看到最近好多会都在聊数据比模型重要，说实话我有点没跟上。大佬们总说“模型是引擎，数据是燃料”，但对我们刚入行的人来说，引擎（模型）好歹还知道是咋回事，API一调结果就出来了。可这个“燃料”到底指啥？是原始的业务日志？还是清洗好的结构化表格？
我自己的体会是，调模型API好像挺容易的，但一说到要把公司里那些七零八落的数据整明白，头就大了。是不是说，以后咱们搞AI的，重点得从调参调prompt，变成去搞数据仓库、ETL管道这些了？感觉技能树要点歪了啊……
所以想请教一下，你们平时说的“高质量燃料”，到底长啥样？是有个专门的数据团队准备好喂给你，还是咱们自己也得从头学怎么清洗、打标签？
就这就这？看标题还以为有啥新东西。
小白问一下，数据管道具体是指啥？是不是就是ETL那些东西？不太懂这个和模型训练怎么结合，看帖子好像特别重要。
拼数据这话在理，模型再强没好数据也白搭
太真实了，我们组现在基本就这样。去年上了个大模型项目，一开始觉得调参炼丹最关键，结果百分之八十的时间全在跟数据较劲。各种来源的日志格式不一样，有些字段还缺失，对齐清洗就得搞好几周。后来我们专门抽了两个人出来，就负责搭数据验证和监控的流程，才算顺畅点。感觉帖子说的对，这课迟早得补。
现在确实卷到数据这层了，模型差距没那么大
数据管道大致就是ETL升级版，喂模型前的活
模型都同质化了，最后比的就是数据质量这话没错
拼数据不拼模型这判断，越来越多人这么说
拼数据这话没毛病，模型同质化越来越严重
模型趋同之后拼数据，这判断挺到位的
八成时间耗在数据上太真实，调参反而最省事