数据“壁垒”，是护城河还是悖论？

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数据壁垒是指由于数据的稀缺性和难以获取，限制了大模型的发展和应用。在当前的互联网环境中，高质量的中文数据样本相对较少，尤其是经过梳理和标注的数据更为稀缺。这导致了大模型在处理专业领域问题时表现不佳，甚至产生胡说八道的结果。

一方面，数据壁垒使得大模型的训练和应用受限。目前国内各家大模型厂商追赶GPT-3.5的进度差距不大，但由于缺乏行业数据的投喂，大模型在容错率较低的生产环节所能释放的生产力有限。此外，互联网上的数据割据现象也加剧了数据壁垒，造成大模型技术成为大厂或拥有海量数据资源的公司的垄断性技术。

另一方面，一些人持相反观点，认为数据壁垒并非企业自建护城河的方式，而是一种提升估值的说辞。数据泄露和买卖频繁发生，因此很难证明他人是否盗用了特定的数据，也难以防止自己的数据被盗用。此外，数据信息是存在时间周期的，短期内的数据累积是否能够产生质变还不确定，而部分行业数据会定期披露，导致今天的数据私密性并不意味着未来的数据也会保持私密。

从技术革新的角度看，语言大模型的涌现是多种技术积累和工程化的结果，并没有革命性的突破。技术底座决定了大模型80%的整体性能，而数据和场景等其他因素只占20%。因此，关注核心问题是理解模型内部机理，从底层模型入手进行革命性提升。

综合来看，数据”壁垒”既可以被视为护城河，也可以被视为悖论。数据的稀缺性和获取困难限制了大型模型的发展和应用，同时也加剧了各方之间的竞争和数据的割据现象。然而，随着技术的进步和对数据梳理、标注和共享的加强，我们也可以克服数据壁垒的局限性。