第一百二十九章 鼎支付 (第1/2页)
　　
　　“训练不用开物的数据。”韩路一说。
　　
　　赵文渊放下手里的咖啡：“刚才那两百多条”
　　
　　“专门给你看质量的，既然质量达标，就按这个标准来。”韩路一说，“既然我们要做的是通用对话模型，得让它理解各行各业的人在说什麽。天工积累的这些代码相关的数据就不太用的上了，我们需要更多元的数据。”
　　
　　“你以前在谷歌的时候有经验，他们是怎麽做的？”韩路一问道。
　　
　　赵文渊想了想：“大模型出来这几年，流程已经摸索的差不多了。大厂做对话模型，数据管线一般分三步：先是海量采集，爬虫加授权数据源，数据PB级起步，恨不得把整个互联网都存下来；然後清洗，去重、去噪，砍掉百分之八九十的垃圾；最後是标注，上千人的团队按标注规范一条一条标，光标注成本一年就能烧几千万。”
　　
　　他看了韩路一一眼：“我们没那个资源，但做原型到也不需要那麽大的量，开源语料库里有现成的公开数据集、社区问答、百科、论坛，采集和基础清洗别人已经做过一轮了，剩下的是精洗和标注。五千条高质量标注，就算找外包，也得十几万加两三周，但是质量”
　　
　　赵文渊的话没说完，开源语料，找外包标注，和韩路一刚才给他看的标注质量比，那是一个地下一个天上。他技术再自信，也不敢说这种方法做出来的东西可以出去拉投资。
　　
　　“我也是这个想法。你放心，数据交给我，保证都是刚才的那个质量。”韩路一保证道。
　　
　　赵文渊狐疑的看了他一眼，你知道自己在说什麽吗？
　　
　　开物的数据能标是你有数据源，有用户场景，有深度理解一一开源语料有什麽？
　　
　　赵文渊尽量让自己的语气听起来没那麽冒犯：“开源数据谁都能拿到，标注出来都大差不差，能有什麽区别？”
　　
　　好问题，我自有办法。
　　
　　韩路一看出他不信，也不纠缠：“总之交给我，你先搭训练管线就行。”
　　
　　两人聊完，赵文渊回十三楼继续工作去了。
　　
　　韩路一靠在椅背上，想着接下来的事。
　　
　　赵文渊说得没错，开源语料谁都能拿到，标注出来都大差不差，但那是对普通标注员而言。数据标注是什麽？说白了，数据标注就是做理解，给你一篇文章，问“这个人到底想干什麽”，标注员写一个标准答案。现在业内的做法是流水线作业：清洗管线负责去重、去噪、统一格式，标注员拿到干净的文本，按规范提取核心意图，一篇三千字的博客，最终变成一句话的意图标签。
　　
　　但标注员忽略的那些细节，恰恰是韩路一最想要的。
　　
　　一个用户在论坛发帖，问怎麽跟父母开口说自己不想回老家工作，正文两百多字，中间有一句“我爸上个月刚退休”。标注员提取的意图标签是“如何说服父母接受个人职业选择”。
　　
　　但那句“上个月刚退休”在视界下被高亮了。
　　
　　父亲刚退休，儿子这时候提不回去，这其实不是职业选择的问题，是父亲突然空出来的时间和情感需求撞上了儿子的边界。
　　
　　这个用户真正需要的不是说服技巧，是怎麽在不伤感情的前提下，拒绝一个刚刚开始变得孤独的人。“如何说服父母接受个人职业选择”这个标注，连问题的门都没摸到。
　　
　　语料越精简，视界反而越难用，信号都在那些被忽略的细节里，原始数据才是金矿。
　　
　　韩路一要做的，就是使用视界，把那些别人以为是噪声、其实是真正相关的上下文，捞出来，再配上准确的意图标注。
　　
　　同样一条数据，别人标出来是一句话，他标出来是一整张需求地图。
　　
　　点石成金。
　　
　　和赵文渊聊完，韩路一又去了司衡律师事务所。
　　
　　顾司玥已经在等了，桌上文件收得干净，桌上摆了两杯英式红茶。
　　
　　“来了，坐。”
　　
　　韩路一坐下，端起红茶喝了一口，味道还行。
　　
　　“怎麽，什麽事电话里不方便说？”
　　
　　韩路一把自己的情况讲了一下。
　　
　　
　　
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