用人工智能”的跃迁；同时，也是计算机技术在自 然语言方向研究的一次重大突破。 3. 不得不谈的“ChatGPT” ChatGPT 这个词是由两部分组成的，我们首先来看“GPT”，它是“生成型预训练变换模型 （Generative Pre-trained Transformer）”的缩写，是一种可以执行较为复杂任务的语言模型，如： 回复问题、生成文章和程序代码，或者翻译文章内容等。而 ChatGPT 通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型需要大量的计算资源和存储空间来 训练和存储，并且往往需要进行分布式计算和特殊的硬件加速技术。大模型的设计和训练旨在提 供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到 更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力。 大语言模型是一种基于深度学习技术的大型预训练神经网络模型，深度学习指的深度神经网 络模型，是人工智能的分支 “AIGC”才是“王者” 人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generate Content，简称 AIGC）是指可生成全新 内容的人工智能技术。AIGC 可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、 音乐、视频、3D 设计等各种形式的内容和数据。 AIGC 作为一种新型的内容生产方式，被视为继 PGC（专家生成内容）、UGC（用户生成内容）

国家数据基础设施技术路线发展研究报告 化的数据标注与合成技术正成为海量非结构化数据成为高质量数据集的关键核心技术。第二个方向是向深度拓展，即从公域 数据领域向私域数据领域拓展。随着人工智能大模型的快速发展，全球可供大模型训练的公域数据即将耗尽，而原先由于涉 隐涉密（国家机密、企业秘密、个人隐私）而被尘封的海量私域数据，正在成为人工智能高价值数据集的重要数据源。传统 意义上的不可流通数据将随着隐私计算、区块链、智能合 （3）联邦学习 联邦学习是一种创新的机器学习框架。它是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练，适用于数据孤岛场景，使企业能够在保护用户隐 私的同时，使用分散的数据源进行模型训练。在Google Cloud的架构中，联邦学习嵌入整个数据处理流程，与BigQuery和 EDC紧密配合。当服务提供商利用E Quick- Sight生成商业智能仪表板。用户可以利用Amazon SageMaker提供的服务来实现机器学习和数据检索，使用Amazon SageMaker，用户可以通过在数据空间的更大组合数据集上训练模型来运行预测分析。用户通过使用AWS身份和访问管理 （IAM）、AWS密钥管理服务（AWS KMS）、AWS Lake Formation、AWS控制塔等服务来实现对数据的控制和访问。用户 可