2025年高质量数据集实践指南（1.0）
高质量数据集指经处理能直接用于 AI 模型训练并提升其性能的数据集合，涵盖单模态和多模态数据，按流程与应用可细分。其质量需满足静态（规范性、完整性等）和动态（提升模型性能）指标，有相关标准作评估依据。建设模式分 “场景驱动”（适用于垂直领域）和 “数据驱动”（适用于通用大模型），核心环节包括研发、交付、运维、运营全生命周期，依赖多种关键技术。成效评估从六大能力域展开，分五个成熟度等级。在工业制造、
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该指南由大数据技术标准推进委员会编制，系统阐述了高质量数据集相关内容。高质量数据集指经处理能直接用于 AI 模型训练并提升其性能的数据集合，涵盖单模态和多模态数据，按流程与应用可细分。其质量需满足静态（规范性、完整性等）和动态（提升模型性能）指标，有相关标准作评估依据。目前行业面临供需缺口、建设路径不明等问题。建设模式分 “场景驱动”（适用于垂直领域）和 “数据驱动”（适用于通用大模型），核心环节包括研发、交付、运维、运营全生命周期，依赖多种关键技术。成效评估从六大能力域展开，分五个成熟度等级。在工业制造、医疗卫生等多领域已有应用案例，未来建设运营能力将成熟，多行业应用加速，基础设施助力协同生态形成 。
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