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文库：《人工智能高质量数据集建设指南》
上新理由：高质量数据集，是为训练、验证和优化人工智能大模型，经收集、整理、标注而成的数据资源集合，涵盖行业核心专业知识与生产经营活动信息 。它具有多方面特征。在规模上，随着大模型技术发展，对数据集规模要求越来越高，从早期需数百万至数千万样本支撑深度模型训练，到如今大模型阶段，需数十万亿 Token 或样本构建训练语料 。在标注精度上，要求愈发精细，如图片数据集标注需细化到物体边界框及语义掩码，以支持目标检测与分割 。在数据多样性方面，需覆盖多场景、多模态数据，提升模型泛化能力，像 LAION-5B 数据集含 58 亿图文对，支持图文跨模态模型训练 。并且，要保证数据真实性与时效性，通过数据过滤、去重等手段提升数据纯净度，同时注重隐私保护与合规性。
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