行业痛点
生成式 AI 训练面临的核心挑战
大模型训练对数据的质量、规模和多样性提出了前所未有的要求，传统数据采集方式已无法满足需求
训练数据不足
公开语料资源日趋紧张，高质量垂直领域数据供给不足，模型训练陷入数据瓶颈
超过70%的AI团队认为数据不足是模型提升的主要障碍
数据质量参差不齐
公开网络数据噪声多、错误率高，低质量数据易导致模型产生幻觉和偏差
低质量训练数据可使模型准确率下降30%以上
多语种覆盖困难
小语种数据供给不足，跨语言对齐难度大，多语种模型训练成本较高
90%的开源语料集中在英文，其他语种占比不足10%
合规与安全风险
数据版权和隐私合规的要求日益严格，有害内容混入训练集的风险也较高
据统计因数据合规问题导致的AI项目延期平均超过3个月
解决方案
全方位生成式 AI 数据能力
高质量语料供给
覆盖通用文本、专业领域、学术论文等多类型语料，严格清洗去重，提升数据纯净度
- PB 级多领域语料库
- 自动去重与质量评分
- 持续更新保障时效性
- 按领域和语种灵活筛选
RLHF 数据标注
专业标注团队提供人类偏好数据，包括指令跟随、回答质量排序、安全性评估等维度
- 1000+ 专业标注员
- 多维度偏好排序
- 指令跟随质量评测
- 标注一致性＞95%
多模态训练数据
提供图文对齐、视频理解、语音转写等多模态数据，助力多模态大模型训练突破
- 图文/视频文本对齐
- 多模态交叉标注
- 场景理解与描述
- 覆盖 50+ 内容品类
安全对齐数据
提供Red-Teaming测试、有害内容识别和价值观对齐数据，助力模型实现安全可控
- Red-Teaming 攻击样本库
- 多维度安全分类标注
- 价值观对齐评测集
- 覆盖 200+ 风险场景
工作流程
从需求到交付的高效流程
需求分析
深入了解模型架构、训练阶段和数据需求，制定定制化数据方案。
数据采集与清洗
从自有数据池和定制采集渠道获取原始数据，经多轮清洗和去重处理。
专业标注与审核
领域专家进行精细标注，多轮交叉审核确保质量，支持 RLHF 等复杂标注。
交付与迭代
标准格式交付，支持 API 实时获取，根据模型训练反馈持续优化数据。
需求分析
深入了解模型架构、训练阶段和数据需求，制定定制化数据方案。
数据采集与清洗
从自有数据池和定制采集渠道获取原始数据，经多轮清洗和去重处理。
专业标注与审核
领域专家进行精细标注，多轮交叉审核确保质量，支持 RLHF 等复杂标注。
交付与迭代
标准格式交付，支持 API 实时获取，根据模型训练反馈持续优化数据。
核心数据指标
相关产品
支撑生成式 AI 训练的核心产品
客户价值
用数据驱动模型性能飞跃
生成式 AI 行业客户
生成式 AI / 大语言模型模型训练进入瓶颈期，公开语料已耗尽，团队花费 60% 以上时间在数据采集和清洗上，模型迭代速度严重受限。
引入 Dataify 高质量语料供给和 RLHF 标注服务，定制化采集垂直领域数据，专业团队提供偏好标注。
训练数据准备时间缩短 80%，模型在多项 Benchmark 上的表现提升 35%，产品迭代周期从 3 个月缩短至 1 个月。