2025 年，AI 技术落地进入深水区的信号愈发清晰：甘肃庆阳十万卡国产算力集群启动建设、华为昇腾平台完成准万亿 MoE 模型全流程训练，国产硬件架构的算力支撑能力已实现质的突破。与此同时，《数据安全法》《个人信息保护法》的合规要求持续深化，大模型训练的核心竞争点正从 “算力规模” 转向 “数据质量”—— 高质量、合规化的训练数据集，成为决定模型效果从 “实验室走向产业” 的关键燃料。本文结合国产算力平台的实践经验，从技术层面解析大模型训练数据集的搜集与清洗全链路，探讨如何在合规前提下实现 “数据提效”。

一、数据集搜集：破解 “多源异构、合规风险、效率瓶颈” 三大痛点

大模型对数据的需求早已超越单一文本范畴，多模态（文本、图像、音频、传感数据）、跨行业（工业工况、医疗影像、金融日志）的异构数据成为主流，但 “来源分散、隐私敏感、采集缓慢” 的行业痛点始终制约数据归集效率。基于国产硬件架构的算力平台，正通过 “标准化接入 + 合规化采集 + 硬件化加速” 的技术组合，构建高效且安全的数据搜集体系。

1. 多模态异构数据的 “全域兼容” 接入

传统数据采集常面临 “格式碎片化” 难题：工业产线的探伤图需定制工具转换、医疗影像的 DICOM 格式难以直接读取、企业 ERP 系统的结构化数据与客服对话的非结构化文本无法协同。对此，国产算力平台通过标准化多模态接入层打破接口壁垒，核心技术体现在两点：

• 全格式原生支持：无需二次开发即可兼容 10 余种主流数据格式，包括文本（TXT/PDF/JSON）、图像（JPG/PNG/ 工业探伤图）、音频（WAV/MP3）、时序传感数据，甚至可直接对接工业相机、振动传感器等硬件设备，实现 “数据从源头到平台” 的无缝流转。其接入层可一键同步企业 MES 系统的产线数据与客服对话日志，避免传统 “逐系统开发适配器” 的冗余成本。
• 行业专属插件适配：针对特殊场景提供定制化采集能力。例如工业领域，内置工业相机数据解析插件，可实时抓取零件探伤图的缺陷区域信息；医疗领域支持 DICOM 格式医学影像的无损接入，保留病灶边缘、灰度值等核心特征，无需人工预处理即可用于模型训练。

2. 敏感数据的 “可用不可见” 合规采集

数据隐私是采集环节的核心风险 —— 金融交易记录、医疗病历、用户身份证号等敏感信息，若直接上传至算力平台，易触碰合规红线。国产算力平台通过联邦学习采集框架 + 国密算法脱敏的组合方案，实现 “数据不出域、特征可共享”：

• 联邦采集模式：跨机构协作场景下，各参与方数据无需上传原始文件，仅将数据特征（如用户行为梯度、图像边缘特征）通过国密 SM4 算法加密后，传输至国产算力集群进行联合建模。例如某区域政务大模型训练中，公安、社保、医疗部门的数据均保留在本地，仅通过特征协同完成模型训练，规避数据泄露风险。
• 自动化脱敏工具：针对个人隐私数据，平台内置敏感字段识别引擎，可精准定位身份证号、银行卡号、手机号等信息，并通过 “掩码替换”（如将 135****9563 替换手机号）、“格式转换”（如日期仅保留年月）完成脱敏，且支持企业自定义规则（如金融场景需额外脱敏交易金额区间），完全符合《个人信息保护法》要求。

3. 国产硬件驱动的 “分钟级” 采集效率

传统单机架构采集大规模数据时，常因带宽不足、并行能力弱导致效率低下 —— 例如工业产线 10 万张零件探伤图的采集需耗时数小时，错过模型训练的时效性需求。依托国产算力集群的硬件优势，采集效率实现量级提升：

• 分布式高速传输：基于华为昇腾 384 超节点的光互联技术，跨地域数据节点的传输带宽较传统架构提升 3 倍，可支撑万级数据源的并发接入；
• 并行采集框架：结合 MindSpore 深度学习框架的并行能力，将数据采集任务拆解为多个子任务分配至不同算力节点，平台依托华为昇腾服务器构建的采集集群，可将 10 万张工业探伤图的采集时间从 “小时级” 压缩至 “分钟级”，大幅缩短数据归集周期。

二、数据集清洗：从 “去噪提纯” 到 “价值挖掘” 的全链路优化

原始数据如同 “带杂质的矿石”，包含重复内容、格式错误、无效信息等问题 —— 若直接用于训练，会导致模型 “学错知识”（如文本中的错别字让模型理解偏差）、“算力浪费”（重复数据增加训练成本）。国产算力平台构建 “预处理 - 特征工程 - 质量校验” 三级清洗体系，并通过与国产硬件的协同，实现 “效率与质量双提升”。

1. 预处理：多模态数据的 “去噪与归一化”

预处理是清洗的基础，需针对不同类型数据的特性定制方案，且依托国产算力实现分布式加速：

• 文本数据：重点解决 “重复、纠错、格式统一” 问题。平台内置语义哈希去重算法，可在千亿级文本语料中快速识别重复或高度相似的内容（如客服对话中的重复问答），去重准确率达 99.2%；同时集成分词纠错工具，自动修正 “睛天”“猫熊” 等错别字，并将非结构化的政策文档、对话记录转换为标准 JSON 训练格式。
• 图像数据：聚焦 “增强与裁剪”。针对工业探伤图的噪点问题，采用基于昇腾芯片的分布式图像去噪模型，自动修复模糊区域、还原零件缺陷特征；医疗影像场景则支持病灶区域智能标注，通过 AI 辅助定位 X 光片的病变部位，减少人工标注成本。
• 音频数据：通过自适应降噪算法过滤环境杂音（如客服语音中的背景噪音、工业设备的运行声响），同时完成格式统一（如将不同采样率的音频转为 16kHz 标准格式）与时长切片（如按 10 秒 / 段分割长音频），适配语音大模型的输入要求。

2. 特征工程：行业数据的 “价值提取”

原始数据经预处理后，仍需通过特征工程挖掘核心信息 —— 例如金融数据中的 “交易频次、逾期时长”、工业数据中的 “振动频率、温度阈值”，这些结构化特征是模型精准学习的关键。国产算力平台的优势在于：

• 行业定制化特征提取：针对垂直领域提供专属特征库。金融场景可从风控日志中自动提取 “用户还款率、地域风险等级” 等 10 + 核心特征；工业场景则从设备传感数据中解析 “故障前兆特征”（如电机振动频率超过 2000Hz 即标记为高危），转化为模型可识别的特征向量。
• 并行计算提效：依托国产算力集群的多节点并行能力，特征工程处理效率较传统单机架构提升 10 倍以上。平台的特征处理模块，可在 1 小时内完成百万级金融交易数据的特征提取，并自动筛选高价值特征（如 “逾期时长” 对风控模型的影响权重），降低后续训练的算力消耗。

3. 质量校验：“自动化 + 人工” 的闭环品控

数据质量直接决定模型效果，需通过 “量化评估 + 人工复核” 确保可靠性：

• 自动化校验：平台通过多维度质量评估模型，从 “完整性（无缺失值）、一致性（格式统一）、准确性（无错误数据）、时效性（数据未过期）” 四个维度对数据集打分，自动剔除不合格样本（如缺失关键特征的金融数据、过期 3 年以上的工业日志）。同时接入国产硬件的算力监控模块，校验数据在分布式存储中的完整性，避免因节点故障导致的数据丢失。
• 人工复核：提供可视化数据校验工作台，标注人员可对低分值数据（如打分低于 80 分的模糊图像）进行二次复核与修正。工作台可直接调用国产算力集群的预览加速能力，实现千万级数据的快速检索与查看，大幅提升品控效率。

4. 硬件协同：昇腾架构下的清洗效率优化

国产硬件不仅支撑算力，更深度融入清洗环节：通过华为 Ascend CANN 工具链优化图像去噪、特征提取等计算密集型任务，例如文生图模型的预处理速度提升 3-5 倍；同时，华为昇腾服务器搭载的多块大容量磁盘（配合 RAID 技术），可满足 TB 级清洗后数据的存储需求，确保数据不易丢失。

三、国产算力平台的 “数据 + 算力” 协同：筑牢大模型训练根基

2025 年的大模型竞争，早已不是单一环节的比拼 —— 算力是 “引擎”，数据是 “燃料”，二者的协同才能推动模型从 “能训练” 走向 “好用”。从国产平台的实践来看，其核心价值不仅在于提供华为昇腾等国产化算力，更在于将 “数据集全生命周期管理” 融入平台能力：从多模态数据的合规采集，到分布式清洗，再到与 RAG 知识库的深度融合（减少模型重复计算），形成 “数据 - 算力 - 模型” 的闭环。

对于企业和开发者而言，选择算力平台时，除了关注算力规模，更需看重其数据处理能力 —— 能否高效归集多源数据、能否保障合规安全、能否通过清洗提升数据质量。毕竟，在 AI 落地深水区，“高质量的数据” 远比 “海量数据” 更能让模型发挥价值。

未来，随着国产算力集群的持续扩容、隐私计算技术的成熟，大模型训练数据集的 “采洗之道” 将更趋高效、安全，为千行百业的 AI 化转型提供坚实的数据根基。