近日，天池FT-Data Ranker竞赛落下帷幕，天翼云智能边缘事业部AI团队（后称天翼云AI团队）凭借在大语言模型（LLM）训练数据增强方面的卓越研究，荣获****大语言模型微调数据竞赛——7B模型赛道冠军****。

FT-Data Ranker竞赛是一场面向大语言模型研究、以数据为中心的竞赛，吸引了包括来自北京大学、Hantec等知名高校、研究机构、企业的近400支优秀队伍参赛。天翼云在激烈的角逐中脱颖而出，展现出强大的技术创新能力。

数据在大语言模型（LLM）的能力打造中发挥着至关重要的作用，更好地构建和处理数据集成为大语言模型领域研究的重点。本次竞赛的核心在于独立、精确地评估和提升数据集质量，加速形成基准驱动的数据开发流程，增强大语言模型数据处理能力，提高该领域对数据质量和数据优化的理解能力。本次竞赛特别关注微调（Fine-tuning）阶段的数据，要求参赛者对原始数据集进行清洗、过滤和增强，利用新数据集对特定模型进行微调，并在测试集上进行性能排名。

面向竞赛通用选择任务，天翼云AI团队自主构建了数据处理流程，使用多个文档去重、字符串过滤算子对低质的大规模原始语料进行处理，从而获得高质量的模型训练数据；同时，面向文本摘要任务，天翼云AI团队创新地采用范式迁移（Paradigm Transfer）和模型能力蒸馏（Distillation）的方法，在设定模型随机性为0的前提下，利用生成式模型将原始语料中的问答进行数据处理和迁移，作为摘要数据，间接扩充训练数据。基于以上方法和策略，团队在原始语料基础上构建了一个内容丰富、多样化的任务训练集，帮助模型更好地学习和理解竞赛任务。该方案的创新性和实用性得到了评委的高度认可。

本次竞赛团队采用的大语言模型训练数据增强技术，已在天翼云团队模型研发和生产业务中广泛应用。例如，在天翼云政务大模型“慧泽”的研发中，通过广泛采用训练数据增强策略和算法来提升模型的各项能力，使得“慧泽“具备了政务知识全面、意图理解能力强、应用广泛以及安全可靠等优势，可高效赋能政策咨询、政务导办、12345坐席辅助、智能办公等场景，助力提升城市治理水平。

未来，天翼云将继续推进人工智能相关技术创新以及实践应用，以更加全面、智能的产品与服务，赋能千行百业数字化转型。