随着通用大模型竞争格局初步成型，金融、法律、教育等垂直领域的智能化转型正成为新的增长引擎。相比通用大模型，垂域大模型聚焦特定领域，能高效处理特定领域内的各种细节问题。 然而，高质量专业领域数据的稀缺，正在成为制约垂域大模型落地的最大瓶颈。
一、垂域模型的数据困境
1. 专业性与稀缺性的双重挑战
垂直领域大模型的训练数据需要同时满足专业深度与场景覆盖的双重要求，这在实践中形成了天然的高门槛。以教育行业为例，数据需要实现学科知识图谱与真实教学场景数据的深度融合，涉及教材版本适配、区域教学差异等复杂维度。满足这些要求的数据收集和整理工作难度极大，导致高质量教育领域数据稀缺。
2. 标注成本攀升
垂直领域标注从劳动密集型升级为“专家密集型”。医疗CT标注需主任医师参与，单条成本超普通标注20倍；金融实体关系标注需持证分析师验证，确保“库存周转率”与“供应链韧性”等专业关联；垂域模型对数据专业性的要求，使得标注成本占模型开发总预算的比重攀升。
3. 数据合规要求
垂域数据合规要求也极为严格。不同行业都有对应的法律法规和监管政策约束数据的收集、存储、使用和共享等环节。如，金融行业需依照GDPR等法规，保障客户敏感金融信息不被泄露和滥用。从数据源头获取授权，到数据存储、传输和使用，都必须确保合规，这无疑增加了数据处理难度。
在垂直领域，如何获取、处理和使用高质量的数据，成为亟待解决的问题。
二、数据堂垂域模型训练数据集
数据堂已建成覆盖10余个重点行业的“高质量数据矩阵”，其中法律、金融数据集精度达95%以上，可助力企业减少模型开发时间，降低研发成本。
1. 金融领域
共构建数千万金融领域数据，包含金融类法律法规、试题、行政处罚等解析数据。内容覆盖公告、监管、问答、法规、招标、舆情等15个分领域。
数据经过严格的清洗、脱敏和标注处理，并且全程遵循金融行业数据合规要求。此外，数据定期更新并配有详细的数据字典进行说明，方便企业理解和使用数据。
2. 法律领域
包含千万级别法律法规解析化数据、问答数据等。内容覆盖法律法规、司法解释、规章制度及各级规定等。
数据均为JSON格式，涵盖标题、发布部门、发布日期、内容等字段。数据堂严格依据法律行业的数据合规标准，为法律智能检索、合同审查、法律咨询等应用提供坚实的数据支撑。
3. 教育领域
包含中英韩试题、拍照解题等数据。全面覆盖学前教育到高等教育全阶段的教学资源。
可用于大型语言模型（LLM）的训练以及ChatGPT等对话系统任务的优化，助力教育机构实现个性化教学，提升教学质量。
4. 医学领域
包含医学专业知识文本、医疗场景下多轮医患问答数据等。
标注内容涵盖疾病类型、医患信息等，标注内容以JSON进行储存。所有数据均严格遵循医疗数据合规要求，从数据采集源头确保患者隐私安全。
凭借专业、优质、安全的训练数据服务，数据堂已助力全球百余大模型开发项目突破数据瓶颈。数据堂愿与各行业企业携手共进，助力企业快速搭建垂域大模型，释放AI在各行业的巨大潜能。
