快、多大。算法决定训练能不能跑通，能跑多精细。而数据则决定模型最终学到的“知识”和“能力”。当大模型的参数规模越来越大（动辄数十亿甚至数千亿参数），对数据质量的要求也就越来越高。因为模型只有看到足够丰富、高质量的数据，才能真正学到“真本事”，展现出更强大的泛化能力，也就是能够在全新的场景和任务下，做出准确的推理和判断。

反过来说，如果数据质量不行，哪怕模型规模再大，也可能出现“胡说八道”的尴尬情况。比如，有些模型明明规模很大，却经常输出一些不靠谱的答案，背后往往就是数据出了问题。

接下来的内容里，将带你深入理解如何高效地收集高质量的语料？如何对语料进行清洗与标注？如何进行大模型的基础训练？如何从零开始收集、制作这样一份专业的数据集？如何用这个数据集训练一个能真正落地业务的大模型？通过这些内容，将快速掌握构建自己行业专属大模型训练数据的核心技能，为企业的智能化升级提供实实在在的帮助。

我是Fanstuck，致力于将复杂的技术知识以易懂的方式传递给读者，每一篇文章都凝聚着我对技术的深刻洞察。从人工智能的基础理论到前沿研究成果，从热门框架的深度解析到实战项目的详细拆解，内容丰富多样。无论是初学者想要入门，还是资深开发者追求进阶，都能在这里找到契合自身需求的知识养分。如果你对大模型的创新应用、AI技术发展以及实际落地实践感兴趣，那么请关注Fanstuck。

一、大模型训练数据的重要性

在大模型的世界里，有一句名言：“Garbage in, Garbage out”，翻译过来就是“垃圾输入，垃圾输出”，说白了，就是给模型喂的是什么数据，它学到的就是什么知识。我们来想象一下做饭的场景：

你是一名厨艺精湛的大厨（模型算法），厨房里也有最先进的烹饪设备（算力），但偏偏冰箱里只有几片发霉的面包、一些过期的食材。这种情况下，即使你技术再精湛，设备再先进，做出来的菜恐怕也难以下咽。同样地，一个大模型，如果用劣质的数据去训练，它不但无法学到真正有用的知识，反而可能学到错误甚至有害的内容。

所以说，数据的质量在大模型的训练中是极其重要的，甚至比算法和算力更加重要。

1.1语料质量与模型表现的关系

我们经常听到“语料”这个词，它其实就是模型训练的“教材”。一个好的语料库就像一本高质量的教科书，内容全面、准确、有条理；反之，低质量的语料库则像一本错误百出、内容混乱的教材，难以培养出优秀的学生（模型）。

以通用语料与行业语料的差别为例：

假如我们现在要训练一个招标领域的智能助手，目的是帮助审查投标文件合规性。这时候：

• 通用语料就像一本百科全书，内容丰富但太过宽泛，模型可能知道“地球绕太阳公转”，却不理解什么是“营业执照编号”或者“资质审查文件”。
• 而行业语料就像专业教材，比如法律专业学生的法典。它虽然比百科全书内容窄，但非常精准，模型可以快速理解招标文件中的专业术语，如“响应性审查”、“资格预审”等概念。

显然，招标采购领域的模型，如果只是用通用的数据去训练，模型的理解能力和表现都会大打折扣。反之，如果用定制化的专业语料，模型表现就会明显提升。

我们以ChatGPT为例。ChatGPT因为训练数据主要来自公开互联网信息，比如维基百科、新闻、论坛等，虽然通晓各领域常识，但面对专业领域（比如招标采购），常常表现出明显的不足。我们来看个实际案例：

假设我们问ChatGPT一个招标领域的问题：

用户问题：“招标文件中提到的‘资格预审合格条件’通常需要包含哪些具体内容？”

这时候，ChatGPT可能只会泛泛而谈，给出类似这样的回复：

ChatGPT：“资格预审条件通常包括企业资质、财务能力、业绩证明、项目经理经验等内容。”

虽然回答了问题，但答案过于笼统，并未提供具体、精准的招标采购领域术语和细节，难以指导实际工作。

但如果我们用专业行业语料训练的专用大模型，比如阿里云通义千问或DeepSeek经过招标采购语料训练后，可能会更精准地回答：

“资格预审合格条件通常包括但不限于以下内容：

1. 投标人的营业执照、资质等级证书（例如施工总承包三级以上）；
2. 最近三年的财务审计报告，确保企业资金实力；
3. 近三年内类似工程的业绩证明文件；
4. 项目经理的相关资质证书、身份证明及类似工程管理经验。”

对比之下，很明显用专业语料训练后的模型，在行业的具体细节上表现更好，更适合实际工作需求。

实际业务应用案例：招标文件智能合规审查系统

为了更生动地说明语料质量的重要性，我们再看一个真实的业务案例：

某国企采购平台希望构建一个智能合规审查系统，自动审查投标文件中的关键合规点，比如：

• 项目名称、编号是否统一；
• 企业资质证明文件是否齐全；
• 授权委托书填写是否规范。

在未使用行业专属数据之前，企业使用了市面上公开的大模型（比如ChatGPT）测试，结果发现模型经常无法准确识别或核验细节，例如：

• 对“项目名称不一致”等具体问题不能精准定位；
• 难以区分“企业法人营业执照”和“个体工商户营业执照”等细微区别；
• 容易忽略招标文件中特殊表述的资质要求，导致漏判或误判。

而我们后来专门整理了过去三年的数千份真实招标文件，并按照合规性审查要点进行了专业标注。利用这些高质量的行业语料再次训练模型后，模型的识别准确率显著提升：

• 准确捕捉“投标函”和“授权委托书”中的关键信息；
• 快速判断是否提供有效资质文件；
• 明确定位到不一致或缺失信息的具体页面与位置。

可见，专业的行业语料极大提高了模型的业务落地能力。

二、大模型训练语料的收集方法

(一)开源语料库收集

目前，很多公开的高质量语料库已经成为训练大模型的基础资源，近年来中文社区陆续开源了多个覆盖广、质量高、安全性强的数据集，它们在预训练效率和模型能力提升上表现尤为突出。

一、英文语料库

WanJuan-CC（万卷CC）:上海人工智能实验室（上海AI实验室）发布新一代高质量大模型预训练语料“万卷CC”（WanJuan-CC），首批开源的语料覆盖过去十年互联网上的公开内容，包含1千亿字符（100B token），约400GB的高质量英文数据。从CC数据库中抽取约1300亿份原始数据文档进行再处理，“萃取”出其中约1.38%的高质量内容，构建成WanJuan-CC语料库。实验结果显示，WanJuanCC具有高文本质量、高信息密度的特点，可满足当前大模型训练对大规模高质量语料的需求。

二、中文及多模态语料库

书生·万卷 1.0:“书生·万卷”是大模型语料数据联盟开源发布的高质量大模型多模态预训练语料。“书生·万卷” 1.0包含文本数据集、图文数据集、视频数据集三部分，本次开源的数据总量超过2TB。该语料数据包含超过5亿个文本，2,200万个图文交错文档，1,000个节目影像视频，具备多元融合、精细处理、价值对齐、易用高效等四大特征。覆盖科技、教育、法律等多元领域，经细粒度清洗与价值观对齐.

阿里多模态教科书语料库:

规模有22,000课时教学视频（2.5年时长），高知识密度，视频关键帧 + ASR语音 + OCR文本时序对齐；在ScienceQA、MathVista等需深度推理的任务中显著优于网页抓取数据。教育类VLM（视觉-语言模型）训练。

三、多语言语料库

万卷·丝路：具有多语言、大规模、多模态、高质量的特点，在阿拉伯语、俄语、韩语、越南语、泰语5个语种基础上，新增塞尔维亚语、匈牙利语、捷克语等3个稀缺语料数据。在纯文本数据基础上，新增图片-文本、音频-文本、视频-文本、特色指令微调SFT四大模态数据，覆盖多模态研究全链路；整体数据总量超过1150万条，音视频时长超过2.6万小时，满足多种研究任务的需求。经成熟数据生产管线及安全加固，结合过滤算法与当地专家人工精细化地标注质检，“万卷·丝路2.0” 已成为覆盖多模态、多领域的大规模高质量数据集，含20余种细粒度多维分类标签及详细的文本描述，适配文化旅游、商业贸易、科技教育等不同场景。

四、合成数据集（提升推理能力）

CCI 4.0-M2-CoT：CCI 4.0兼顾多样性与高质量，从单一语言数据集扩展为多语种数据集。本次发布包括了中、英语两种语言，并将在随后的发布中，开源更多语言的版本。此外，CCI 4.0首次采用CoT方法进行推理轨迹数据合成，以提升预训练模型的基础推理能力。CCI 4.0数据集由智源研究院牵头，联合包括阿里云、上海人工智能实验室、华为、出门问问、金山办公、昆仑万维、面壁智能、奇虎科技、美团、稀宇科技、月之暗面、紫东太初、中科闻歌、科大讯飞等多个机构共同贡献。

语料库关键信息对比表

以下是主要推荐语料库的对比总结，方便你根据需求快速选择：

除了以上，还有其他常用语料库如OpenWebText、CC-News、WikiText等，通常用于基础语言能力训练。

(二)业务数据挖掘

除了开源数据外，更关键的是业务数据。这些数据往往贴近真实需求，更适合企业实际应用场景。

业务系统、知识库、招标平台历史数据

企业内部通常都有大量历史数据，例如：

• 招投标历史文件和公告；
• 合规审查报告；
• 企业知识库与问答记录；
• 客服和供应商往来邮件记录。

这些数据内容精准、有针对性，是最适合训练企业专用模型的材料。也可以从电子招投标平台抓取历史招标文件。通过自动抓取，可以快速、大量地获取历史招标数据，显著提高数据采集效率。

(三)合规数据获取与数据版权问题

收集数据时，数据合规性极为重要。随着数据安全法、个人信息保护法的实施，数据合规成为企业大模型建设的“底线”和“红线”。

具体而言，需要注意：

• 公开数据：一般政府公开平台、开源网站等的数据属于公共领域数据，可以适当使用；
• 企业内部数据：应确保数据不涉密，若含有敏感或隐私信息，需要提前进行脱敏；
• 第三方数据：购买第三方数据需明确版权授权范围。

我们以招标文件数据为例：

1. 明确数据来源合规性 如中国政府采购网或地方公共资源交易平台公开的招标公告，一般属于公开数据，可以合理使用，但应避免大规模频繁抓取以免影响平台运行。
2. 数据脱敏处理 招标文件中可能含有企业、个人信息（例如法定代表人身份证号、联系电话），需提前脱敏，如：
   • 姓名用通用占位符“张某某”；
   • 身份证号、联系方式替换为“********”。
3. 避免版权侵权 如果数据来自第三方商业平台，建议提前与平台联系获得明确授权，否则可能面临法律风险。

四、大模型训练语料的制作与处理

数据的收集只是第一步，真正的挑战其实还在后面。我们从网上抓取、内部挖掘获得的数据，就像刚买回来的新鲜食材，要想做成一道美味佳肴，还需要一系列精心的处理。接下来，我们将详细介绍如何对数据进行清洗、标注和格式转换，特别介绍一种实用的技巧——如何利用大模型把表格类数据转化为训练语料。

(一)数据清洗

我们日常做饭的时候，通常会先把买回来的菜仔细清洗干净，把坏掉的叶子、泥土、杂质等去除掉。因为只有干净、新鲜的食材，才能烹饪出好吃又健康的菜肴。同理，训练大模型的数据就像我们的食材，如果不干净，就会影响模型的学习效果，甚至训练出逻辑紊乱的模型。

例如，我们抓取的招标文件可能含有大量重复内容、无关的广告词汇、甚至敏感的个人信息（如电话号码、身份证号）。如果不事先清理，这些杂质就会误导模型，降低效果。

常用的数据清洗工具与技巧

常用的数据清洗技巧包括：

• 去重： 去除完全相同的重复数据，防止模型过拟合（学到“背答案”而非真正理解）。
• 去噪： 去除无关的广告、HTML标签、乱码或不相关文本信息。 常用工具：Python库如BeautifulSoup、pandas、正则表达式。
• 敏感信息脱敏： 去除或替换掉电话号码、身份证号、邮箱等敏感信息，防止数据泄露风险。 常用工具：Python的正则表达式。

import re

text = "联系人：张三，电话：13800138000，身份证号：110101199003071234"
text = re.sub(r'\d{11}', '[手机号]', text)
text = re.sub(r'\d{17}[\dxX]', '[身份证号]', text)

print(text)
# 输出: 联系人：张三，电话：[手机号]，身份证号：[身份证号]

(二)数据标注

清洗过的数据虽然干净了，但模型并不一定知道哪些内容更重要，这时我们就需要给数据“划重点”——进行标注。

训练大模型的语料标注方法

常见标注方法主要有两类：

• 监督学习标注：人为给每条数据明确的标签（例如文本分类、实体识别、问答配对），清晰告诉模型正确答案是什么。
• 自监督学习标注：不需要人为标注答案，而是用数据自身的信息进行标记（例如语言模型中常见的掩码填空），让模型自己“猜答案”，训练语言理解能力。

比如我们希望模型自动检查招标文件中的合规性，这种标注属于监督学习。具体的标注规则可能为：

实际标注过程可以通过开源工具如Label Studio高效完成。

文本: "供应商未提供有效的法人授权委托书，审核不通过"
标注: [不合规]

(三)数据格式与结构化转换

即使清洗干净并标注好的数据，我们也需要将其组织成统一、结构化的格式，这样模型才能正确“看懂”并学习。

常用的数据格式

• JSONL（JSON Lines）： 一行即一条数据，易于读取，适合大规模数据训练。
• CSV： 表格数据格式，直观、易操作。

招标文件数据的JSONL格式标准设计

{"text": "供应商提交了完整的资质文件及法人授权书。", "label": "合规"}
{"text": "供应商未提供企业营业执照，审核不通过。", "label": "不合规"}、

我们还可以加入更多元数据：

{
  "id": "20250715-001",
  "text": "供应商未提供有效的法人授权委托书，审核不通过。",
  "label": "不合规",
  "source": "省公共资源交易网",
  "date": "2025-07-15"
}

(四)表格类数据转换为训练语料

很多时候，企业已有大量的结构化表格数据（如Excel、CSV等），如何利用大模型快速转化为训练语料呢？

举个简单例子，假设我们有如下表格：

我们可以利用大模型快速转换为自然语言语料，例如提示（Prompt）构建Agent：

请将下列表格数据转换为一句话的合规性检查描述：

项目编号: 2025002  
投标人: XYZ有限责任公司  
提交营业执照: 否  
提交授权书: 是  
是否合规: 不合规

大模型可能输出：

"投标人XYZ有限责任公司未提交营业执照，属于不合规情况。"

通过这种方式，大规模表格数据可以快速、批量地转化为模型训练所需的语料库，大幅提升数据处理效率。以下是一个简洁的Python示例代码（大模型API）：

import openai

data_row = {
    "项目编号": "2025002",
    "投标人": "XYZ有限责任公司",
    "提交营业执照": "否",
    "提交授权书": "是",
    "是否合规": "不合规"
}

prompt = f"""
请根据以下表格数据生成一句描述招标文件合规性的语句：
项目编号: {data_row['项目编号']}
投标人: {data_row['投标人']}
提交营业执照: {data_row['提交营业执照']}
提交授权书: {data_row['提交授权书']}
是否合规: {data_row['是否合规']}
"""

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)

print(response.choices[0].message.content)

五、训练过程监控与模型效果评估

训练过程就像培养一个学生，不是放任自流，而是需要不断关注进步，及时纠偏。

模型过拟合与欠拟合如何判断？

• 过拟合（Overfitting）： 模型在训练集表现很好，但在真实场景（测试集）表现差，表现为“死记硬背”，没有真正理解。
  • 解决方案：减少训练轮数、增加数据量、加入正则化技术（dropout等）。
• 欠拟合（Underfitting）： 模型在训练集和测试集表现都差，说明模型没学到足够知识。
  • 解决方案：增加模型参数、适当提高训练轮数、增加数据质量。

通俗来说：

• 过拟合：学生只背了一套题，考试换个题型就不会了。
• 欠拟合：学生根本没学会，简单题也做不对。

训练效果如何直观地展示和评价？

训练过程中，我们一般使用如下指标进行评价：

• 损失值（Loss）： 模型预测与真实标签的误差，越小越好。
• 准确率（Accuracy）或F1-Score： 具体任务评估指标，如合规性判断问题的准确率。
• 可视化工具（如TensorBoard、wandb）： 可以清晰看到训练过程中的损失下降趋势、准确率变化趋势，便于快速调整训练策略。

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