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基于人工智能大模型的数据治理技术分析

摘要：采用文献综述、案例分析方法对人工智能大模型数据治理技术进行分析。首先，探讨数据收集与分析的方法，包括多渠道数据收集和预处理技术。其次，介绍了数据标注分析的流程，在数据评测方面探讨了同分布评测和异分布评测的方法，分析了数据安全和隐私保护技术。AI大模型在数据治理中有着广阔的应用前景，数据治理实施策略的有效性对提升组织数据管理能力具有关键影响；合理的评估体系能够全面反映数据治理的实际效果。

关键词：人工智能大模型数据治理数据评测数据需求数据收集

AnalysisofDataGovernanceTechnologyBasedonArtificialIntelligenceLargemodel

CHENZeLIChaoXUYushen

NanjingNARIRuizhongDataCo.，Ltd.Nanjing，JiangsuProvince，210000China

Abstract：Itusesliteraturereviewandcaseanalysismethodstoanalyzethedatagovernancetechnologyofartificialintelligencelargemodel.Firstly，themethodsofdatacollectionandanalysisarediscussed，includingmulti-channeldatacollectionandpreprocessingtechniques.nbsp;Secondly，itintroducestheprocessofdataannotationanalysis，discussesthemethodsofsamedistributionevaluationanddifferentdistributionevaluationintermsofdataevaluation.Thetechnologyofdatasecurityandprivacyprotectiontechnologieswereanalyzed.ItisfoundthattheAIbigmodelhasawideapplicationprospectindatagovernance，andtheeffectivenessofdatagovernanceimplementationstrategyhasakeyimpactonimprovingtheorganizationaldatamanagementability;Areasonableevaluationsystemcanfullyreflecttheactualeffectivenessofdatagovernance.

KeyWords：Artificialintelligencelargemodel;Datagovernance;Dataevaluation;Datarequirements;Datacollection

随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大规模预训练模型的出现，数据治理的重要性日益凸显。传统的数据治理方法已无法满足海量、多样化和高速变化的数据需求。人工智能大模型在提升模型性能的同时，也带来了新的挑战。研究并实施有效的数据治理技术，对确保人工智能大模型的稳健性至关重要。

1人工智能大模型与数据治理

人工智能大模型的数据治理需要从多个方面进行考虑。首先，数据安全是核心问题之一。由于大模型训练需要海量数据，这些数据可能包含敏感信息，因此，存在数据泄露、侵权和隐私保护的风险。此外，数据投毒等攻击手段也可能导致模型决策出现偏差。为了应对这些风险，需要建立全面的数据安全治理体系，包括端到端生命周期管理方法，查找、分类和标记敏感数据，并持续审核和保护数据访问[1]。数据质量管理也是数据治理的重要组成部分。高质量的数据对驱动企业决策和创新至关重要。

2人工智能大模型下的数据治理技术

2.1治理框架

在预训练阶段，数据治理的重点在于数据采集与清洗、数据标注与增强、数据存储与管理。需要构建高效的数据采集管道，对数据进行初步清洗，以确保质量，并采用弱监督学习和数据增强技术提升模型的泛化能力。

进入预测阶段，数据治理则聚焦输入数据校验、输出结果解释和模型性能监控。在模型预测过程中，必须对输入数据进行严格校验，识别和处理异常值，并通过建立解释机制帮助用户理解模型决策依据。

在模型部署推测阶段，数据治理的关键在于模型部署环境管理、数据接口标准化和安全风险评估。选择合适的软硬件环境，配置相应的运行参数，设计标准化的数据接口，并进行全面的安全风险评估。

运维监控阶段的数据治理主要包括数据采集与存储、数据分析与可视化、自动化运维管理。采集模型数据，并利用数据分析工具深入分析，通