服务概述
大模型微调的效果，三分靠算法，七分靠数据。我们提供从原始语料到高质量训练数据集的完整数据工程服务，帮助企业解决"没数据"“数据质量差"“标注成本高"三大痛点。
核心能力
语料清洗与预处理
将企业积累的原始文档（PDF、Word、网页、数据库等）转化为大模型可用的高质量训练语料。
- 格式解析：支持 PDF/Word/HTML/JSON/数据库 等多源格式
- 去重去噪：模糊去重、规则清洗、HTML 标签剥离
- 质量过滤：长度筛选、困惑度筛选、语言检测
- 隐私脱敏：自动识别并脱敏身份证号、手机号、银行卡等敏感信息
高质量数据标注
针对 SFT 和偏好对齐训练，提供专业的数据标注服务。
- SFT 指令数据标注：基于业务场景设计对话样本并进行人工标注
- 偏好对标注：chosen/rejected 配对数据生产
- 多轮对话标注：复杂交互流程的数据构建
- 质检流程：三层质检（自动初审 + 交叉复审 + 专家抽检）
合成数据生成
当真实数据不足或覆盖不全面时，利用先进技术生成高质量合成数据。
- Self-Instruct：基于种子任务自动扩展指令多样性
- 知识回译：利用强模型生成弱模型训练数据
- 数据增强：同义改写、反向翻译、场景泛化
- 质量验证：合成数据自动评分筛选
数据配方设计
根据微调目标科学配比训练数据，最大化模型效果。
- 多任务混合比例优化
- 难例挖掘与过采样
- 数据去偏与平衡
- 训练/验证/测试集科学划分
数据处理流程
| 阶段 | 输入 | 处理 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 采集 | 原始文档/数据库 | 格式解析、隐私脱敏 | 结构化文本 |
| 清洗 | 结构化文本 | 去重、去噪、质量过滤 | 干净语料 |
| 标注 | 干净语料 | 人工标注、交叉质检 | 标注数据集 |
| 配方 | 标注数据集 | 比例优化、难度平衡 | 训练配方 |
| 交付 | 训练配方 | 格式标准化、文档交付 | 即用数据集 |
技术优势
| 对比维度 | 自建数据 | 思陌数据工程 |
|---|---|---|
| 处理效率 | 人日级 | 小时级 |
| 质量标准 | 依赖个人 | 三层质检体系 |
| 数据多样性 | 有限 | 合成数据扩充 |
| 隐私合规 | 需自建 | 自动脱敏 |
| 可复现性 | 低 | 完整流水线 |