面向人工智能的数据治理框架

主要观点总结

文章介绍了数据治理在人工智能开发应用中的重要性，并提出了面向人工智能的数据治理框架，包括源数据治理、预训练数据治理、评测数据治理、微调数据治理、推理数据治理和运维数据治理六个方面。同时，文章还分析了ChatGPT、Ziya2和能源领域部分人工智能模型的数据治理案例和成功经验，展示了数据治理在提高人工智能模型性能、优化数据管理流程等方面的积极作用。最后，文章强调了面向AI数据治理的必要性、理论分析、实践范式和技术框架，以及运维数据的治理，为未来人工智能的数据治理提供了有价值的参考。

关键观点总结

关键观点1: 数据治理的重要性

数据治理对于人工智能的开发应用至关重要，良好的数据治理是AI发展的前提条件，AI技术的应用则进一步提高了数据治理的能力和效率。

关键观点2: 面向AI的数据治理框架

文章提出了源数据治理、预训练数据治理、评测数据治理、微调数据治理、推理数据治理和运维数据治理六个方面的数据治理框架，每个方面都有其重点任务和技术。

关键观点3: 数据治理案例和成功经验

文章深入分析了ChatGPT、Ziya2和能源领域部分人工智能模型的数据治理案例和成功经验，验证了数据治理框架的有效性。

关键观点4: 面向AI数据治理的必要性

随着AI技术的不断进步，对数据的需求量和质量要求也在不断提高，建立有效的数据治理框架，确保数据的准确性、完整性和安全性，是推动AI发展的基础。

关键观点5: 面向AI数据治理的理论逻辑

数据治理贯穿AI系统的整个生命周期，从系统规划到退役，每个阶段都有特定的数据治理任务，以确保数据的质量、安全和合规性，为AI系统的开发应用提供基础支撑。

关键观点6: 面向AI数据治理的技术框架

文章提出了面向AI数据治理的技术框架，包括源数据的治理、预训练数据的治理、评测数据的治理、微调数据的治理、推理数据的治理和运维数据的治理，这些技术框架在AI系统开发应用全过程中发挥着关键作用。

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