大模型是数据要素价值释放的最短路径，通过理解其训练所使用的数据类型，可以更好理解大模型发挥价值的 内在机制，破解对训练数据常见的迷思和误解。而促进高质量训练数据的建设，需要理解人工智能对数据的实际需 求，科学评价数据的规模和质量；需要综合利用政府、企业、社会等各方资源，构建共享、共创、共赢的合作生 态，以更务实、多元、开放的方式解决供给不足的问题；还需要为技术发展预留空间，构建更顺应模型发展的数据 治理体系，相信随着技术的日益成熟，相应的商业模式和制度设计也都会逐步完善

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集海量训练数据，并通过一种称为预训练的过程，将其中蕴含的知识存储于大规模神经网络，即大模型之中。如此，这个预训练大模型就具有了很强的泛化能力，并且可以通过简单的微调操作，将其能力应用到下游任务中去。在过去五年间，预训练大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了长足的发展，模型规模屡创新高，模型泛化性也不断提升。而我也欣喜地看到，预训练大模型已经在华为取得商业应用，成功落地在工业质检、智慧交通、时尚设计等多个产业中。

《大模型合规白皮书》着眼于当前大模型广阔的发展前景以及面临风险，重点梳理了欧盟、美国、英国以及我国在大模型及人工智能方面的法律监管现状。在我国人工智能法律监管框架之下，《大模型合规白皮书》进一步梳理了大模型相关方的合规义务及合规要点，可为相关单位开展大模型业务提供法律解读及合规指引，保障大模型相关业务的合规经营。《大模型合规白皮书》还展望了未来大模型法律监管体系的发展趋势与特征，认为大模型法律监管体系的发展演变将呈现标准化、国际化、多元化、差异化，并与社会伦理规范相融的发展特征，可为相关从业者了解大模型立法趋势和特征提供参考。