人工智能数据集建设

第三阶段：数据清洗与去重（提升数据质量） 本阶段是大模型研发中最耗时的环节之一，核心目标是去除低质、无效、冗余数据，修复数据错误，确保数据的准确性、一致性与可用性，为后续标注、训练奠定基础。 3.1

第二阶段：数据采集与获取（保障数据供给） 本阶段核心目标是按照设计方案，合法、高效地获取所需数据，完成原始数据的聚合与初步处理，确保数据的完整性与合规性。 2.1 公开数据爬取与聚合 • 爬虫开发与优

第一阶段：数据集设计（上游核心，决定模型上限）** 本阶段核心目标是明确“需要什么样的数据”，结合模型定位，完成数据需求规划、来源规划及结构设计，为后续数据采集与处理提供明确依据。 1.1 明确模型定