观察 | 大数据技术标准推进委员会正式发布《高质量数据集实践指南（1.0）》全文

主要观点总结

本文介绍了大数据技术标准推进委员会发布的《高质量数据集实践指南（1.0）》的主要内容，包括发展背景、概念内涵、建设路径、应用场景和发展趋势等方面。文章指出，随着人工智能进入大模型时代，高质量数据集的建设与运营变得至关重要。

关键观点总结

关键观点1: 《高质量数据集实践指南（1.0）》的发布背景和目的

为了帮助企业理清高质量数据集建设与运营的未来发展方向，解决人工智能大模型时代数据质量与规模的问题，大数据技术标准推进委员会发布了该指南。

关键观点2: 高质量数据集的概念内涵

指南明确了高质量数据集的定义，并介绍了数据集的分类和质量评估方式。

关键观点3: 高质量数据集的建设路径

指南提出了场景驱动和数据驱动两种建设模式，并强调了建设需要关注的核心环节和关键技术能力。

关键观点4: 高质量数据集的应用场景和发展趋势

高质量数据集在多个行业有广泛应用，并随着技术发展和工具完善，其建设与运营方法论将逐步走向成熟。

关键观点5: 指南的点评

指南为高质量数据集的定义、分类和建设提供了全面的理论框架，推动了数据集与各行业的深度融合。

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