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国内行业大模型的“江湖风云”，如今已悄然从纯算法网络PK转向了“实战派”较量。这不再是单一的技术炫技场，而是看谁能在现实世界中大展拳脚，舞出最炫的“应用落地”舞步，从真正意义上实现提效，创造出实实在在的社会价值。
企业要用好 LLM 离不开高质量数据。和传统机器学习模型相比，LLM 对于数据需求量更大、要求更高，尤其是非结构化数据。而传统 ETL 工具并不擅长非结构化数据的处理，因此，企业在部署 LLM 的过程中，数据科学家们往往要耗费大量的时间精力在数据处理环节。这一环节既关系到 LLM 部署的效率和质量，也对数据科学家人力的 ROI 产生影响。
近年来，Transformer等预训练大模型在语言理解及生成等领域表现出色，大模型背后的Scaling Law（规模定律）进一步揭示了模型性能与数据量、算力之间的关系，强化了数据在提升AI表现中的关键作用。
土地和电力资源成为AI行业的“香饽饽”，而工业用地正好能满足AI数据中心建设的部分“刚需”。
作为一名CPDA数据分析师，对于快速发展的AI技术，惊讶之余更多是主动拥抱，始终相信AI技术能多维度推动数据分析行业的进步。以下是我实践使用一些AI工具并学习后的一些总结，与大家分享：
无需硬件传感器或对现有网络环境进行重大改动即可轻松部署。
一要看大模型性能，二要确保数据分析的准确性。
过去几十年最成功的软件产品是什么？Excel。而AI则是新的Excel。从AI应用拆解出来的每一个用例，都有可能成为一款应用，从而催生AI的大解绑。
高质量数据对于提升AI模型的准确性和泛化能力至关重要。
ChatGPT 的不完美，于创业者而言刚刚好。