— 01—
什么是大模型？
大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。近年来，随着计算机技术和大数据的快速发展，深度学习在各个领域取得了显著的成果，如自然语言处理，图片生成，工业数字化等。为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。本文讨论的大模型将以平时指向比较多的大语言模型为例来进行相关介绍。
大模型的原理是基于深度学习，它利用大量的数据和计算资源来训练具有大量参数的神经网络模型。通过不断地调整模型参数，使得模型能够在各种任务中取得最佳表现。通常说的大模型的“大”的特点体现在：参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高等。很多先进的模型由于拥有很“大”的特点，使得模型参数越来越多，泛化性能越来越好，在各种专门的领域输出结果也越来越准确。
一个基本架构，三种形式：
当前流行的大模型的网络架构其实并没有很多新的技术，还是一直沿用当前NLP领域最热门最有效的架构——Transformer结构。相比于传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），Transformer具有独特的注意力机制（Attention），这相当于给模型加强理解力，对更重要的词能给予更多关注，同时该机制具有更好的并行性和扩展性，能够处理更长的序列，立马成为NLP领域具有奠基性能力的模型，在各类文本相关的序列任务中取得不错的效果。
根据这种网络架构的变形，主流的框架可以分为Encoder-Decoder, Encoder-Only和Decoder-Only，其中：
1）Encoder-Only，仅包含编码器部分，主要适用于不需要生成序列的任务，只需要对输入进行编码和处理的单向任务场景，如文本分类、情感分析等，这类代表是BERT相关的模型，例如BERT，RoBERT，ALBERT等
2）Encoder-Decoder，既包含编码器也包含解码器，通常用于序列到序列（Seq2Seq）任务，如机器翻译、对话生成等，这类代表是以Google训出来T5为代表相关大模型。
3）Decoder-Only，仅包含解码器部分，通常用于序列生成任务，如文本生成、机器翻译等。这类结构的模型适用于需要生成序列的任务，可以从输入的编码中生成相应的序列。同时还有一个重要特点是可以进行无监督预训练。在预训练阶段，模型通过大量的无标注数据学习语言的统计模式和语义信息。这种方法可以使得模型具备广泛的语言知识和理解能力。在预训练之后，模型可以进行有监督微调，用于特定的下游任务（如机器翻译、文本生成等）。这类结构的代表也就是我们平时非常熟悉的GPT模型的结构，所有该家族的网络结构都是基于Decoder-Only的形式来逐步演化。
可以看到，很多NLP任务可能可以通过多种网络结果来解决，这也主要是因为NLP领域的任务和数据的多样性和复杂性，以及现代深度学习模型的灵活性和泛化能力，具体哪种结构有效，一般需要根据具体场景和数据，通过实验效果进行选择。
— 02—
大模型面临的挑战
大模型要发挥价值，需要构建从数据产生、数据整理、模型训练、模型适配到实际部署的完整生态系统。大模型的应用也面临着一些挑战和限制。一方面，大模型的训练和使用需要大量的计算资源和存储资源，成本较高。另一方面，大模型的训练需要大量的标注数据，但标注数据的获取和整理成本也较高。
此外，大模型的可解释性和泛化能力也需要进一步研究和改进。如果不对大模型进行数据治理，可能会导致数据质量低下、数据难以利用、资源浪费、成本增加、数据安全和隐私泄露风险增加等一系列问题。因此，为了确保大模型的有效应用和可持续发展，必须进行数据治理。
— 03—
数据治理的框架和核心内容
不同的利益相关者群体对数据治理的关注点不一样，因此各自的视图也不一样。其中管理者视图可以概括为“五域模型”，分别是“管控域”、“过程域”、“治理域”、“技术域”、“价值域”。
管理者视角-数据治理五域模型
管控域：在数据治理战略指导下制订企业数据治理组织，明确组织的责、权、利，岗位编制及技能要求。
治理域：是数据治理的主体，明确数据治理的对象和目标。
技术域：数据治理的支撑手段，指的工具平台。
过程域：是数据治理的方法论。
价值域：通过对数据资产的管控挖掘数据资产的价值，并通过数据的流动、共享、交易变现数据资产。
技术视角：企业大数据治理实践指南框架
数据治理体系，包括数据战略、数据治理管控体系（数据治理组织、制度、流程、管控机制、绩效体系及标准体系）、数据架构、主数据、元数据、指标数据、时序数据、数据质量、数据安全、数据集成与交换、数据开放和共享、数据资产管理能力成熟度评估以及数据价值、数据共享、数据变现等多方面。
图片
数据治理车轮图
从数据战略、数据管控（组织管理、制度体系、流程管理及绩效）、三个核心体系（数据标准体系、数据质量体系、数据安全体系）和工具等分别进行介绍数据治理体系。
图片
企业数据管控和三个核心体系
— 04—
AI大模型在数据治理中的应用
目前，企业的数据治理工作以人工实施为主，其中一些重复性较强的工作，如：数据标准制定和映射、元数据信息完善、数据目录挂载等，需要消耗大量的人力和时间成本，这给本来就难以量化业务价值的治理工作的顺利推进带来了更多的困难。AI大模型的引入，可以有效地解决这一难题。相比传统的人工为主的数据治理，基于AI大模型的数据治理具有以下优势：
自动化：AI大模型可以通过学习和分析数据治理各项工作的特征和规则，自动化批量进行大规模数据的数据标准、元数据、数据质量管理、数据安全管理等数据治理任务，减少了人工处理的工作量，提升治理工作效率。
实时性：AI大模型可以实时监控和分析数据的变化，并及时进行预警或直接处理，提升数据治理的响应速度。
扩展性：AI大模型可以通过学习和迭代，持续提升自己的能力，以适应高度变化的业务和技术环境对数据治理的需求。
