隨著通用大模型競爭格局初步成型，金融、法律、教育等垂直領域的智能化轉型正成為新的增長引擎。相比通用大模型，垂域大模型聚焦特定領域，能高效處理特定領域內的各種細節問題。

然而，高質量專業領域數據的稀缺，正在成為制約垂域大模型落地的最大瓶頸。

一、垂域模型的數據困境

1. 專業性與稀缺性的雙重挑戰

垂直領域大模型的訓練數據需要同時滿足專業深度與場景覆蓋的雙重要求，這在實踐中形成了天然的高門檻。以教育行業為例，數據需要實現學科知識圖譜與真實教學場景數據的深度融合，涉及教材版本適配、區域教學差異等復雜維度。滿足這些要求的數據收集和整理工作難度極大，導致高質量教育領域數據稀缺。

2. 標注成本攀升

垂直領域標注從勞動密集型升級為“專家密集型”。醫療CT標注需主任醫師參與，單條成本超普通標注20倍；金融實體關系標注需持證分析師驗證，確保“庫存周轉率”與“供應鏈韌性”等專業關聯；垂域模型對數據專業性的要求，使得標注成本占模型開發總預算的比重攀升。

3. 數據合規要求

垂域數據合規要求也極為嚴格。不同行業都有對應的法律法規和監管政策約束數據的收集、存儲、使用和共享等環節。如，金融行業需依照GDPR等法規，保障客戶敏感金融信息不被泄露和濫用。從數據源頭獲取授權，到數據存儲、傳輸和使用，都必須確保合規，這無疑增加了數據處理難度。

在垂直領域，如何獲取、處理和使用高質量的數據，成為亟待解決的問題。

二、數據堂垂域模型訓練數據集

數據堂已建成覆蓋10余個重點行業的“高質量數據矩陣”，其中法律、金融數據集精度達95%以上，可助力企業減少模型開發時間，降低研發成本。

1. 金融領域

共構建數千萬金融領域數據，包含金融類法律法規、試題、行政處罰等解析數據。內容覆蓋公告、監管、問答、法規、招標、輿情等15個分領域。

數據經過嚴格的清洗、脫敏和標注處理，并且全程遵循金融行業數據合規要求。此外，數據定期更新并配有詳細的數據字典進行說明，方便企業理解和使用數據。

2. 法律領域

包含千萬級別法律法規解析化數據、問答數據等。內容覆蓋法律法規、司法解釋、規章制度及各級規定等。

數據均為JSON格式，涵蓋標題、發布部門、發布日期、內容等字段。數據堂嚴格依據法律行業的數據合規標準，為法律智能檢索、合同審查、法律咨詢等應用提供堅實的數據支撐。

3. 教育領域

包含中英韓試題、拍照解題等數據。全面覆蓋學前教育到高等教育全階段的教學資源。

可用于大型語言模型（LLM）的訓練以及ChatGPT等對話系統任務的優化，助力教育機構實現個性化教學，提升教學質量。

4. 醫學領域

包含醫學專業知識文本、醫療場景下多輪醫患問答數據等。

標注內容涵蓋疾病類型、醫患信息等，標注內容以JSON進行儲存。所有數據均嚴格遵循醫療數據合規要求，從數據采集源頭確保患者隱私安全。

憑借專業、優質、安全的訓練數據服務，數據堂已助力全球百余大模型開發項目突破數據瓶頸。數據堂愿與各行業企業攜手共進，助力企業快速搭建垂域大模型，釋放AI在各行業的巨大潛能。

審核編輯 黃宇