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为了训练 AI 模型，各团队需要在两种截然不同的 AI 数据采集来源之间进行选择：人工采集的数据和合成数据。理论上讲，合成 AI 数据采集似乎是一个理想的选择。合成数据速度快、成本低、可扩展性强。然而，当越来越多的公司结束早期实验，真正将 AI 系统投入生产时才发现，合成数据的质量、多样性、背景信息和可信度都不尽人意。只有真实的、人工采集的数据才能在这些方面符合需求。而选择一家合适的 AI 数据服务合作伙伴十分重要。一家强大的 AI 数据解决方案合作伙伴可以为您提供受控的环境、量身定制的工作流程，还能让您接触到来自世界各地、各种群体的数据贡献者。我们的运营遵循高标准，因此我们收集的大型语言模型训练数据能够切实提高模型的性能。
考虑到这些因素，许多团队现在正在重新评估应在何时何地使用合成数据。如果公司要构建多模态、安全级别高或需要考虑文化差异的系统（例如语音助手、搜索、计算机视觉和 AI 智能体等），合成数据有时就无法可靠地模拟现实世界的人类场景。这些数据集缺乏极端情况和真实世界中的干扰项，同时也缺乏情感深度，无法覆盖全球各地。仅使用合成数据训练的模型更容易出现性能瓶颈、产生幻觉或失效。
值得注意的是，合成数据仍在不断发展。在某些情况下，它确实可以在模型训练中起到补充作用。大多数组织可能都会用到一些合成数据。然而，它通常是对人类收集的高质量标注数据的补充，后者来源符合伦理、人口统计特征多样化、背景信息丰富，并且会经历严格的质量保证 (QA) 检查。
请查看下面的信息图，了解各公司选择人工采集数据的五个原因。
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