课题详情： 课题背景： 预训练数据是基座模型能力的基石。随着模型参数量剧增，高质量自然语料濒临枯竭，单纯扩大规模的收益递减。现有清洗与静态配比方案难以高效剔除隐蔽噪声，且缺乏动态调度机制，导致长尾知识吸收不足，制约模型能力上限。因此，攻克大模型数据清洗与调度机制是破局关键。 课题挑战： 1、规模与质量的博弈：在百TB级语料中进行深度清洗计算开销巨大，难以在过滤低质噪声的同时避免高价值长尾知识的误杀； 2、配比空间的组合爆炸：数据领域繁杂，传统启发式搜索无法有效寻优，精准建立数据分布与模型下游维度的映射规律极具挑战； 3、动态调度的指标盲区：训练过程中缺乏低成本、高置信度的即时评估指标，难以准确评估模型实时状态并实施精准的数据调度。 具体工作： 1、负责在PB级预训练语料中筛选有价值的部分，设计数据策略并验证其效果； 2、探究多领域数据科学配比规律； 3、设计并落地符合大模型认知规律的训练数据动态调度策略。 课题要求： 1、相信scalinglaw； 2、有较强的工程能力，对于更高效更稳定的工具有持续追求； 3、认真仔细，不愿放过指标上或数据中的任何蛛丝马迹。